Data Science vs Computer Science: Key Differences

มีแนวคิดมากมายที่อยู่ในด้านเทคโนโลยีและปัญญาประดิษฐ์ สองแนวคิดดังกล่าวคือ Data Science และ Computer Science ซึ่งเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด แนวคิดทั้งสองนี้มักถูกมองว่าเป็นเรื่องเดียวกัน แต่ไม่ใช่เช่นนั้น ทักษะที่จำเป็นในการเป็นมืออาชีพในด้านเหล่านี้ก็มีความต้องการสูงเช่นกัน

ก่อนที่จะแบ่งแยกแนวคิดแต่ละอย่างออกไป มันสำคัญที่จะต้องรับรู้ว่า Data Science เป็นสิ่งที่ครอบคลุมทุกด้าน และ Computer Science มักถูกนำมาใช้ในกระบวนการ และในทางกลับกัน

มาให้คำจำกัดความของแต่ละอย่างก่อนที่จะเจาะลึก:

• Data Science: เป็นสาขาเชิงบูรณาการที่อาศัยวิธีการทางวิทยาศาสตร์ กระบวนการ อัลกอริทึม และระบบเพื่อดึงหรืออนุมานความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ความรู้จากข้อมูลจะถูกนำไปใช้ในหลายๆ ด้าน
• Computer Science: เป็นการศึกษาการคำนวณ การอัตโนมัติ และข้อมูล Computer Science ครอบคลุมทั้งทางทฤษฎีและทางปฏิบัติ โดยทั่วไปถือว่าเป็นพื้นที่การวิจัยทางวิชาการที่แตกต่างจากการเขียนโปรแกรม

ความแตกต่างระหว่าง Data Science และ Computer Science

เมื่อศึกษาข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดึงความหมายออกมาผ่านวิธีการ อัลกอริทึม ระบบ และเครื่องมือต่างๆ ชุดเครื่องมือนี้ช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงและเก็บไว้ในรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในขณะที่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเกี่ยวข้องกับหลายๆ ประเภทของข้อมูลที่เก็บไว้ในรูปแบบดั้งเดิม

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักใช้ทักษะของตนเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับรูปแบบทางธุรกิจหรือการตลาด ซึ่งเป็นเหตุผลที่พวกเขาอยู่ในความต้องการสูง พวกเขาสามารถช่วยให้ธุรกิจดำเนินไปได้ดีขึ้นโดยการได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการและผู้บริโภคของธุรกิจ Data Science ไม่ได้ใช้แค่ในธุรกิจ แต่ยังใช้ในรัฐบาลและองค์กรอื่นๆ อีกด้วย

สาขา Data Science ในปัจจุบันเป็นหนี้บุญคุณกับการแพร่กระจายของสมาร์ทโฟนและการดิจิทัลไลเซชันของชีวิตเรา โลกของเรามีข้อมูลมากมาย และมีข้อมูลเพิ่มขึ้นทุกวัน กำลังคำนวณก็เพิ่มขึ้นอย่างมากในขณะที่ต้นทุนลดลง ทำให้กำลังคำนวณราคาถูกมีจำหน่ายอย่างกว้างขวาง โดยการผสมผสานการดิจิทัลไลเซชันและกำลังคำนวณราคาถูก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกได้มากกว่าที่เคยเป็นไปได้

เมื่อพูดถึง Computer Science และผู้เชี่ยวชาญในด้านนี้ พวกเขามักจะจัดการกับซอฟต์แวร์และระบบซอฟต์แวร์ รวมถึงทฤษฎี การออกแบบ การพัฒนา และการประยุกต์

บางส่วนของสาขาการศึกษาที่สำคัญใน Computer Science รวมถึงปัญญาประดิษฐ์ ระบบคอมพิวเตอร์และเครือข่าย ความปลอดภัย ระบบฐานข้อมูล การโต้ตอบระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ วิชั่นและกราฟฟิก การวิเคราะห์เชิงตัวเลข ภาษาโปรแกรมมิ่ง วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และไบโอนฟอร์เมติกส์

尽管很多คนเชื่อว่าการเขียนโปรแกรมเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ Computer Science แต่มันเป็นเพียงส่วนหนึ่งของสาขานี้เท่านั้น นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ยังออกแบบและวิเคราะห์อัลกอริทึมที่แก้ปัญหาและศึกษาการทำงานของคอมพิวเตอร์ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ความท้าทายที่พวกเขาเผชิญอาจรวมถึงการกำหนดปัญหาที่สามารถแก้ไขได้ด้วยคอมพิวเตอร์ และการออกแบบแอปพลิเคชันที่ทำงานได้ดีบนอุปกรณ์มือถือ

ในช่วง 30 ปีที่ผ่านมา Computer Science ได้เล่นบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเรา แต่ก็ได้ส่งผลกระทบต่อพื้นที่วิทยาศาสตร์อื่นๆ ที่ต้องใช้การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หากไม่มี Computer Science เราจะไม่สามารถจับและตีความข้อมูลได้

ด้านล่างนี้เป็นรายการสิ่งที่อธิบายถึงความแตกต่างหลักๆ ระหว่าง Computer Science และ Data Science:

• Computer Science คือสาขาของการคำนวณที่ประกอบด้วยวิชาเช่น Data Structures และ Algorithms Data Science ประกอบด้วยแนวคิดทางคณิตศาสตร์เช่น Statistics, Algebra และ Calculus
• Computer Science ช่วยให้เราเข้าใจว่าโปรเซสเซอร์ถูกสร้างและทำงานอย่างไร รวมถึงการจัดการหน่วยความจำในพื้นที่การเขียนโปรแกรม Data Science ช่วยให้เราเข้าใจว่าข้อมูลสามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างไร
• Computer Science ครอบคลุมการใช้เครื่องจักรคำนวณและการใช้งาน Data Science บอกเราวิธีการดึงข้อมูลและความรู้จากข้อมูลในรูปแบบต่างๆ
• สาขาย่อยของ Computer Science รวมถึงการคำนวณ ทฤษฎีความน่าจะเป็น การให้เหตุผล โครงสร้างที่ไม่连续 และการออกแบบฐานข้อมูล สาขาย่อยของ Data Science รวมถึงการจำลอง การสร้างแบบจำลอง การวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง และคณิตศาสตร์เชิงคำนวณ
• Computer Science เกี่ยวข้องกับการสร้างและใช้คอมพิวเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด Data Science เกี่ยวกับวิธีการจัดการข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึกอย่างปลอดภัย
• Computer Science เกี่ยวข้องกับวิธีการทางวิทยาศาสตร์ในการหาวิธีแก้ปัญหา Data Science เกี่ยวข้องกับการหาวิธีการจัดระเบียบและประมวลผลข้อมูล

สิ่งนี้ไม่ใช่รายการสิ่งที่แตกต่างทั้งหมดระหว่างแนวคิดทั้งสอง แต่ครอบคลุมถึงความแตกต่างหลักๆ

บทบาทและทักษะของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้บริหารในองค์กรเพื่อทำความเข้าใจว่าเป้าหมายคืออะไร จากนั้นพวกเขาสามารถตรวจสอบว่าข้อมูลสามารถใช้เพื่อบรรลุเป้าหมายเหล่านั้นและผลักดันให้ธุรกิจไปข้างหน้า

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องสามารถปรับตัวและยืดหยุ่นได้เสมอ โดยเปิดรับแนวคิดใหม่ๆ พวกเขายังต้องสามารถพัฒนาและเสนอแนวทางแก้ไขที่มีนวัตกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสาขาเช่นปัญญาประดิษฐ์กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว

โดยทั่วไปทำงานกับทีมต่างๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีความตระหนักถึงการตัดสินใจทางธุรกิจในหลายๆ ด้าน ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาเน้นความพยายามในการจัดทำโครงการข้อมูลที่มีบทบาทสำคัญในกระบวนการตัดสินใจของบริษัท พวกเขายังต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับข้อมูลที่บริษัทควรสะสมและใช้

เมื่อบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการบูรณาการเข้ากับธุรกิจมากขึ้น พวกเขาจะพัฒนาความเข้าใจที่เข้มแข็งเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าและวิธีการใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงธุรกิจทั้งหมดตั้งแต่บนลงล่าง

*หากคุณสนใจที่จะพัฒนาทักษะ Data Science โปรดดูที่ “Top 7 Data Science Certifications”

บทบาทและทักษะของนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์มีส่วนเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์และการคิดเชิงคำนวณ พวกเขายังเขียนโค้ด พัฒนาเว็บไซต์ และสร้างแอปพลิเคชัน โมเดลทางคณิตศาสตร์ที่พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เป็นเครื่องมือที่มีปฏิสัมพันธ์ระหว่างเครื่องจักรและมนุษย์

ผู้ที่ต้องการประสบความสำเร็จในด้านนี้ต้องสามารถนำทฤษฎีมาใช้ในการประยุกต์ใช้ พวกเขายังต้องมีประสิทธิภาพสูงในการเขียนโปรแกรม โดยมีความรู้ที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมมิ่งต่างๆ

ทักษะการสอนและทักษะคอมพิวเตอร์ไม่ใช่ทุกสิ่งที่ทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นแบบนั้น พวกเขายังต้องมีทักษะในการสื่อสารและทำงานเป็นทีม เนื่องจากพวกเขาจะไม่ได้ทำงานคนเดียว

สาขา Data Science และ Computer Science เป็นสองสาขาที่สำคัญที่สุดในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของเรา พวกมันจะยังคงพัฒนาและนำไปสู่นวัตกรรมในหลายๆ ภาคส่วน