7 корисних речей, які вам потрібно знати про Computer Scientist та Data Scientist

• Різниця між комп'ютерним науковцем та даними

Різниця між комп'ютерним науковцем та даними

Інформатика - це підхід до систематичного вивчення алгоритмів, обробки, зв'язку, зберігання тощо. Таким чином, комп'ютерні фахівці повинні бути вмілими аналізувати та моделювати проблеми. Він також має міцну основу у вирішальних галузях та глибокі знання в одній або декількох областях дисципліни. Це наука і техніка вирішення проблем. З іншого боку, вчені даних повинні знати різні наукові методи, алгоритми та процеси для отримання знань та інформації з даних у різних формах, які можуть бути як структурованими, так і неструктурованими. Концепція досить схожа на обробку даних, яка використовує мета-ключові слова для отримання відповідної інформації.

Давайте детальніше вивчимо детальніше про комп'ютерного науковця та даних вченого:

Інформатика займається теорією, експериментами, що є основою для проектування та використання комп'ютерів. Комп'ютерні вчені мають широкий спектр спеціальностей, таких як досвідчене розуміння архітектури, програмних систем, штучного інтелекту, обчислювальної науки, графіки та програмної інженерії.

Оскільки наука даних, як відомо, є концепцією об'єднання статистики, машинного навчання, аналітики даних та пов'язаних з ними методів, очікується, що науковці отримають і генерують значущі дані з уже оброблених даних для того, щоб надати бізнесу майбутні уявлення, ризик прогнози та способи зменшення ризику.

Порівняння між комп'ютером та науковцем даних (Інфографіка)

Нижче наведено найкращі 7 порівнянь між комп'ютерним науковцем і науковим даним

Ключові відмінності між Computer Scientist та Data Scientist

Далі йде різниця між комп'ютерним науковцем та даним вченим

1. Комп'ютерний вчений має на меті спростити проблеми та класифікувати їх на менші шматки, тоді як науковець буде вирішувати проблеми з точки зору бізнесу та глибоко зануриться в життєвий цикл аналізу даних.
2. Потім комп'ютерний вчений використовує алгоритм класифікації та вдосконалює його для вирішення проблеми, яку можна зробити, розробивши нову архітектуру або граючи з методами регуляризації, тоді як науковець даних використовує такі методи, як очищення набору даних, нормалізація, приписання відсутніх, статистичне тестування, перехресне підтвердження, облягаючі моделі тощо.
3. Комп'ютерний вчений застосовує поняття обчислення, комп'ютерного дизайну та алгоритмів до конкретної проблеми проектування, тоді як науковець даних застосовує ті, які виникають в результаті машинного навчання, класифікації, класифікації невизначеності, аналізу кластерів, обчислювальної техніки, баз даних, обміну даними, візуалізації даних, статистики, математика, інформатика, а також інформатика.

Таблиця порівняння комп'ютерного науковця проти даних вченого

Основи порівняння	Вчений-комп’ютер	Data Scientist
Первинна відповідальність	Вони, як відомо, формують науку про техніку	Вони, як відомо, відкривають сенс у великих даних
Сукупність навичок	Комплекс Skillset включає в себе розширені обчислення, поглиблений досвід створення та побудови корпоративних додатків, рішень безпеки, систем баз даних та автоматизованих систем	Очікується, що він буде добре обізнаний з математики та інформатики, так що великі збори даних можуть бути проаналізовані за допомогою інтеграції даних, прогнозного аналізу, візуалізації даних та ефективного управління даними.
Що вони роблять	Відповідає за розробку технологій нового покоління в комп'ютерному програмному забезпеченні, кібербезпеці та розумних системах	Очікується, що будуть малі та середні підприємства (спеціалісти з предметних питань), що володіють однією або кількома навичками. Ця дисципліна буде використовуватися для з'ясування актуальності та використання великих наборів даних, а отже, може сприяти покращенню прийняття організаційних рішень.
Чому вони важливі	Вони є основними двигунами та рушіями сучасних технологічних винаходів	Дані є одним з найважливіших аспектів компанії, і велика кількість їх вимагає від експертів обробляти та перетворювати ці необроблені дані у значущу інформацію.
Потенційна зарплата (приблизно)	Варіюється від 68 665 до 146 810 доларів для всіх професіоналів	Середня очікувана зарплата для фахівців з великими даними - 124 000 доларів на рік
Програми	Загальна наука Фізика Хімія Біологія Антропологія Соціологія Неврознавство Генетика Геологія Робототехніка Здоров'я та медицина Пошукова система людського тіла Нечітке мислення може виявити серцевий ризик Погляд всередині вірусу свинячого грипу Поводження з епідеміями у віртуальному світі Enzyme Design Speedup Серцева хірургія в 3D Навчальні тренажери Рентгенівські плями, що відзначають рак молочної залози Картографування інфекційного захворювання Віртуальна хірургія Асистенти-хіміки в бою над надгробками Середовище Використання сітчастої мережі Wi-Fi для спостереження за таненням льодовиків Риба-робота їсть забруднення Симулятори торнадо - твістери "Титанік" Контроль кількості зникаючих видів Дані, зібрані з летючих крижаних листів Соціологія Біологія Самонаправлені роботи, роблячи відкриття Порівняння геномів з написаним текстом Автоматизована система скринінгу клітин Винахід молекулярних доказів еволюції Білковий малюнок в тканинах автоматизований Кажани, що класифікують рослини від ехо 3D-моделі для оптимізації систем Астрономія Моделювання вибухів наднових Яскравий 3-D для вивчення нових шляхів 19 дзеркальна техніка для зйомки світла з торцевого краю простору Допомога людини Особливо складно зі словом, пов'язаним із мовленням, та голосом із ДЦП, щоб отримати голос Інвалідне крісло з контролем мозку Розумні будинки та розумні ванні кімнати Паралізовані люди гуляють у віртуальному світі Робота з рукою робота за допомогою думки Музика Системи для кращого виконання музикантів із ідеальним виконанням Миттєве створення групи для співаків Ст Приведення старого воїна живопису у віртуальне життя Стрес і напруження прогнозу Література Уряд Розвідка Автомобілі Спорт Мовознавство	Отримання даних з Інтернет-пошукових систем: Google Yahoo Запитайте Бінг Качка AOL Цифрова реклама націлена на конкретну аудиторію. Аудиторію добувають науковці. Реклама включає в себе: Відображати банери Цифрові дошки Цифрові оголошення Системи рекомендацій використовуються для: Просування товарів Опублікуйте пропозиції відповідно до інтересу користувача та релевантності інформації Генеруйте трафік Розпізнавання зображень Розпізнавання мови: Методи машинного навчання Обробка природних мов Ігрові Веб-сайти для порівняння цін / особливостей Планування маршруту авіакомпанії Прогнозуйте затримки рейсу Клас літаків, які потрібно придбати Пов’язані з рішеннями сполучні та непов’язані рейси Ефективно запускайте програми лояльності клієнтів Виявлення шахрайства та ризику Профілювання клієнтів Минулі витрати Дивні угоди Логістика доставки Кращий маршрут для доставки Найкращий час доставки Найкращий вид транспорту Маркетинг Людські ресурси Фінанси Охорона здоров'я Політика уряду Автомобільні машини Роботи
Інші потенційні професії	Комп'ютерний інженер Прикладний програміст Розробник програм Архітектор бази даних Розробник баз даних ІТ-інженер Менеджер центрів обробки даних Мережевий адміністратор Мобільний спеціаліст Мережевий архітектор Архітектор систем Інженер мереж веб-розробник Системний програміст	Аналітик бізнес-систем Менеджер з бізнес-аналітики Клінічний дослідник Аналітик даних Обчислювальний біолог Розробник баз даних Даний стратег Фінансовий аналітик Аналітик інформатики охорони здоров'я Передбачувальний моделер Маркетинг-аналітик Аналітик досліджень Статистик Аналітика ризиків

Висновок - Computer Scientist vs Data Scientist

Обидві ці відмінності між потоками "Computer Scientist" та "Data Scientist" мають свій набір ролей та обов'язків, про які слід піклуватися, і обидва вони спрямовані на те, щоб зробити світ кращим. Якщо ви хочете зробити кар'єру в будь-якому з них, тепер ви знаєте, яку вибрати.
Слідкуйте за нашим блогом, щоб отримати більше статей.

Рекомендована стаття

Це був посібник для Computer Scientist vs Data Scientist, їх значення, порівняння «голова до голови», ключові відмінності, таблиця порівняння та висновок. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

1. Інформатика та наука даних - знайдіть найкращі 8 порівнянь
2. 3 найкращих кар'єри даних для Data Scientist та Data Engineer проти статистиків
3. 9 Дивовижна різниця між Data Science Vs Data Mining