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Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Informatik

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difference between data science vs computer science

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Erfahren Sie in diesem Tutorial mehr über die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen den beiden Disziplinen Data Science und Computer Science:

In diesem Tutorial werden die Disziplinen Datenwissenschaft und Informatik kurz erläutert. Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Karrieremöglichkeiten für diese Disziplinen, die Sie bei der Auswahl der Karriereoption gemäß Ihrem Interesse unterstützen.

Wir werden diese beiden Disziplinen vergleichen und ihre Unterschiede und Ähnlichkeiten erklären, um sie im Detail zu verstehen.

Informatik vs Datenwissenschaft

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Was du lernen wirst:

Datenwissenschaft gegen Informatik

Datenwissenschaft und Informatik haben eine tiefe Beziehung, da es von Natur aus große Datenprobleme gibt, die eine effiziente (und zuverlässige) Berechnung erfordern. Die Informatik befasst sich hauptsächlich mit Entwicklung und Softwareentwicklung. In der Datenwissenschaft werden jedoch Fächer wie Mathematik, Statistik und Informatik verwendet.

Unterschiede zwischen Informatik und Datenwissenschaft

(Bild Quelle ))

Die Datenwissenschaft verwendet Prinzipien der Informatik und unterscheidet sich von den Begriffen Analyse und Überwachung darin, Ergebnisse in Bezug auf Vorhersage und Simulation zu erzielen.

Ergebnisse in Bezug auf Vorhersage und Simulation

(Bild Quelle ))

>> Klicken Sie auf Hier Lesen Sie mehr über Data Science und seinen Vergleich mit Big Data Analytics, um den multidisziplinären Charakter von Data Science zu verstehen.

Data Science nutzt maschinelles Lernen und andere Techniken, die die Rechenprobleme in der Datenwissenschaft mit den algorithmischen Fragen in der Informatik verbinden. Mit anderen Worten können wir sagen, dass die Informatik in der Datenwissenschaft verwendet wird, um digitale Muster in strukturierten und unstrukturierten Daten zu verstehen und viele komplexe analytische Aufgaben zu vereinfachen.

Der algorithmische Ansatz der Informatik konzentriert sich auf die mathematischen Grundlagen der numerischen Berechnung und bietet ihren Praktikern die Werkzeuge, um effiziente Algorithmen zu erstellen und ihre Ergebnisse zu optimieren.

In der modernen Datenwissenschaft lernen die Schüler, beginnend mit den erforderlichen Fähigkeiten von Algorithmen und algorithmischer Modellierung, die Grundlagen der Verwendung verschiedener Algorithmen und Data Mining-Techniken. Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft sind so neu und dynamisch, dass es keinen einzigen Grundsatz gibt, der sie definieren kann.

Vergleich von Datenwissenschaft und Informatik

InformatikData Science
Anwendungs- / Systementwickler
Web-Entwickler
Hardware Ingenieur
Datenbankadministrator
Computer Systems Analyst,
Forensic Computer Analyst,
Analyst für Informationssicherheit usw.		Daten Analyst
Datenwissenschaftler
Dateningenieur
Data Warehouse-Ingenieur
Business Analysten
Analytics Manager
Business Intelligence-Analysten
Studium der Computer, ihres Designs, ihrer Architektur.
Es umfasst Software- und Hardwareelemente von Computern, Maschinen und Geräten.		Untersuchung von Daten, deren Typ, Data Mining, Manipulation.
maschinelles Lernen, Vorhersage, Visualisierung und Simulation
Hauptanwendungsbereiche
Computers
Datenbanken
Netzwerke
Sicherheit
Informatik
Bioinformatik
Programmiersprachen
Softwareentwicklung
Algorithmus-Design		Big Data-Analyse
Data Engineering
Maschinelles Lernen
Empfehlung
Analyse des Benutzerverhaltens
Kundenanalyse
Betriebsanalyse
Predictive Analytics
Betrugserkennung usw.
Präsenz in der Wissenschaft
Existiert seit vielen Jahren in der WissenschaftEs wurde vor kurzem in Akademikern gebracht
Karrieremöglichkeiten

Data Science Karrieremöglichkeiten

Den richtigen Job zu finden, ist für die meisten Menschen eine wesentliche Sache im Leben. Es ist jedoch eine ziemliche Anstrengung, alle sich auflösenden Definitionen und verwirrenden Karrieretitel in der Datenwissenschaft zu überfliegen.

Data Science Karrieremöglichkeiten

(Bild Quelle ))

Hier finden Sie eine Liste der häufigsten Berufsbezeichnungen in diesem Bereich.

# 1) Datenanalyst

Es ist ein Einstiegsjob in die Datenwissenschaft. Als Datenanalyst werden vom Unternehmen Fragen gestellt. Der Datenanalyst muss diejenigen beantworten, die auf seinen Fähigkeiten in Data Mining, Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeit, Statistik und der Fähigkeit basieren, komplexe Informationen mithilfe von Dashboards, Grafiken, Diagrammen usw. auf leicht verständliche Weise darzustellen.

Empfohlene Lektüre = >> Unterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist

# 2) Data Scientist

Als Datenwissenschaftler und als leitende Person muss man über angemessene Erfahrung im Umgang mit umfangreichen Daten verfügen. Einige Aktivitäten eines Datenwissenschaftlers ähneln denen eines Datenanalysten. Eine mögliche Ergänzung ist die Fähigkeit, maschinelles Lernen anzuwenden. Datenwissenschaftler entwerfen, entwickeln und entwickeln Modelle für maschinelles Lernen, um genaue Vorhersagen auf der Grundlage von Daten aus der Vergangenheit und in Echtzeit zu treffen.

Datenwissenschaftler arbeiten im Allgemeinen unabhängig voneinander, um Muster für Informationen herauszufinden, die das Management möglicherweise nicht gefunden hat und die zum Nutzen des Unternehmens beitragen könnten.

# 3) Dateningenieur

Dateningenieure sind für die Erstellung und Wartung der Datenanalyse-Infrastruktur und -Pipeline eines Unternehmens verantwortlich, indem sie ihre Kenntnisse in fortgeschrittenem SQL, Systemadministration, Programmierung und Skripterstellung einsetzen, um verschiedene Aufgaben zu automatisieren.

>> Klicken Sie auf Hier Erfahren Sie mehr über einen Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Dateningenieur.

Einige andere Berufsbezeichnungen, die den oben genannten ähnlich sind, sind Machine Learning Engineer, Quantitative Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Warehouse Engineer, Data Warehouse Architect, Statistiker, System Analyst und Business Analyst.

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Karrieremöglichkeiten in der Informatik

Nach Abschluss eines Informatikstudiums sind nachfolgend einige der häufigsten Jobs aufgeführt:

Karrieremöglichkeiten

# 1) Entwickler von Anwendungen / Systemsoftware

Softwareentwickler sind kreative Personen, die für das Entwerfen, Entwickeln und Installieren von Softwaresystemen verantwortlich sind. Sie verfügen über Kenntnisse in der Softwareentwicklung, in der Versionspflege und müssen ein Auge darauf haben, kleine Fehler in einer großen Codebasis zu erkennen. Die Qualität der Problemlösung und der Lösung von Problemen mit fehlerhaftem Code wird in der Karriere von Entwicklern sehr geschätzt.

Neben den technischen Fähigkeiten, die für die Softwareentwicklung erforderlich sind, muss eine Person ihre Ergebnisse auch dem Management mitteilen und mit anderen Entwicklern und Testern zusammenarbeiten.

# 2) Computerhardware-Ingenieur

Ein Computersystem besteht aus zwei Hauptelementen, d. H. Software und Hardware.

Computerhardwareingenieure befassen sich mit Prozessen zum Entwerfen, Testen und Herstellen von Computern und deren Komponenten in Bezug auf verschiedene Subsysteme und elektronische Hardware wie Monitore, Tastaturen, Motherboards, Mäuse, USB-Geräte, Firmware-Betriebssysteme (BIOS) und andere Komponenten wie Sensoren und Aktuatoren.

# 3) Webentwickler

Webentwickler verfügen über dieselben Fähigkeiten wie Softwareentwickler. Sie codieren jedoch für Anwendungen, die im Browser ausgeführt werden. Dies bedeutet, dass ein Webentwickler HTML, CSS und JavaScript kennen muss, um Front-End-Teile der Webanwendung zu entwickeln.

Um Teile des Backends zu entwickeln, die sich um die Interaktion mit den Datenbanken und der Geschäftslogik der Anwendung kümmern, müssen Programmiersprachen wie Perl, Python, PHP, Ruby, Java usw. bekannt sein. In letzter Zeit jedoch neu Bei homogenen Stacks wie NodeJS ist es möglich geworden, Backend-Funktionen in JavaScript zu schreiben.

# 4) Datenbankadministrator

Ein Datenbankadministrator ist für die Ausführung und Wartung eines oder mehrerer Datenbanksysteme verantwortlich. Administratoren haben sich normalerweise auf das Speichern und Verarbeiten von Daten in Datenbanken mithilfe von Abfragen, Triggern und gespeicherten Prozeduren und Paketen spezialisiert. Sie müssen die Sicherheit und Verfügbarkeit von Daten für Benutzer und andere Interessengruppen gewährleisten.

Nach der Informatik sind einige andere Standardkarriereoptionen Computer Systems Analyst, Forensic Computer Analyst, Informationssicherheitsanalyst usw.

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Hauptunterschiede - Informatik vs. Datenwissenschaft

Einige kritische Unterschiede zwischen Informatik und Datenwissenschaft hängen mit ihrem Umfang und ihren Arbeitsrollen in diesen Bereichen zusammen.

Diese sind unten aufgeführt:

  • In der Informatik geht es mehr um Software, Maschinen und Geräte. Die Datenwissenschaft nutzt diese Aspekte jedoch, um Ergebnisse zu erzielen, indem sie Daten mit Software und Computergeräten verarbeitet.
  • In der Informatik gibt es Aktivitäten im Zusammenhang mit der Entwicklung und Erstellung von Computern, Speichern und Netzwerken, während in der Datenwissenschaft Aktivitäten zum Verständnis des Benutzer- und Organisationsverhaltens durchgeführt werden.
  • In der Informatik muss man Computerarchitektur, Softwarealgorithmen, Hardware- und Softwaredesign und -implementierung studieren. In der Datenwissenschaft muss man jedoch Datentypen wie strukturierte, unstrukturierte und maschinelle Lernalgorithmen untersuchen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und zu simulieren.

Empfohlene Lektüre = >> Unterschied zwischen Data Science, Big Data und Data Analytics

Häufig gestellte Fragen

F # 1) Was zahlt sich mehr für Data Science oder Software Engineering aus?

Antworten: Data Science zahlt sich mehr aus als Software-Engineering. Im Durchschnitt verdient ein Softwareentwickler ein Gehalt von USD 100000 pro Jahr. Ein Datenwissenschaftler verdient jedoch ein Jahresgehalt von mehr als USD 140000. Wenn Sie ein Softwareentwickler oder ein erfahrener Systemingenieur sind, können Sie mit Data Science-Kenntnissen Ihr Gehalt schnell um USD 25000 bis 35000 pro Jahr erhöhen.

F # 2) Benötigen Sie Informatik für Data Science?

Antworten: Informatik kann für die Datenwissenschaft notwendig sein. Um ein Datenwissenschaftler zu sein, muss man möglicherweise Informatik lernen. Es ist jedoch eher eine subjektive Angelegenheit. Laut Professor Haider kann jeder, der eine Geschichte mit geeigneten Visualisierungswerkzeugen artikulieren kann, indem er Erkenntnisse aus strukturierten oder unstrukturierten Daten gewinnt, Datenwissenschaftler werden.

F # 3) Was ist besser Informatik oder Datenwissenschaft?

Antworten: Sowohl Informatik als auch Datenwissenschaft sind akzeptabel. Informatik hat ihre Relevanz und Datenwissenschaft hat ihre eigene. Beide Wissenschaften haben viele Ähnlichkeiten und Unterschiede, wie auch im obigen Artikel hervorgehoben. In Bezug auf Gehälter werden Datenwissenschaftler jedoch mehr bezahlt als Ingenieure in der Informatik.

Fazit

In diesem Artikel zu Data Science vs Computer Science haben wir beim Vergleich der beiden Wissenschaften Anwendungsbereiche und Standardkarriereoptionen aufgelistet und die Details der Aktivitäten der Ingenieure in den einzelnen Bereichen erläutert.

Literatur-Empfehlungen

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