difference between data science vs computer science
このチュートリアルを通じて、データサイエンスとコンピュータサイエンスの2つの分野の違いと類似点について学びます。
このチュートリアルでは、データサイエンスとコンピュータサイエンスの分野について簡単に説明します。あなたの興味に応じてキャリアオプションを選択する際にあなたを導くために、これらの分野で利用可能なさまざまなキャリアオプションについて学びましょう。
これら2つの分野を比較し、それらの相違点と類似点を説明して、それらを詳細に理解します。
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学習内容：
データサイエンスとコンピュータサイエンス
効率的な（そして信頼できる）計算を必要とする本質的に大きなデータ問題があるため、データサイエンスとコンピュータサイエンスは深い関係にあります。コンピュータサイエンスは主に開発とソフトウェアエンジニアリングを扱っています。ただし、データサイエンスでは、数学、統計、コンピューターサイエンスなどの科目を使用しています。
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データサイエンスはコンピュータサイエンスの原則を使用しており、予測とシミュレーションに関連する結果をもたらすという点で、分析と監視の概念とは異なります。
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>>クリック ここに データサイエンスとビッグデータ分析との比較について詳しく読み、データサイエンスの学際的な性質を理解します。
データサイエンスは、機械学習やその他の手法を利用して、データサイエンスの計算上の問題とコンピューターサイエンスのアルゴリズムの問題を結び付けます。言い換えれば、コンピュータサイエンスは、構造化データと非構造化データのデジタルパターンを理解し、多くの複雑な分析タスクを簡素化するためにデータサイエンスで使用されていると言えます。
コンピュータサイエンスのアルゴリズムアプローチは、数値計算の数学的基礎に焦点を当てており、その実践者に効率的なアルゴリズムを作成して結果を最適化するためのツールを提供します。
現代のデータサイエンスでは、アルゴリズムとアルゴリズムモデリングの必要なスキルから始めて、学生はさまざまなアルゴリズムとデータマイニング技術を使用するための基礎を学びます。機械学習とデータサイエンスは非常に新しく動的であるため、それを定義できる単一の基本的な定理はありません。
データサイエンスとコンピュータサイエンスの比較
| コンピュータサイエンス | データサイエンス |
|---|---|
| アプリケーション/システム開発者 ウェブ開発者 ハードウェアエンジニア データベース管理者 コンピュータシステムアナリスト、 フォレンジックコンピュータアナリスト、 情報セキュリティアナリスト等 | データアナリスト データサイエンティスト データエンジニア データウェアハウスエンジニア ビジネスアナリスト Analytics Manager ビジネスインテリジェンスアナリスト |
| コンピュータ、その設計、アーキテクチャの研究。 これには、コンピューター、マシン、およびデバイスのソフトウェアおよびハードウェア要素が含まれます。 | データ、そのタイプ、データマイニング、操作の研究。 機械学習、予測、視覚化、シミュレーション |
| 主な適用分野 | |
| コンピューター データベース ネットワーク セキュリティ 情報学 バイオインフォマティクス プログラミング言語 ソフトウェア工学 アルゴリズム設計 | ビッグデータ分析 データエンジニアリング 機械学習 勧告 ユーザー行動分析 顧客分析 運用分析 予測分析 不正検出など |
| 学者における存在 | |
| 学術界に長年存在します | 最近、学者に持ち込まれました |
| キャリアオプション | |
データサイエンスのキャリアオプション
適切な仕事を見つけることは、ほとんどの個人の生活に欠かせないことです。ただし、データサイエンスにおけるすべての解散する定義と紛らわしいキャリアタイトルをざっと読むことは、かなりの努力です。
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これは、この分野に存在する最も一般的な役職のいくつかのリストです。
＃1）データアナリスト
これは、データサイエンスのエントリーレベルの仕事です。データアナリストとして、企業から質問があります。データアナリストは、データマイニング、データの視覚化、確率、統計、およびダッシュボード、グラフ、チャートなどを使用して複雑な情報をわかりやすく提示する能力に基づいて回答する必要があります。
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＃2）データサイエンティスト
データサイエンティストとして、またシニアとして、広範なデータを扱う適切な経験が必要です。データサイエンティストのいくつかの活動は、データアナリストの活動と似ています。可能な追加は、機械学習を使用するスキルです。データサイエンティストは、機械学習モデルを設計、開発、進化させて、過去およびリアルタイムのデータに基づいて正確な予測を行います。
データサイエンティストは通常、経営陣が見つけられなかった可能性があり、会社の利益のために実行できる情報のパターンを見つけるために独立して作業します。
＃3）データエンジニア
データエンジニアは、高度なSQL、システム管理、プログラミング、およびスクリプトスキルのスキルを使用してさまざまなタスクを自動化することにより、企業のデータ分析インフラストラクチャとパイプラインを作成および維持する責任があります。
>>クリック ここに データアナリスト、データサイエンティスト、およびデータエンジニアの詳細を学びます。
上記と同様のその他の役職には、機械学習エンジニア、定量アナリスト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、データウェアハウスエンジニア、データウェアハウスアーキテクト、統計学者、システムアナリスト、ビジネスアナリストがあります。
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コンピュータサイエンスのキャリアオプション
コンピュータサイエンスの学位を取得すると、最も一般的な仕事のいくつかを以下に示します。
＃1）アプリケーション/システムソフトウェア開発者
ソフトウェア開発者は、ソフトウェアシステムの設計、開発、およびインストールを担当する創造的な個人です。彼らはソフトウェア開発スキルとバージョンメンテナンスを持っており、大きなコードベースの小さなエラーをキャッチするための目を持っている必要があります。壊れたコードの問題解決と問題解決の品質は、開発者のキャリアにおいて非常に高く評価されています。
ソフトウェア開発に必要な技術的スキルに加えて、人はまた、彼らの発見を経営陣に伝え、他の開発者やテスターと協力する必要があります。
＃2）コンピュータハードウェアエンジニア
コンピュータシステムは、ソフトウェアとハードウェアの2つの主要な要素で構成されています。
コンピューターハードウェアエンジニアは、さまざまなサブシステムに関連するコンピューターとそのコンポーネント、およびモニター、キーボード、マザーボード、マウス、USBデバイス、ファームウェアOS（BIOS）、センサーなどのコンポーネントなどの電子ハードウェアを設計、テスト、および製造するプロセスを扱います。アクチュエータ。
＃3）Web開発者
Web開発者は、ソフトウェア開発者と同じスキルセットを持っています。ただし、ブラウザで実行されるアプリケーション用にコーディングされています。つまり、Web開発者は、Webアプリケーションのフロントエンド部分を開発するために、HTML、CSS、およびJavaScriptを知っている必要があります。
さらに、データベースやアプリケーションのビジネスロジックとの相互作用を処理するバックエンドの部分を開発するには、Perl、Python、PHP、Ruby、Javaなどのプログラミング言語を知る必要があります。しかし、最近、新しいものが登場しました。 NodeJSなどの同種のスタックにより、JavaScriptでバックエンド機能を記述できるようになりました。
＃4）データベース管理者
データベース管理者は、1つ以上のデータベースシステムの実行と保守を担当します。管理者は通常、クエリ、トリガー、およびストアドプロシージャとパッケージを使用して、データベースにデータを保存および処理することに特化しています。ユーザーやその他の利害関係者に対するデータのセキュリティと可用性を確保する必要があります。
コンピュータサイエンスの後、他のいくつかの標準的なキャリアオプションは、コンピュータシステムアナリスト、フォレンジックコンピュータアナリスト、情報セキュリティアナリストなどです。
主な違い–コンピュータサイエンスとデータサイエンス
コンピュータサイエンスとデータサイエンスのいくつかの重要な違いは、これらの分野に関連する範囲と仕事の役割に関連しています。
これらは以下に参加しています：
- コンピュータサイエンスは、ソフトウェア、マシン、およびデバイスに関するものです。ただし、データサイエンスでは、これらの側面を使用して、ソフトウェアやコンピューティングデバイスでデータを処理することで結果をもたらします。
- コンピュータサイエンスには、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングの開発と作成に関連する活動がありますが、データサイエンスには、ユーザーと組織の行動の理解に関連する活動があります。
- コンピュータサイエンスでは、コンピュータアーキテクチャ、ソフトウェアアルゴリズム、ハードウェアとソフトウェアの設計、および実装を研究する必要があります。ただし、データサイエンスでは、構造化、非構造化、機械学習のアルゴリズムなどのデータの種類を調べて、将来の結果を予測およびシミュレートする必要があります。
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よくある質問
Q＃1）データサイエンスまたはソフトウェアエンジニアリングの費用は何ですか？
回答： データサイエンスは、ソフトウェアエンジニアリング以上のものを支払います。ソフトウェアエンジニアは、平均して年間100000米ドルの給与を稼いでいます。ただし、データサイエンティストは、140000米ドルを超える年俸を獲得しています。データサイエンスのスキルを持っていると、ソフトウェア開発者または経験豊富なシステムエンジニアであれば、年収を25000〜35000米ドル増やすことができます。
Q＃2）データサイエンスにはコンピュータサイエンスが必要ですか？
回答： データサイエンスにはコンピュータサイエンスが必要かもしれません。データサイエンティストになるには、コンピュータサイエンスを学ぶ必要があるかもしれません。しかし、それは主観的な問題です。ハイダー教授によると、構造化データまたは非構造化データから洞察を引き出すことにより、適切な視覚化ツールを使用してストーリーを明確に表現できる人は誰でも、データサイエンティストになることができます。
Q＃3）コンピュータサイエンスとデータサイエンスのどちらが優れていますか？
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回答： コンピュータサイエンスとデータサイエンスの両方が受け入れられます。コンピュータサイエンスには関連性があり、データサイエンスには独自の関連性があります。上記の記事でも強調されているように、両方の科学には多くの類似点と相違点があります。ただし、給与に関しては、データサイエンティストは、コンピュータサイエンスのエンジニアよりも多く支払われます。
結論
このデータサイエンスとコンピュータサイエンスの記事では、両方の科学を比較しながら、アプリケーション分野と標準的なキャリアオプションをリストアップし、各分野でのエンジニアの活動の詳細を説明しました。