Wat is het verschil tussen datawetenschap en informatica?

Zoals we allemaal weten, wordt Data Science de meest gewilde baan van de 21e eeuw genoemd. Deze verklaring alleen al heeft zo'n impact, dat de meeste mensen er tegenwoordig in geïnteresseerd zijn Simplilearn datawetenschapscertificering ​ Maar zoals we allemaal weten, helpen sommige voorwaarden een datawetenschapper om zich te onderscheiden van andere. Een van die voorwaarden is computerwetenschappelijke vaardigheden of kennis.

De meeste nieuwe leerlingen van alle data science-certificering gaan er natuurlijk van uit dat Data Science en Computer Science dezelfde velden zijn. In dit bericht bespreken we enkele fundamentele verschillen tussen datawetenschap en informatica. Dus laten we beginnen.

Inhoudsopgave

• Definitie:
• Toepassingsgebied:
• Geschiedenis:
• Onderwerpen:
• Einddoel / gebruik / voordelen:
• Vereisten:
• Industrie / aanvragers:
• Conclusie:

Definitie:

De studie van berekening en informatie wordt genoemd Computertechnologie (CS). Het is een breed studiegebied dat zich in het algemeen bezighoudt met de studie van computerontwerp en -architectuur, berekeningen, algoritmen, rekenproblemen, ontwerp van hardware, software, netwerken, internet en applicaties.

Het kernidee is om computers en de bijbehorende concepten te bestuderen. Deze studie is gemaakt om deze kennis toe te passen op andere gebieden, zoals wetenschap en technologie, het bedrijfsleven, landbouw, enz. Het heeft een groot aantal onderzoeksgebieden.

Data Science (DS) is een gespecialiseerd vakgebied dat zich bezighoudt met verschillende soorten gegevens om informatie te extraheren met behulp van meerdere wiskundige concepten, zoals statistische en beschrijvende methoden, met behulp van tal van hedendaagse technologieën. De kritische bedoeling hier is om inzichten (data) te genereren uit de enorme hoeveelheid data die vandaag beschikbaar is. Deze inzichten worden vervolgens door het bedrijf gebruikt om beter geïnformeerde beslissingen te nemen.

Toepassingsgebied:

Computertechnologie omvat alle technologische gebieden. De studie van informatica leidt tot technologische vooruitgang. Technisch gezien is het een superset van Data Science.

Data Science omvat alle studies van het gegevensgerelateerde veld. Innovaties in wiskundige benaderingen en technologie leiden tot vooruitgang in Data Science. Technisch gezien is het een subset van informatica.

Geschiedenis:

De studie van Computertechnologie bestaat al jaren. Het wordt zelfs decennialang aangeboden als academisch onderwerp voor onderzoek.

De Data Science veld hoewel eeuwenoud (in termen van het bestuderen van de wiskundige concepten en algoritmen de Data Science gebruikt vandaag), is onlangs aan het licht gekomen met technologische vooruitgang. Het is nu een zich ontwikkelende tak van wetenschap en technologie. Het wordt momenteel aangeboden als een academisch vak om te studeren.

Onderwerpen:

Computertechnologie richt zich meer op onderwerpen als algoritmen, gegevensstructuur, programmeertalen, computerarchitectuur, netwerkarchitectuur, besturingssystemen, enz.

Data Science richt zich meer op onderwerpen als Basic en Advanced Statistics, Calculus, Data Engineering, Big Data, Machine Learning, Artificial Intelligence, etc.

Einddoel / gebruik / voordelen:

Technologische groei en vooruitgang zijn enkele van de voordelen van de studie van Computertechnologie ​De ontwikkeling van efficiënte algoritmen, applicaties, snelle en robuuste systemen zijn enkele van de andere einddoelen. De studie van informatica biedt ons supersnelle en computationeel krachtige systemen, tools en technieken. Uiteindelijk wordt dit door elke eindgebruiker (bijv. Softwareprofessionals) gebruikt om andere taken uit te voeren of echte problemen op te lossen.

Informatica-velden gebruiken meestal programmeertalen, algoritmen of supersnelle computers om problemen uit de echte wereld op te lossen.

Het einddoel van Data Science is om iets nuttigs uit de gegevens te halen. In dit proces proberen we inherent gegevens te ontwarren, inspecteren en beheren. Het voordeel van het uitvoeren van data science is dat we de data beter kunnen begrijpen, d.w.z. dat het antwoord geeft op vragen als een beter begrip van gebruikersgedrag, aankooppatronen, welk product meer belang zou moeten krijgen, etc.

Het Data Science-veld gebruikt grote hoeveelheden gegevens voor analyse en inzichten voor het bedrijf.

Vereisten:

Er zijn over het algemeen geen voorwaarden om te studeren Computertechnologie , behalve de interesse in het vakgebied van computers. Een persoon met een goede logica-opbouw en basiskennis van de computer kan profiteren van snel leren in de informatica.

Tegenwoordig kan iedereen zonder relevante achtergrond of domeinkennis beginnen met leren Data Science ​Om het volledig onder de knie te krijgen, moet men een aantal essentiële calculus, statistieken en enkele programmeertalen op hoog niveau kennen, zoals R of Python ​Daarnaast zal interesse in het omgaan met enorme hoeveelheden gegevens u succesvol maken op het gebied van Data Science.

Industrie / aanvragers:

Computertechnologie geldt in het algemeen voor alle technische product- of servicegerichte industrieën en bedrijven die in hun bedrijf gebruik maken van informatietechnologie (IT) of CS-technologieën.

Het is de basis van de IT-industrie. Vandaar de ondersteuning voor iedereen die IT / software professional wil worden. Hoewel mensen uit andere velden actief deelnemen aan CS-gebaseerde rollen en profielen, hebben mensen met relevante IT / CS-achtergrond de voorkeur voor de respectieve profielen.

De CS-taak kan een of enkele van de volgende activiteiten omvatten: programmeren, applicatieonderhoud, beheer- / ondersteuningswerkzaamheden, systeemontwerp / architect, desktopondersteuningsactiviteiten, enz.

Data Science geldt over het algemeen voor bedrijven die direct of indirect te maken hebben met grote hoeveelheden gegevens. Deze bedrijven hebben gegevens die een van hun inkomstenbronnen hebben.

Technologiegiganten zoals Google, Microsoft of Amazon zijn sterk afhankelijk van het bestuderen van de gegevens die worden gegenereerd door het gebruik van hun services. Iemand die ernaar streeft een Data-analist of data-wetenschapper kan op dit gebied verkennen.

16 september dierenriem

De functie van DS omvat doorgaans een of enkele van de volgende activiteiten: gegevensopschoning, gegevenswrangling / -manipulatie, modelbouw, big data-beheer en andere activiteiten.

Hoera. Je hebt de laatste gehaald. De moeite nemen om onderzoek te doen en verwarring uit de wereld te helpen, is de eerste stap in het leren, en je hebt zojuist hetzelfde voltooid: geef jezelf een schouderklopje.

Conclusie:

In dit bericht hebben we enkele van de fundamentele verschillen tussen informatica- en datawetenschappelijke velden behandeld in termen van studie, geschiedenis, vereisten, gebruik, industrie en beroep. Na het lezen van dit bericht hopen we dat de meeste van uw verwarring over informatica en datawetenschap moet zijn weggenomen. Hopelijk helpt dit alle nieuwe leerlingen die van plan zijn te gaan doen data science-certificering ​

Deel Het Met Je Vrienden: