Khoa học dữ liệu và Khoa học máy tính: Sự khác biệt chính

Có nhiều khái niệm khác nhau rơi vào lĩnh vực công nghệ và trí tuệ nhân tạo. Hai khái niệm như vậy là khoa học dữ liệu và khoa học máy tính, có liên quan chặt chẽ với nhau. Hai khái niệm này thường được xem là giống nhau, nhưng thực tế không phải vậy. Các kỹ năng cần thiết để trở thành một chuyên gia trong các lĩnh vực này cũng rất được săn đón. 

Trước khi chia nhỏ từng khái niệm này, điều quan trọng là phải nhận ra rằng khoa học dữ liệu bao gồm tất cả và khoa học máy tính thường được tích hợp vào quy trình và ngược lại.

Hãy xác định chính xác từng cái trước khi tìm hiểu sâu hơn:

• Khoa học dữ liệu: Là một lĩnh vực liên ngành, khoa học dữ liệu dựa vào các phương pháp, quy trình, thuật toán và hệ thống khoa học để trích xuất hoặc ngoại suy kiến ​​thức và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Kiến thức từ dữ liệu sau đó được áp dụng trên nhiều lĩnh vực.
• Khoa học máy tính: Nghiên cứu về tính toán, tự động hóa và thông tin, khoa học máy tính bao gồm cả các ngành lý thuyết và thực tiễn. Nó thường được coi là một lĩnh vực nghiên cứu học thuật khác với lập trình máy tính. 

Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Khoa học máy tính

Khi nghiên cứu dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu có thể trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu đó thông qua một loạt các phương pháp, thuật toán, hệ thống và công cụ. Bộ công cụ này cho phép họ trích xuất thông tin chi tiết từ cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu có tính cụ thể cao và được lưu trữ ở định dạng được xác định trước, trong khi dữ liệu phi cấu trúc liên quan đến nhiều loại dữ liệu khác nhau được lưu trữ ở định dạng gốc của chúng. 

Các nhà khoa học dữ liệu thường sử dụng các kỹ năng của họ để rút ra những hiểu biết có giá trị về các mô hình kinh doanh hoặc tiếp thị, đó là lý do tại sao họ có nhu cầu cao. Họ có thể giúp doanh nghiệp hoạt động tốt hơn bằng cách hiểu sâu hơn về các quy trình và người tiêu dùng của doanh nghiệp. Khoa học dữ liệu không chỉ được sử dụng trong kinh doanh mà còn trong chính phủ và nhiều cơ quan khác. 

Lĩnh vực khoa học dữ liệu ngày nay phụ thuộc rất nhiều vào sự phổ biến của điện thoại thông minh và số hóa cuộc sống của chúng ta. Thế giới của chúng ta chứa đầy những lượng dữ liệu đáng kinh ngạc và nhiều dữ liệu hơn được tạo ra mỗi ngày. Sức mạnh tính toán cũng đã tăng mạnh theo thời gian trong khi chi phí tương đối giảm, điều này đã làm cho sức mạnh tính toán giá rẻ trở nên phổ biến rộng rãi. Bằng cách kết hợp số hóa và sức mạnh tính toán giá rẻ, các nhà khoa học dữ liệu có thể thu được nhiều thông tin chi tiết hơn bao giờ hết. 

Khi nói đến khoa học máy tính và các chuyên gia trong lĩnh vực này, họ chủ yếu giải quyết phần mềm và hệ thống phần mềm, bao gồm lý thuyết, thiết kế, phát triển và ứng dụng của chúng. 

Một số lĩnh vực nghiên cứu chính trong khoa học máy tính bao gồm trí tuệ nhân tạo, hệ thống và mạng máy tính, bảo mật, hệ thống cơ sở dữ liệu, tương tác máy tính của con người, tầm nhìn và đồ họa, phân tích số, ngôn ngữ lập trình, công nghệ phần mềm và tin sinh học. 

Bất chấp những gì nhiều người tin tưởng, lập trình là điều cần thiết đối với khoa học máy tính, nhưng nó chỉ là một yếu tố tạo nên toàn bộ lĩnh vực này. Các nhà khoa học máy tính cũng thiết kế và phân tích các thuật toán giải quyết vấn đề và nghiên cứu hiệu suất của phần cứng và phần mềm máy tính. Những thách thức mà họ giải quyết có thể bao gồm mọi thứ, từ việc xác định vấn đề nào có thể giải quyết bằng máy tính đến thiết kế ứng dụng hoạt động tốt trên thiết bị cầm tay. 

Trong 30 năm qua, khoa học máy tính ngày càng đóng một vai trò quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nhưng nó cũng có tác động lớn đến các lĩnh vực khoa học khác hiện đang yêu cầu xử lý và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ. Nếu không có khoa học máy tính, chúng ta sẽ không thể làm những việc như thu thập và giải thích dữ liệu. 

Dưới đây là danh sách các điểm mô tả sự khác biệt chính giữa Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu:

• Khoa học máy tính là lĩnh vực tính toán bao gồm các môn học như Cấu trúc dữ liệu và Thuật toán. Khoa học dữ liệu bao gồm các khái niệm toán học như Thống kê, Đại số và Giải tích.

• Khoa học máy tính giúp chúng ta hiểu cách bộ xử lý được xây dựng và vận hành, cũng như quản lý bộ nhớ trong các lĩnh vực lập trình. Khoa học dữ liệu giúp chúng ta hiểu cách dữ liệu có thể được sử dụng theo những cách có giá trị.

• Khoa học máy tính bao gồm việc sử dụng máy tính và các ứng dụng của nó. Khoa học dữ liệu cho chúng ta biết cách trích xuất thông tin và kiến ​​thức từ các dạng dữ liệu khác nhau.

• Các lĩnh vực con của khoa học máy tính bao gồm tính toán, lý thuyết xác suất, lý luận, cấu trúc rời rạc và thiết kế cơ sở dữ liệu. Lĩnh vực con của khoa học dữ liệu bao gồm mô phỏng, mô hình hóa, phân tích, học máy và toán học tính toán.

• Khoa học máy tính liên quan đến việc xây dựng và sử dụng máy tính theo cách hiệu quả nhất. Khoa học dữ liệu là về cách xử lý dữ liệu một cách an toàn và trích xuất thông tin chi tiết.

• Khoa học máy tính liên quan đến các cách khoa học để tìm giải pháp cho một vấn đề, Khoa học dữ liệu liên quan đến việc tìm cách tổ chức và xử lý dữ liệu. 

Đây không phải là một danh sách đầy đủ về sự khác biệt giữa hai khái niệm, nhưng nó bao gồm một số khái niệm chính. 

Vai trò và kỹ năng của một nhà khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu làm việc chặt chẽ với các bên liên quan và giám đốc điều hành trong một tổ chức để hiểu mục tiêu là gì. Sau đó, họ có thể kiểm tra cách dữ liệu có thể được sử dụng để đạt được những mục tiêu đó và thúc đẩy doanh nghiệp phát triển. 

Các nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng thích ứng và linh hoạt, luôn cởi mở với những ý tưởng mới. Họ cũng cần có khả năng phát triển và đề xuất các giải pháp sáng tạo, đặc biệt là khi các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo tiếp tục bùng nổ. 

Thường làm việc với các nhóm khác nhau, các nhà khoa học dữ liệu cần có nhận thức về các quyết định kinh doanh trong các bộ phận khác nhau. Điều này sẽ cho phép họ tập trung nỗ lực vào các dự án dữ liệu sẽ đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định của công ty. Họ cũng cần có hiểu biết sâu sắc về loại dữ liệu mà công ty nên thu thập và sử dụng. 

Khi vai trò của nhà khoa học dữ liệu tiếp tục được tích hợp nhiều hơn vào doanh nghiệp, họ sẽ phát triển sự hiểu biết sâu sắc về hành vi của khách hàng và cách dữ liệu có thể được sử dụng hiệu quả để cải thiện toàn bộ doanh nghiệp từ trên xuống dưới. 

*Nếu bạn quan tâm đến việc phát triển các kỹ năng khoa học dữ liệu, hãy nhớ xem “7 chứng chỉ về khoa học dữ liệu hàng đầu". 

Vai trò và kỹ năng của một nhà khoa học máy tính

Các nhà khoa học máy tính quan tâm nhiều hơn đến toán học và khái niệm hóa các thách thức liên quan đến tính toán. Bên cạnh đó, họ cũng viết mã, phát triển trang web và tạo ứng dụng. Các mô hình toán học do các nhà khoa học máy tính phát triển là những công cụ tương tác thu hẹp khoảng cách giữa máy móc và con người. 

Các chuyên gia muốn thành công trong lĩnh vực này cần có khả năng nắm bắt lý thuyết và biến nó thành ứng dụng. Họ cũng phải có hiệu quả cao trong lập trình, với kiến ​​thức sâu rộng về các ngôn ngữ lập trình khác nhau.  

Kỹ năng giảng dạy và máy tính không phải là tất cả những gì tạo nên một nhà khoa học dữ liệu. Họ cũng nên có kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm mạnh mẽ, vì họ sẽ không làm việc một mình. 

Các lĩnh vực khoa học dữ liệu và khoa học máy tính là hai trong số những lĩnh vực quan trọng nhất trong thế giới dựa trên dữ liệu của chúng ta. Chúng sẽ chỉ tiếp tục trở nên tiên tiến hơn và dẫn đến những đổi mới trong các lĩnh vực.