Data Science mot Datorvetenskap: Nyckelskillnader

Det finns många olika begrepp som faller inom teknik- och artificiell intelligensområdet. Två sådana begrepp är data science och datorvetenskap, som är nära besläktade. Dessa två begrepp ses ofta som desamma, men de är inte det. Färdigheterna som krävs för att vara en professionell inom dessa områden är också mycket eftertraktade. 

Innan vi bryter ner var och ett av dessa begrepp är det viktigt att erkänna att data science är allomfattande, och datorvetenskap ofta är en del av processen, och vice versa.

Låt oss definiera var och ett av dessa begrepp ordentligt innan vi dyker djupare:

• Data Science: Ett tvärvetenskapligt område, data science förlitar sig på vetenskapliga metoder, processer, algoritmer och system för att extrahera eller extrapolera kunskap och insikter från strukturerad och ostrukturerad data. Kunskap från data tillämpas sedan över en bred range av områden.
• Datorvetenskap: Studiet av beräkning, automatisering och information, datorvetenskap täcker både teoretiska och praktiska discipliner. Det anses allmänt vara ett område av akademisk forskning som är distinkt från datorprogrammering. 

Skillnader mellan Data Science och Datorvetenskap

När man studerar data kan data scientists extrahera mening från den genom en serie metoder, algoritmer, system och verktyg. Detta verktygslåda möjliggör för dem att extrahera insikt från både strukturerad och ostrukturerad data. Strukturerad data är data som är mycket specifik och lagras i ett fördefinierat format, medan ostrukturerad data innefattar många varierande typer av data lagrade i sina ursprungliga format. 

Data scientists använder ofta sina färdigheter för att extrahera värdefulla insikter om affärs- eller marknads mönster, vilket är varför de är så eftertraktade. De kan hjälpa företaget att fungera bättre genom att få djupa insikter i dess processer och kunder. Data science används inte bara i affärer, utan också i regeringen och olika andra organ. 

Dagens fält av data science är mycket tack vare spridningen av smartphones och digitaliseringen av våra liv. Vår värld är full av otroliga mängder data, och mer produceras varje dag. Beräkningskraften har också ökat drastiskt över tiden medan den relativa kostnaden har minskat, vilket har gjort billig beräkningskraft allmänt tillgänglig. Genom att kombinera digitalisering och billig beräkningskraft kan data scientists extrahera mer insikt än vad som tidigare var möjligt. 

När det gäller datorvetenskap och proffs inom området handlar det mest om programvara och programvarusystem, inklusive deras teori, design, utveckling och tillämpning. 

Några av de viktigaste områdena av studier inom datorvetenskap inkluderar artificiell intelligens, datorsystem och nätverk, säkerhet, databassystem, människa-datorinteraktion, vision och grafik, numerisk analys, programmeringsspråk, programvaruteknik och bioinformatik. 

Trots vad många tror är programmering essentiell för datorvetenskap, men det är bara ett element som utgör hela området. Datorvetare designar och analyserar också algoritmer som löser problem och studerar prestandan hos datorhårdvara och programvara. Utmaningarna de hanterar kan inkludera allt från att bestämma vilka problem som kan lösas med datorer till designen av applikationer som fungerar bra på handhållna enheter. 

Under de senaste 30 åren har datorvetenskap alltmer spelat en roll i våra dagliga liv. Men det har också haft en stor inverkan på andra områden av vetenskap som nu kräver bearbetning och analys av stora datamängder. Utan datorvetenskap skulle vi inte kunna göra saker som att fånga och tolka data. 

Här är en lista med punkter som beskriver nyckelskillnader mellan Datorvetenskap och Data Science:

• Datorvetenskap är området för beräkningar bestående av ämnen som Datastrukturer och Algoritmer. Data science består av matematiska begrepp som Statistik, Algebra och Kalkyl.

• Datorvetenskap hjälper oss att förstå hur processorer byggs och fungerar, samt minneshantering i programmeringsområden. Data science hjälper oss att förstå hur data kan användas på värdefulla sätt.

• Datorvetenskap täcker användningen av beräkningsmaskiner och dess tillämpningar. Data science berättar för oss hur man kan extrahera information och kunskap från olika dataformer.

• Underområdena inom datorvetenskap inkluderar beräkningar, sannolikhetsläror, resonemang, diskreta strukturer och databasdesign. Underområdet för data science inkluderar simulering, modellering, analys, maskinlärande och beräkningsmatematik.

• Datorvetenskap handlar om att bygga och använda datorer på det mest effektiva sättet. Data science handlar om hur man kan hantera data på ett säkert sätt och extrahera insikter.

• Datorvetenskap innefattar vetenskapliga sätt att hitta en lösning på ett problem, Data science handlar om att hitta sätt att organisera och bearbeta data. 

Detta är på inget sätt en uttömmande lista över skillnaderna mellan de två begreppen, men det täcker några av de viktigaste. 

Roll och färdigheter för en Data Scientist

Data scientists arbetar nära med intressenter och chefer i en organisation för att förstå vad målen är. De kan sedan undersöka hur data kan användas för att uppnå dessa mål och driva företaget framåt. 

Data scientists måste vara anpassningsbara och flexibla, alltid öppna för nya idéer. De behöver också kunna utveckla och föreslå innovativa lösningar, särskilt när områden som artificiell intelligens fortsätter att explodera. 

Vanligtvis arbetar data scientists med olika team, och de behöver ha en medvetenhet om affärsbeslut inom olika avdelningar. Detta kommer att möjliggöra för dem att fokusera sina ansträngningar på dataprojekt som kommer att spela en kritisk roll i företagets beslutsprocesser. De bör också ha en djup förståelse för den typ av data som företaget bör samla in och använda. 

När rollen som data scientist fortsätter att integreras i ett företag, kommer de att utveckla en stark förståelse för kundbeteende och hur data kan användas effektivt för att förbättra hela företaget från topp till botten. 

*Om du är intresserad av att utveckla data science-färdigheter, se till att kolla in vår ”Top 7 Data Science Certifications.” 

Roll och färdigheter för en Datorvetare

Datorvetare är mer involverade i matematik och konceptualisering av beräkningsrelaterade utmaningar. Utöver detta skriver de också kod, utvecklar webbplatser och skapar applikationer. De matematiska modellerna som utvecklas av datorvetare är interaktiva verktyg som stänger gapet mellan maskin och människa. 

Proffs som vill lyckas inom området måste kunna ta teorin och översätta den till tillämpning. De måste också vara mycket effektiva i programmering, med en djup kunskap om olika programmeringsspråk.  

Undervisning och datorfärdigheter är inte allt som utgör en data scientist. De bör också besitta starka kommunikations- och samarbetsfärdigheter, eftersom de inte kommer att arbeta ensamma. 

Områdena data science och datorvetenskap är två av de viktigaste i vår datadrivna värld. De kommer att fortsätta att bli mer avancerade och leda till innovationer över sektorer.