7 полезни неща, които трябва да знаете за Computer Scientist срещу Data Scientist

• Разлика между компютърен учен и информатист

Разлика между компютърен учен и информатист

Компютърните науки са подход към систематичното изучаване на алгоритми, обработка, комуникация, съхранение и др. Следователно компютърните учени трябва да бъдат умели да анализират и моделират проблемите. От него се очаква също да има здрава основа в ключовите области и задълбочени познания в една или повече области на дисциплината. Това е наука и техника за решаване на проблеми. От друга страна, учените от данни се очаква да познават различни научни методи, алгоритми и процеси за извличане на знания и информация от данни под различни форми, които могат да бъдат структурирани или неструктурирани. Концепцията е доста подобна на извличането на данни, която използва мета ключови думи за извличане на съответната информация.

Нека да проучим подробно за Computer Scientist и Data Scientist подробно:

Компютърните науки се занимават с теория, експерименти, които формират основата за проектирането и използването на компютрите. Компютърните учени разполагат с широк спектър от специалности, като например да имат познания в архитектурата, софтуерните системи, изкуствения интелект, изчислителните науки, графиката и софтуерното инженерство.

Тъй като е известно, че науката за данните е концепция за обединяване на статистиката, машинното обучение, анализа на данните и свързаните с тях методи, учените от данни се очаква да извлекат и генерират значими данни от вече обработените данни, за да предоставят на предприятията бъдеща информация, риск прогнози и начини за намаляване на риска.

Сравнение между главата на Computer Scientist и Data Scientist (Инфографика)

По-долу е най-добрите 7 сравнения между Computer Scientist и Data Scientist

Ключови разлики между Computer Scientist срещу Data Scientist

Следва разликата между Computer Scientist и Data Scientist, както следва

1. Компютърният учен има за цел да опрости проблемите и да ги класифицира на по-малки парчета, докато информатологът ще се справи с проблемите от бизнес гледна точка и ще се потопи дълбоко в жизнения цикъл на анализа на данни.
2. След това компютърният учен използва алгоритъм за класификация и го подобрява, за да отговори на проблема, който може да бъде направен чрез създаване на нова архитектура или игра с методи за регулиране, докато ученият с данни използва техники като почистване на база данни, нормализиране, приписване на липсващи, статистически тестове, кръстосана проверка, монтиране на модели и т.н.
3. Компютърният учен прилага концепциите за изчисление, компютърен дизайн и алгоритми към конкретен проблем с дизайна, докато ученият за данни прилага тези, възникващи от машинно обучение, класификация, класификация на несигурността, анализ на клъстери, изчислителна наука, бази данни, извличане на данни, визуализация на данни, статистика, математика, информатика и също информатика.

Таблица за сравнение на компютърни учени срещу данни на учен

Основа за сравнение	Компютърен учен	Data Scientist
Първична отговорност	Известно е, че оформят науката за технологиите	Известно е, че откриват значението в големите данни
Skillset	Skillset включва усъвършенствани изчисления, задълбочен опит в създаването и изграждането на корпоративни приложения, решения за сигурност, системи за бази данни и автоматизирани системи	Очаква се да има познания по математика и компютърни науки, така че големите колекции от данни да могат да бъдат анализирани с помощта на извличане на данни, прогнозен анализ, визуализация на данни и ефективно управление на данните.
Това, което правят	Отговаря за разработването на технологии от следващия ген в компютърния софтуер, киберсигурността и интелигентните системи	Очаква се да бъдат МСП (специалисти по предметни въпроси) с едно или повече умения. Дисциплината ще се използва за изясняване на уместността и използването на големи масиви от данни и следователно може да се насърчи вземането на решения в организацията.
Защо са важни	Те са основните двигатели и двигатели на съвременните технологични изобретения	Данните са един от най-важните аспекти на една компания и чистото й количество изисква от експертите да обработват и превръщат тези сурови данни в смислена информация.
Потенциална заплата (приблизително)	Обхваща от 68 665 до 146 810 долара за целия професионалист	Очакваната средна заплата за професионалисти с големи данни е 124 000 долара годишно
Приложения	Обща наука Физика Химия Биология антропология социология Неврология генетика геология Роботика Здраве и медицина Търсачка за човешко тяло Размитото мислене може да забележи сърдечен риск Поглед вътре в вируса на свинския грип Справяне с епидемиите във виртуален свят Ускоряване на дизайна на ензима Сърдечна хирургия в 3D Обучение симулатор среда Рентгенови лъчи, откриващи рак на гърдата Картографиране на инфекциозно заболяване Виртуална хирургия Помощни химици в битката за супербог Заобикаляща среда Използване на Wi-Fi мрежова мрежа, за да следите стопяването на ледниците Риба робот да яде замърсяване Торнадо симулатори - Титаник Twisters Следете броя на застрашените видове Данни, събрани от летливи ледени покривки социология Биология Самонасочени роботи, които правят откритие Сравнение на геноми с писан текст Автоматизирана система за скрининг на клетките Преоткриване на молекулни улики за еволюцията Протеиновият модел в тъканите е автоматизиран Прилепите класифицират растенията от ехо 3D модели за оптимизиране на системите астрономия Симулации за експлозии на свръхнови Vivid 3-D за проучване на нови начини 19 огледална техника за улавяне на светлини от крайния край на пространството Човешка помощ Свързани с речта особено предизвикателни и тези с церебрална парализа, за да получат глас Инвалидна количка с контролиран мозък Умни домове и умни бани Парализирани хора да ходят във виртуален свят Работа с робот ръка чрез мисъл музика Системи за по-добро изпълнение на музиканти с идеално изпълнение Незабавно създаване на група за певци Изкуство Вкарване на стар войн на живопис във виртуалния живот Прогнози за стрес и напрежение литература правителство проучване Автомобили спортен езикознание	Извличане на данни от интернет търсачки: Google Yahoo питам Bing Duckduckgo AOL Дигиталните реклами са насочени към конкретната аудитория. Аудиторията е извлечена от учени по данни. Рекламите включват: Показване на банери Цифрови табла Дигитални реклами Системите за препоръчване се използват за: Промотирайте продукти Публикувайте предложения според интереса на потребителя и уместността на информацията Генерирайте трафик Разпознаване на изображения Гласово разпознаване: Техники за машинно обучение Обработка на естествен език игрален Уеб сайтове за сравнение на цени / функции Планиране на маршрута на авиокомпанията Прогнозирайте закъснения на полета Клас самолети, които ще бъдат закупени Свързани с решения за свързващи и несвързващи полети Ефективно стартирайте програми за лоялност на клиентите Откриване на измами и риск Профилиране на клиенти Минали разходи Странни транзакции Логистика на доставките Най-добрият маршрут за кораб Най-подходящо време за доставка Най-добрият вид транспорт маркетинг Човешки ресурси Финанси Здравеопазване Правителствена политика Самоуправляващи се автомобили роботи
Други потенциални кариери	Компютърен инженер Приложен програмист Разработчик на приложения Архитект на бази данни Разработчик на база данни ИТ инженер Мениджър на центрове за данни Мрежов администратор Мобилен специалист Мрежов архитект Систем Архитект Мрежов инженер уеб разработчик Системен програмист	Анализ на бизнес системите Мениджър за бизнес разузнаване Клиничен изследовател Анализатор на данни Изчислителен биолог Разработчик на база данни Данъчен стратег Финансов анализатор Анализ на здравната информатика Предсказуем моделиер Маркетинг анализатор Изследователски аналитик статистик Риск анализатор

Заключение - Computer Scientist vs Data Scientist

И двете разлики между потоците Computer Scientist и Data Scientist имат свой набор от роли и отговорности, за които трябва да се внимава и двамата са насочени към това да направят света по-добро място. Ако искате да продължите кариерата си в някое от тях, сега знаете коя да изберете.
Следете нашия блог за още статии.

Препоръчителен член

Това е ръководство за Computer Scientist спрямо Data Scientist, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

1. Компютърни науки срещу наука за данни - Разберете най-добрите 8 сравнения
2. 3 най-добри кариери на данни за Data Scientist срещу Data Engineer срещу Statistician
3. 9 Страхотна разлика между Data Science Vs Data Mining