Skillnaden mellan datavetenskap och datavetenskap

difference between data science vs computer science

Lär dig om skillnaderna och likheterna mellan de två disciplinerna Data Science vs Computer Science genom denna handledning:

I denna handledning förklaras i korthet datavetenskap och datavetenskap. Lär dig om de olika karriäralternativen som finns tillgängliga för dessa discipliner för att vägleda dig att välja karriäralternativ enligt ditt intresse.

Vi kommer att jämföra dessa två discipliner och förklara deras skillnader och likheter för att förstå dem i detalj.

manuella testintervjufrågor för 3 års erfarenhet

Vad du kommer att lära dig:

• Datavetenskap mot datavetenskap
  • Jämförelse av datavetenskap och datavetenskap
  • Data Science Karriäralternativ
    • # 1) Dataanalytiker
    • # 2) Data Scientist
    • # 3) Dataingenjör
  • Datavetenskap Karriäralternativ
    • # 1) Program / Systemutvecklare
    • # 2) Computer Hardware Engineer
    • # 3) Webutvecklare
    • # 4) Databasadministratör
  • Viktiga skillnader - datavetenskap mot datavetenskap
  • Vanliga frågor
• Slutsats
  • Rekommenderad läsning

Datavetenskap mot datavetenskap

Datavetenskap och datavetenskap har en djup relation eftersom det i sig finns stora dataproblem som kräver effektiv (och pålitlig) beräkning. Datavetenskap arbetar främst med utveckling och mjukvaruteknik. Datavetenskap använder dock ämnen som matematik, statistik och datavetenskap.

(bild källa )

Datavetenskap använder datavetenskapliga principer och skiljer sig från idéerna om analys och övervakning för att få resultat relaterade till förutsägelse och simulering.

(bild källa )

>> Klicka här för att läsa mer om datavetenskap och dess jämförelse med stor dataanalys för att förstå datavetenskapens tvärvetenskapliga natur.

Datavetenskap använder sig av maskininlärning och andra tekniker som förbinder beräkningsfrågorna inom datavetenskap med de algoritmiska frågorna inom datavetenskap. Med andra ord kan vi säga att datavetenskap används inom datavetenskap för att förstå digitala mönster i strukturerad och ostrukturerad data och för att förenkla många komplexa analytiska uppgifter.

Datavetenskapens algoritmiska tillvägagångssätt fokuserar på de matematiska grunderna för numerisk beräkning och ger dess utövare verktyg för att skapa effektiva algoritmer och optimera deras resultat.

I modern datavetenskap, med utgångspunkt från nödvändiga färdigheter inom algoritmer och algoritmisk modellering, studerar studenterna grunderna för att använda olika algoritmer och data miningstekniker. Maskininlärning och datavetenskap är så ny och dynamisk att det inte finns någon enda grundläggande sats som kan definiera den.

Jämförelse av datavetenskap och datavetenskap

Data Science Karriäralternativ

Att hitta rätt jobb är en viktig sak i de flesta individers liv. Det är dock en ansträngning att skumma igenom alla upplösande definitioner och förvirrande karriärtitlar inom datavetenskap.

(bild källa )

Här är listan över några av de vanligaste jobbtitlarna som finns inom detta område.

# 1) Dataanalytiker

Det är ett startjobb inom datavetenskap. Som dataanalytiker får man frågor från verksamheten. Dataanalytikern måste svara på dem baserat på sina färdigheter inom datautvinning, datavisualisering, sannolikhet, statistik och förmågan att presentera komplex information på ett lättförståeligt sätt med hjälp av instrumentpaneler, grafer, diagram etc.

Föreslagen läsning = >> Skillnader mellan Data Analyst vs Data Scientist

# 2) Data Scientist

Som datavetare och som seniorperson måste man ha lämplig erfarenhet av att hantera omfattande data. Vissa aktiviteter hos en datavetare liknar en dataanalytiker. Ett möjligt tillägg är färdigheten att använda maskininlärning. Dataforskare designar, utvecklar och utvecklar maskininlärningsmodeller för att göra korrekta förutsägelser baserat på tidigare och realtidsdata.

Dataforskare arbetar i allmänhet självständigt för att ta reda på mönster på information som ledningen kanske inte har hittat och kan göra för företagets fördel.

# 3) Dataingenjör

Datatekniker är ansvariga för att skapa och underhålla dataanalysinfrastrukturen och pipelinen för ett företag genom att använda sina färdigheter i avancerad SQL, systemadministration, programmering och skriptfärdigheter för att automatisera olika uppgifter.

>> Klicka här för att lära dig mer om en dataanalytiker, datavetare och en dataingenjör.

Några andra jobbtitlar som liknar de som nämns ovan är Machine Learning Engineer, Quantitative Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Warehouse Engineer, Data Warehouse Architect, Statistiker, System Analyst och Business Analyst.

qa intervjufrågor och svar pdf

Datavetenskap Karriäralternativ

När du har slutfört en datavetenskaplig examen ges några av de vanligaste jobben som du kan hitta nedan:

# 1) Program / Systemutvecklare

Programvaruutvecklare är kreativa individer som är ansvariga för att designa, utveckla och installera programvarusystem. De har kompetens inom programvaruutveckling, underhåll av versioner och måste ha ett öga för att fånga små fel i en stor kodbas. Kvaliteten på problemlösning och lösning av problem i trasig kod uppskattas oerhört i utvecklarens karriär.

Tillsammans med de tekniska färdigheter som krävs för programvaruutveckling, behöver en person också kommunicera sina resultat till ledningen och samarbeta med andra utvecklare och testare.

# 2) Computer Hardware Engineer

Ett datorsystem består av två huvudelement, dvs. programvara och hårdvara.

Datorhårdvarutekniker hanterar processer för att designa, testa och producera datorer och deras komponenter relaterade till olika delsystem och elektronisk hårdvara som bildskärmar, tangentbord, moderkort, möss, USB-enheter, firmware OS (BIOS) och andra sådana komponenter som sensorer och ställdon.

# 3) Webutvecklare

Webbutvecklare har samma kunskapsuppsättningar som en programvaruutvecklare. De kodar dock för applikationer som körs i webbläsaren. Det betyder att en webbutvecklare behöver känna till HTML, CSS och JavaScript för att utveckla frontendelar av webbapplikationen.

För att utveckla delar av backend som tar hand om interaktionen med databaserna och applikationens affärslogik måste man känna till programmeringsspråk som Perl, Python, PHP, Ruby, Java etc. Men nyligen med tillkomsten av nya homogena staplar som NodeJS har det blivit möjligt att skriva backendfunktioner i JavaScript.

# 4) Databasadministratör

En databasadministratör ansvarar för drift och underhåll av ett eller flera databassystem. Administratörer har vanligtvis specialisering i att lagra och bearbeta data i databaser med hjälp av frågor, utlösare och lagrade procedurer och paket. De måste säkerställa säkerheten och tillgängligheten av data för användarna och andra intressenter.

Efter datavetenskap är några andra vanliga karriäralternativ datorsystemanalytiker, kriminalteknisk dataanalytiker, informationssäkerhetsanalytiker etc.

Viktiga skillnader - datavetenskap mot datavetenskap

Några kritiska skillnader mellan datavetenskap och datavetenskap är relaterade till deras omfattning och arbetsroller relaterade till dessa områden.

Dessa listas nedan:

• Datavetenskap handlar mer om programvara, maskiner och enheter. Datavetenskap använder dock dessa aspekter för att få resultat genom att bearbeta data med programvara och datoranordningar.
• Datavetenskap har aktiviteter relaterade till utveckling och skapande av datorer, lagring och nätverk, medan datavetenskap har aktiviteter som relaterar till förståelse för användar- och organisationsbeteende.
• Inom datavetenskap måste man studera datorarkitektur, programvarealgoritmer, hårdvaru- och programvarudesign och implementering. Men inom datavetenskap måste man utforska typer av data som strukturerade, ostrukturerade och maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga och simulera framtida resultat.

Rekommenderad läsning = >> Skillnad mellan Data Science, Big Data och Data Analytics

Vanliga frågor

F # 1) Vad betalar mer datavetenskap eller programvaruteknik?

Svar: Datavetenskap betalar mer än mjukvaruteknik. I genomsnitt tjänar en programvarutekniker en lön på 100000 USD per år. En datavetare tjänar dock en årslön på mer än 140000 USD. Att ha kunskaper i datavetenskap kan snabbt öka din lön med 25000 USD till 35000 per år om du är programvaruutvecklare eller en erfaren systemtekniker.

F # 2) Behöver du datavetenskap för datavetenskap?

Svar: Datavetenskap kan vara nödvändigt för datavetenskap. För att vara datavetare kan man behöva lära sig datavetenskap. Det är dock mer av en subjektiv fråga. Enligt professor Haider kan alla som kan artikulera en berättelse med lämpliga visualiseringsverktyg genom att dra insikter från struktur eller ostrukturerad data bli datavetare.

F # 3) Vilken är bättre datavetenskap eller datavetenskap?

hur öppnar jag bin-filer

Svar: Både datavetenskap och datavetenskap är acceptabla. Datavetenskap har sin relevans och datavetenskap har sin egen. Båda vetenskaperna har många likheter och skillnader, vilket också framhävs i artikeln ovan. Men när det gäller löner betalas dataforskare mer än ingenjörer inom datavetenskap.

Slutsats

I denna artikel om datavetenskap vs datavetenskap, medan vi jämför båda vetenskaperna, har vi listat applikationsområden och standardkarriäralternativ och förklarat detaljerna i ingenjörernas aktiviteter inom varje område.

Rekommenderad läsning

• Topp 10 Data Science-verktyg 2021 för att eliminera programmering
• Big Data Tutorial för nybörjare | Vad är Big Data?
• Komplett guide till Big Data Analytics för nybörjare
• Topp 15 Big Data-verktyg (Big Data Analytics-verktyg) 2021
• Vad är en datasjö | Data Warehouse vs Data Lake
• Grundläggande för datalagring: en ultimat guide med exempel
• Data Warehouse Testing Tutorial med exempel | ETL Testguide
• Einstein Analytics - Vad är Salesforce Einstein Analytics