Datavetenskap vs datavetenskap: nyckelskillnader

Det finns många olika begrepp som faller inom områdena teknik och artificiell intelligens. Två sådana begrepp är datavetenskap och datavetenskap, som är nära besläktade. Dessa två begrepp ses ofta som samma, men det är de inte. De färdigheter som krävs för att vara professionell inom dessa områden är också mycket eftertraktade. 

Innan du bryter ner vart och ett av dessa begrepp är det viktigt att inse att datavetenskap är allomfattande, och datavetenskap är ofta inkorporerad i processen, och vice versa.

Låt oss definiera var och en ordentligt innan vi dyker djupare:

• Datavetenskap: Ett tvärvetenskapligt fält, datavetenskap 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 appliceras sedan över ett brett spektrum av domäner.
• Datavetenskap: Studiet av beräkning, automation och information, datavetenskap täcker både teoretiska och praktiska discipliner. Det anses allmänt vara ett område av akademisk forskning som skiljer sig från datorprogrammering. 

Skillnader mellan datavetenskap och datavetenskap

När man studerar data kan datavetare extrahera mening från den genom en rad metoder, algoritmer, system och verktyg. Denna verktygslåda gör det möjligt för dem att extrahera insikter från både strukturerad och ostrukturerad data. Strukturerad data är data som är mycket specifik och lagrad i ett fördefinierat format, medan ostrukturerad data involverar många olika typer av data lagrade i deras ursprungliga format. 

Datavetare använder ofta sina kunskaper för att utvinna värdefulla insikter om affärs- eller marknadsföringsmönster, vilket är anledningen till att de är mycket efterfrågade. De kan hjälpa verksamheten att prestera bättre genom att få djupa insikter i dess processer och konsumenter. Datavetenskap används inte bara i näringslivet, utan även myndigheter och olika andra organ. 

Dagens område för datavetenskap har mycket att tacka för spridningen av smartphones och digitaliseringen av våra liv. Vår värld är full av otroliga mängder data, och mer produceras varje dag. Datorkraften har också ökat drastiskt över tiden samtidigt som den har minskat i relativ kostnad, vilket har gjort billig datorkraft allmänt tillgänglig. Genom att kombinera digitalisering och billig datorkraft kan datavetare få fram mer insikt än vad som någonsin varit möjligt. 

När det kommer till datavetenskap och yrkesverksamma inom området, sysslar de mest med mjukvara och mjukvarusystem, inklusive deras teori, design, utveckling och tillämpning. 

Några av de huvudsakliga studieområdena inom datavetenskap inkluderar artificiell intelligens, datorsystem och nätverk, säkerhet, databassystem, mänsklig datorinteraktion, vision och grafik, numerisk analys, programmeringsspråk, mjukvaruteknik och bioinformatik. 

Trots vad många tror är programmering väsentligt för datavetenskap, men det är bara ett element som utgör hela fältet. Datavetare designar och analyserar också algoritmer som löser problem och studerar prestanda hos datorhårdvara och mjukvara. Utmaningarna de tar sig an kan innefatta allt från att bestämma vilka problem som kan lösas med datorer till design av applikationer som fungerar bra på handhållna enheter. 

Under de senaste 30 åren har datavetenskap i allt större utsträckning spelat en roll i vår vardag. Men det har också haft stor inverkan på andra vetenskapsområden som nu kräver bearbetning och analys av stora datamängder. Utan datavetenskap skulle vi inte kunna göra saker som att fånga och tolka data. 

Här är en lista över punkter som beskriver viktiga skillnader mellan datavetenskap och datavetenskap:

• Datavetenskap är beräkningsområdet som består av ämnen som datastrukturer och algoritmer. Datavetenskap omfattar matematiska begrepp som statistik, algebra och kalkyl.

• Datavetenskap hjälper oss att förstå hur processorer är byggda och fungerar, samt minneshantering inom programmeringsområden. Datavetenskap hjälper oss att förstå hur data kan användas på värdefulla sätt.

• Datavetenskap omfattar användningen av datormaskiner och dess tillämpningar. Data science berättar för oss hur man extraherar information och kunskap från olika dataformer.

• Datavetenskapens underområden inkluderar beräkningar, probabilistiska teorier, resonemang, diskreta strukturer och databasdesign. Underområdet datavetenskap inkluderar simulering, modellering, analys, maskininlärning och beräkningsmatematik.

• Datavetenskap handlar om att bygga och använda datorer på det mest effektiva sättet. Data science handlar om hur man säkert hanterar data och extraherar insikter.

• Datavetenskap handlar om vetenskapliga sätt att hitta en lösning på ett problem, Datavetenskap handlar om att hitta sätt att organisera och bearbeta data. 

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

Dataforskarens roll och färdigheter

Dataforskare arbetar nära 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 verksamheten framåt. 

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

Vanligtvis arbetar med olika team, datavetare måste ha en medvetenhet om affärsbeslut inom olika avdelningar. Detta kommer att göra det möjligt för dem att fokusera sina ansträngningar på dataprojekt som kommer att spela en avgörande roll i företagets beslutsprocesser. De bör också ha en djup förståelse för vilken typ av data företaget ska samla in och använda. 

När rollen som datavetare fortsätter att bli mer integrerad i ett företag, kommer de att utveckla en stark förståelse för kundernas beteende och hur data effektivt kan användas för att förbättra en hel verksamhet från topp till botten. 

*Om du är intresserad av att utveckla datavetenskapliga färdigheter, se till att kolla in vår "Topp 7 datavetenskapliga certifieringar. " 

En datavetares roll och färdigheter

Datavetare 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 utvecklats av datavetare är interaktiva verktyg som täpper till gapet mellan maskin och människa. 

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

Undervisning och datorkunskaper är inte allt som utgör en datavetare. De bör också ha starka kommunikations- och lagarbetesförmåga, eftersom de inte kommer att arbeta ensamma. 

Fälten datavetenskap och datavetenskap är två av de viktigaste i vår datadrivna värld. De kommer bara att fortsätta att bli mer avancerade och leda till innovationer över sektorer.