7 nuttige dingen die u moet weten over computerwetenschapper versus gegevenswetenschapper

• Verschil tussen een computerwetenschapper en een gegevenswetenschapper

Verschil tussen een computerwetenschapper en een gegevenswetenschapper

Computerwetenschap is een benadering van de systematische studie van algoritmen, verwerking, communicatie, opslag, enz. Computerwetenschappers moeten dus bedreven zijn in het analyseren en modelleren van de problemen. Van hem wordt ook verwacht dat hij een stevige basis heeft op de cruciale gebieden en diepgaande kennis op een of meer gebieden van het vakgebied. Het is een wetenschap en techniek om problemen op te lossen. Van gegevenswetenschappers wordt daarentegen verwacht dat ze verschillende wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen kennen om kennis en informatie uit gegevens te halen in verschillende vormen die gestructureerd of ongestructureerd kunnen zijn. Het concept lijkt sterk op datamining waarbij meta-keywords worden gebruikt om de relevante informatie te extraheren.

Laten we meer over Computer Scientist en Data Scientist in detail bestuderen:

Computerwetenschap gaat over theorie, experimenten die de basis vormen voor het ontwerp en gebruik van computers. Computerwetenschappers hebben een breed scala aan specialiteiten, zoals bedreven zijn in het begrijpen van architecturen, softwaresystemen, kunstmatige intelligentie, computationele wetenschappen, grafische afbeeldingen en software-engineering.

Omdat data science bekend staat als een concept van verenigende statistieken, machine learning, data-analyse en de bijbehorende methoden, wordt van datawetenschappers verwacht dat ze betekenisvolle data afleiden en genereren uit de reeds verwerkte data om de bedrijven toekomstige inzichten en risico's te bieden voorspellingen en manieren van risicobeperking.

Head-to-Head-vergelijking tussen computerwetenschapper en gegevenswetenschapper (infographics)

Hieronder vindt u de Top 7-vergelijking tussen computerwetenschapper en gegevenswetenschapper

Belangrijkste verschillen tussen Computer Scientist versus Data Scientist

Hierna volgt het verschil tussen computerwetenschapper en gegevenswetenschapper als volgt

1. Een computerwetenschapper probeert de problemen te vereenvoudigen en in kleinere stukken te classificeren, terwijl een datawetenschapper de problemen vanuit een zakelijk oogpunt aanpakt en diep in de levenscyclus van data-analyse duikt.
2. Een computerwetenschapper gebruikt vervolgens het classificatie-algoritme en verbetert dit om aan de probleemstelling te voldoen die kan worden gedaan door een nieuwe architectuur op te stellen of te spelen met regularisatiemethoden, terwijl een gegevenswetenschapper technieken gebruikt zoals het opschonen van gegevensset, normaliseren, ontbrekende impulsen, statistische testen, kruisvalidatie, passende modellen, etc.
3. Een computerwetenschapper past de concepten berekening, computerontwerp en algoritmen toe op een specifiek ontwerpprobleem, terwijl een gegevenswetenschapper de concepten toepast die voortkomen uit machine learning, classificatie, onzekerheidsclassificatie, clusteranalyse, computerwetenschappen, databases, datamining, datavisualisatie, statistieken, wiskunde, informatica en ook informatica.

Vergelijkingstabel computerwetenschapper versus gegevenswetenschapper

Vergelijkingsbasis	Computer wetenschapper	Data scientist
Primaire verantwoordelijkheid	Ze staan ​​erom bekend de techniek van technologie vorm te geven	Ze staan ​​erom bekend de betekenis van big data te ontdekken
Vaardigheden	Skillset omvat geavanceerde computing, diepgaande ervaring in het maken en bouwen van applicaties op ondernemingsniveau, beveiligingsoplossingen, databasesystemen en geautomatiseerde systemen	Naar verwachting kennis van wiskunde en informatica, zodat grote gegevensverzamelingen kunnen worden geanalyseerd met behulp van datamining, voorspellende analyse, gegevensvisualisatie en efficiënt gegevensbeheer.
Wat ze doen	Verantwoordelijk voor het ontwikkelen van next-gen technologie in computersoftware, cybersecurity en slimme systemen	Naar verwachting MKB-bedrijven (experts in materie) met een of meer vaardigheden. De discipline zal worden gebruikt om de relevantie en het gebruik van grote gegevenssets te verduidelijken en daarom kan de besluitvorming van de organisatie worden bevorderd.
Waarom zijn ze belangrijk?	Ze zijn de belangrijkste drijfveren en drijfveren van de technologische uitvindingen van vandaag	Gegevens zijn een van de meest cruciale aspecten van een bedrijf en de enorme hoeveelheid gegevens vereist dat experts die onbewerkte gegevens verwerken en omzetten in betekenisvolle informatie.
Potentieel salaris (ongeveer)	Varieert van $ 68, 665 tot $ 146, 810 voor professionals	Het gemiddelde verwachte salaris voor big data-professionals is $ 124.000 per jaar
toepassingen	Algemene wetenschap Fysica Chemie Biologie Antropologie Sociologie Neuroscience Genetica Geologie Robotics Gezondheid en Geneeskunde Zoekmachine voor menselijk lichaam Vaag denken kan hartrisico's herkennen Een kijkje in het Mexicaanse griepvirus Omgaan met epidemieën in virtuele wereld Enzyme Design Speedup Hartchirurgie in 3D Trainingssimulatoromgevingen Röntgenfoto's die borstkanker ontdekken Besmettelijke ziekte in kaart brengen Virtuele chirurgie Hulp chemici in superbug strijd Milieu Gebruik van wifi-netwerk om smeltende gletsjers in de gaten te houden Robotvissen om vervuiling te eten Tornado-simulatoren - Titanic Twisters Monitor het aantal bedreigde diersoorten Gegevens verzameld van vluchtige ijskappen Sociologie Biologie Zelfgeleide robots doen ontdekkingen Genoomvergelijking met geschreven tekst Geautomatiseerd cel screening systeem Moleculaire aanwijzingen voor de evolutie opnieuw uitvinden Eiwitpatroon in weefsels geautomatiseerd Vleermuizen die planten classificeren uit echo 3D-modellen om systemen te optimaliseren Astronomie Simulaties voor supernova-explosies Levendige 3D om nieuwe manieren te verkennen 19 spiegeltechniek om lichten van een eindrand van de ruimte vast te leggen Menselijke hulp Spraakgerelateerd vooral uitgedaagd en degenen met cerebrale parese om stem te krijgen Brain-gecontroleerde rolstoel Slimme huizen en slimme badkamers Verlamde mensen om in virtuele wereld te wandelen Werk met een robotarm via gedachten Muziek Systemen om de prestaties van muzikanten te verbeteren met ideale prestaties Directe begeleidingsbandcreatie voor zangers Kunst Oude schilderstrijder tot virtueel leven brengen Stress en spanning voorspelling Literatuur Regering Exploration Cars Sport taalwetenschap	Gegevens afleiden van internetzoekmachines: Google Yahoo Vragen Bing DuckDuckGo AOL Digitale advertenties zijn gericht op de specifieke doelgroep. Het publiek wordt geëxtraheerd door datawetenschappers. Advertenties omvatten: Toon banners Digitale borden Digitale advertenties Aanbevelingssystemen worden gebruikt om: Promoot producten Suggesties plaatsen per gebruiker's interesse en relevantie van informatie Genereer verkeer Beeldherkenning Spraakherkenning: Technieken voor machinaal leren Natuurlijke taalverwerking gaming Prijs / functie vergelijking websites Luchtvaartmaatschappij Routeplanning Vluchtvertragingen voorspellen Klasse van te kopen vliegtuigen Beslissing met betrekking tot aansluitende en niet-aansluitende vluchten Voer effectief loyaliteitsprogramma's uit Fraude- en risicodetectie Klantprofilering Uitgaven in het verleden Rare transacties Levering logistiek Beste route om te verzenden Meest geschikte levertijd Beste vervoerswijze afzet Personeelszaken Financiën Gezondheidszorg Overheidsbeleid Zelfrijdende auto's robots
Andere potentiële carrières	Computer ingenieur Applicatie programmeur applicatie ontwikkelaar Database Architect Database ontwikkelaar IT engineer Datacenter Manager Netwerkadministrator Mobiele specialist Netwerkarchitect Systeemarchitect Netwerken ingenieur webontwikkelaar Systeem programmeur	Business Systems Analyst Business intelligence Manager Klinisch onderzoeker Gegevensanalist Computerbioloog Database ontwikkelaar Gegevensstrateeg Financieel analist Gezondheidsinformatica-analist Voorspellende modeler Marketing analist Onderzoeksanalyst Statisticus Risico Analyst

Conclusie - Computer Scientist versus Data Scientist

Beide verschillen tussen informatica- en gegevenswetenschappersstromen hebben hun eigen takenpakket en verantwoordelijkheden en beide zijn gericht op het verbeteren van de wereld. Als je een carrière in een van deze wilt nastreven, weet je nu welke je moet kiezen.
Houd ons blog in de gaten voor meer artikelen.

Aanbevolen artikel

Dit is een gids geweest voor Computer Scientist versus Data Scientist, hun betekenis, Head to Head Comparison, Key Differences, Comparision Table en Conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -

1. Computerwetenschap versus gegevenswetenschap - Ontdek de beste 8 vergelijkingen
2. 3 Beste datacarrières voor Data Scientist versus Data Engineer vs Statistician
3. 9 Geweldig verschil tussen Data Science versus Data Mining