7 полезных вещей, которые вы должны знать о Computer Scientist против Data Scientist

• Разница между компьютерным ученым и специалистом по данным

Разница между компьютерным ученым и специалистом по данным

Информатика - это подход к систематическому изучению алгоритмов, обработки, связи, хранения и т. Д. Таким образом, ученые-компьютерщики должны обладать навыками анализа и моделирования проблем. Ожидается, что он также имеет прочную основу в важнейших областях и глубокие знания в одной или нескольких областях дисциплины. Это наука и техника решения проблем. С другой стороны, специалисты по данным должны знать различные научные методы, алгоритмы и процессы для извлечения знаний и информации из данных в различных формах, которые могут быть как структурированными, так и неструктурированными. Концепция очень похожа на интеллектуальный анализ данных, который использует мета ключевые слова для извлечения соответствующей информации.

Давайте рассмотрим подробнее о Computer Scientist и Data Scientist:

Информатика имеет дело с теорией, экспериментами, которые составляют основу для проектирования и использования компьютеров. Компьютерные ученые имеют широкий спектр специальностей, таких как знание архитектуры, программных систем, искусственного интеллекта, вычислительной техники, графики и разработки программного обеспечения.

Поскольку наука о данных, как известно, является концепцией объединения статистики, машинного обучения, анализа данных и связанных с ними методов, ожидается, что ученые, работающие с данными, будут извлекать и генерировать значимые данные из уже обработанных данных, чтобы предоставить компаниям представление о будущем, риски прогнозы и пути снижения рисков.

Сравнение лицом к лицу между специалистом по компьютерам и специалистом по данным (инфографика)

Ниже приведено сравнение 7 лучших результатов между Computer Scientist и Data Scientist.

Ключевые различия между Computer Scientist и Data Scientist

Ниже приведены различия между Computer Scientist и Data Scientist в следующем

1. Специалист по компьютерам стремится упростить проблемы и классифицировать их на более мелкие куски, тогда как специалист по данным будет решать проблемы с точки зрения бизнеса и углубится в жизненный цикл аналитики данных.
2. Затем ученый-компьютер использует алгоритм классификации и улучшает его для решения задачи, что можно сделать, разработав новую архитектуру или поиграв с методами регуляризации, тогда как ученый использует такие методы, как очистка набора данных, нормализация, отсутствие вменения, статистическое тестирование, перекрестная проверка, примерка моделей и др.
3. Специалист по вычислительной технике применяет концепции вычислений, компьютерного проектирования и алгоритмов к конкретной проблеме проектирования, тогда как ученый по данным применяет те, которые возникают из машинного обучения, классификации, классификации неопределенностей, кластерного анализа, вычислительной науки, баз данных, интеллектуального анализа данных, визуализации данных, статистики математика, информатика, а также информатика.

Computer Scientist vs Data Scientist Сравнительная таблица

Основа сравнения	Специалист в области информатики	Data Scientist
Основная ответственность	Они, как известно, формируют науку о технологии	Они, как известно, обнаруживают смысл в больших данных
Набор навыков	Skillset включает в себя передовые вычисления, глубокий опыт в создании и создании приложений масштаба предприятия, решения безопасности, системы баз данных и автоматизированные системы	Предполагается, что он хорошо разбирается в математике и информатике, так что большие коллекции данных могут быть проанализированы с использованием интеллектуального анализа данных, прогнозного анализа, визуализации данных и эффективного управления данными.
Что они делают	Отвечает за разработку технологий нового поколения в области компьютерного программного обеспечения, кибербезопасности и интеллектуальных систем.	Ожидается, что МСП (предметные эксперты) в одном или нескольких навыках. Дисциплина будет использоваться для уточнения актуальности и использования больших наборов данных и, следовательно, может способствовать принятию решений в организации.
Почему они важны	Они являются основными движущими силами и драйверами современных технологических изобретений	Данные являются одним из наиболее важных аспектов деятельности компании, и их огромное количество требует от экспертов обработки и преобразования этих необработанных данных в значимую информацию.
Потенциальная зарплата (прибл.)	Диапазон от 68 665 до 146 810 долл. США среди профессионалов	Средняя ожидаемая зарплата для специалистов в области больших данных составляет 124 000 долларов в год.
Приложения	Общая наука физика Химия Биология Антропология социология неврология генетика геология робототехника Здоровье и медицина Поисковая система для человеческого тела Нечеткое мышление может выявить сердечный риск Заглянуть внутрь вирус свиного гриппа Обработка эпидемий в виртуальном мире Фермент Дизайн Ускорение Кардиохирургия в 3D Тренировочный симулятор среды Рентгенография, обнаруживающая рак молочной железы Картографирование инфекционных заболеваний Виртуальная хирургия Помощь химикам в супербуговой битве Окружающая обстановка Использование ячеистой сети Wi-Fi для наблюдения за таянием ледников Робот рыба, чтобы съесть загрязнение Торнадо симуляторы - Титаник Твистерс Мониторинг количества исчезающих видов Данные, собранные из летучих ледяных щитов социология Биология Самонаводящиеся роботы делают открытие Сравнение геномов с письменным текстом Автоматизированная система клеточного скрининга Переосмысление молекулярных ключей к эволюции Белковый рисунок в тканях автоматизирован Летучие мыши, классифицирующие растения от эха 3D модели для оптимизации систем астрономия Симуляции для взрывов сверхновых Vivid 3-D, чтобы исследовать новые пути 19 зеркальная техника для захвата света с краю пространства Человеческая помощь Речь, связанная с оспариваемыми, особенно с церебральным параличом, чтобы получить голос Управляемое мозгом инвалидное кресло Умные дома и умные ванные комнаты Парализованные люди гуляют в виртуальном мире Работа с рукой робота через мысль Музыка Системы для лучшей производительности музыкантов с идеальным исполнением Мгновенное создание бэк-группы для певцов Искусство Доведение старого воина живописи до виртуальной жизни Прогнозирование стресса и напряжения Литература Правительство Исследование Легковые автомобили Виды спорта лингвистика	Получение данных из поисковых систем Интернета: Google Yahoo Спросить Bing DuckDuckGo AOL Цифровая реклама ориентирована на конкретную аудиторию. Аудитория извлекается учеными данных. Рекламные объявления включают в себя: Отображать баннеры Цифровые платы Цифровая реклама Рекомендательные системы используются для: Продвигать продукты Размещать предложения по интересам пользователей и актуальности информации Генерировать трафик Распознавание изображений Распознавание речи: Техника машинного обучения Обработка естественного языка азартные игры Сайты сравнения цен / характеристик Планирование маршрута авиакомпании Предсказать задержки рейсов Класс самолетов, которые будут куплены Решение, связанное с подключением и не соединением рейсов Эффективно запускать программы лояльности клиентов Обнаружение мошенничества и риска Профилирование клиентов Прошлые расходы Странные транзакции Логистика доставки Лучший маршрут для отправки Лучшее время доставки Лучший вид транспорта маркетинг Отдел кадров финансов Здравоохранение Правительственная политика Самостоятельные автомобили Роботы
Другие потенциальные карьеры	Компьютерный инженер Программист приложений Разработчик приложений Архитектор баз данных Разработчик базы данных ИТ-инженер Менеджер ЦОД Сетевой администратор Мобильный специалист Сетевой Архитектор Системный архитектор Сетевой инженер веб-разработчик Системный программист	Аналитик бизнес-систем Менеджер бизнес-аналитики Клинический исследователь Аналитик данных Вычислительный биолог Разработчик базы данных Data Strategist Финансовый аналитик Аналитик информатики Прогнозирующий моделер Маркетинговый аналитик Аналитик-исследователь статистик Аналитик риска

Заключение - Computer Scientist vs Data Scientist

Оба эти различия между потоками Computer Scientist и Data Scientist имеют свой собственный набор ролей и обязанностей, о которых нужно позаботиться, и оба они направлены на то, чтобы сделать мир лучше. Если вы хотите продолжить карьеру в любом из них, теперь вы знаете, какой из них выбрать.
Следите за новостями на нашем блоге.

Рекомендуемая статья

Это было руководство для Computer Scientist против Data Scientist, их значения, сравнения между собой, ключевых отличий, сравнительной таблицы и заключения. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Информатика против Data Science - Узнайте 8 лучших сравнений
2. 3 лучших карьеры данных для Data Scientist против Data Engineer против Statistician
3. 9 Огромная разница между Data Science и Data Mining