Na jedné straně máme všeobjímající Počítačová věda , na druhé straně máme nedávné téma Data Science , který si získal velkou oblibu. V tomto příspěvku budeme porovnat Data Science vs. Počítač Věda , diskutovat o rozdílech, poplatcích za kurzy, pracovních profilech, tržních příležitostech a očekávaných platech. Pokud máte zájem o kariéru v některém z těchto dvou nebo se chcete dozvědět více o tématu, čtěte až do konce.
Porovnejte datovou vědu a počítačovou vědu
Určitě jste slyšeli pojmy jako např Umělá inteligence , Strojové učení , Neuronové sítě , Velká data a Hluboké učení . Tyto termíny lze slyšet v hodinách Data Science a Computer Science. Jaké jsou ale klíčové rozdíly? To je to, co v tomto průvodci odhalíme.
Porovnáme Data Science vs Computer Science na následujících parametrech.
- Klíčové rozdíly
- Kurzovné
- Získané a požadované dovednosti
- Pracovní profil
- Rozsah a plat
Promluvme si o nich podrobně.
1] Klíčové rozdíly
Informatika i datová věda jsou podobné, ale mají některé klíčové rozdíly. Počítačová věda nebo CS umožňuje studovat počítačový hardware a software. Můžete se naučit, jak vytvářet software, spravovat databáze, implementovat brány firewall, konfigurovat síťová zařízení a programovat webové stránky a webové stránky. Nejen to, ale můžete se ponořit hluboko do každého z těchto konceptů, abyste se naučili a udělali z toho kariéru.
Na druhou stranu Data Science kombinuje několik akademických disciplín nebo profesionálních konceptů pro správu a pochopení dat. Budete používat matematické pojmy, jako je statistika, abyste porozuměli datům, a počítačové technologie vám pomohou. Poté budou data, která jste získali, použita k pochopení populace a budou použita pro strojové učení.
Po této analýze tedy můžeme dojít k závěru, že informatika je studium počítačového hardwaru a softwaru a datová věda používá tyto technologie ke studiu dat.
2] Kurzovné
Vzhledem k tomu, že jak datová věda, tak informatika jsou žádané, mnoho univerzit nabízí své kurzy. Z tohoto důvodu se ceny kurzů velmi liší. Mnoho konzervativních univerzit se však zdržuje přidání datové vědy jako kurzu. To je důvod, proč mnoho soukromých univerzit účtuje za kurz hodně, protože je po nich poptávka a nabídka je relativně nízká. Pokud se však můžete přihlásit na dobrou univerzitu kdekoli na světě, bude kurzovné téměř podobné.
Na některé se můžete podívat bezplatné online kurzy od špičkových univerzit rozšířit své obzory.
3] Získané a požadované dovednosti
Pokud jste dobrý program nebo se zajímáte o programování, s největší pravděpodobností se budete moci přizpůsobit oběma kurzům. Ani jeden z oborů však vyžaduje pouze znalosti programování. Data Scientist musí být důkladný v matematických konceptech, včetně, ale nejen, statistiky. Musí také znát nebo se naučit dovednosti a technologie vizualizace dat. Mějte na paměti, že pokud neznáte ani jednu z výše zmíněných dovedností, ale zajímáte se o datovou vědu, nebojte se, protože se je všechny naučíte po zápisu do dobrého kurzu.
0x8024402c
Pokud jde o informatiku, lze zakamuflovat své slabé stránky a udělat kariéru v něčem, v čem jsou skutečně dobří. Pokud vás nebaví programování, žádný problém, přejděte k počítačové síti. Pokud nechcete pracovat na nudných databázích a máte zájem učit se generativní AI, určitě se staňte rychlým inženýrem. Informatika je proto obrovský oceán, ze kterého potřebujete jen roh.
4] Pracovní profil
Nyní si pojďme promluvit o tom, jaké role získáte, jakmile tyto kurzy dokončíte. Jak již bylo zmíněno, informatici mohou pracovat na různých předmětech. Mohou spravovat počítačové sítě, pracovat s databázemi, kódovat software, spravovat IT infrastrukturu korporace a další. Existují tedy různé pracovní profily a role, které mohou získat v závislosti na svých možnostech a požadavcích společnosti, pro kterou pracují.
Zatímco Data Scientists je výklenek, který se zaměřuje na obchodní aspekt organizace. Načítají data, analyzují je a pomáhají na jejich základě dělat důležitá obchodní rozhodnutí. Nejen to, data lze využít v různých oblastech výzkumu a vývoje, zejména ve strojovém učení.
5] Rozsah a plat
Pokud se dobře orientujete v současném pracovním prostředí, víte, jak lukrativní jsou obory Computer Science a Data Science.
Nejprve si promluvme o Data Science. Mnoho společností vyžaduje datové vědce, protože k nim přichází obrovský tok dat. A jen někdo, kdo je mistr ve statistikách, nástrojích pro vizualizaci dat a rozumí datům, je zoufale potřeba. Pokud jste začátečník, můžete v USA očekávat plat někde kolem 60 000 až 80 000 $ ročně. Ale jakmile to zažijete, můžete očekávat plat kolem 100 000 $ ročně.
V oblasti informatiky však existují různí operátoři, jako je rychlý inženýr, DBA, programátor a správce sítě; proto existují různé platové třídy. Nicméně, pokud mluvíme o vývojářích, dobrý si může na začátku své kariéry vydělat až 80 000 $ ročně a poté může dosáhnout až 100 000 $ ročně.
Závěrem lze říci, že oba obory jsou pěkně lukrativní. Pokud jste si však jisti, že chcete být Data Scientist, jděte do toho; nebudete litovat. Ale v případě, že máte nějaké dilema, jděte na informatiku a pak si můžete vybrat obor, který se vám líbí.
A je to!
Číst: Jak provádět regresní analýzu ve Windows ?
Která kariéra je nejlepší datová věda nebo počítačová věda?
Data Science je rostoucí profese a téměř každá organizace vyžaduje spoustu datových vědců. Na druhou stranu, informatika je evergreen. Vždy budou vyžadováni programátoři, správci sítí, správci sítě a odborníci na cloud. Takže ano, Data Science je žádaná a v dohledné době bude, ale CS nikdy nevyjde z poptávky.
Číst: Nejlepší GPU pro projekty strojového učení
Proč je informatika lepší než datová věda?
Počítačová věda v sobě zahrnuje mnoho věcí, zatímco věda o datech je velmi zvláštní výklenek. Pokud jste Data Scientist, budete se zabývat daty a budete jim dávat smysl. To je důvod, proč se mnoho konsenzu domnívá, že CS je lepší, protože se neustále vyvíjí. Oba obory jsou však stejně dobré a lukrativní.
Přečtěte si také: Microsoft vydává nástroje IDEAR a AMAR Data Science Productivity .
