7 Nyttige ting, du har brug for at vide om Computer Scientist vs Data Scientist

• Forskel mellem en datalogiker og datavidenskabsmand

Forskel mellem en datalogiker og datavidenskabsmand

Computer Science er en tilgang til den systematiske undersøgelse af algoritmer, forarbejdning, kommunikation, opbevaring osv. Computere skal derfor være dygtige til at analysere og modellere problemerne. Han forventes også at have et solidt fundament inden for de afgørende områder og dybdegående viden inden for et eller flere fagområder. Det er en videnskab og teknik til problemløsning. Dataforskere forventes på den anden side at kende forskellige videnskabelige metoder, algoritmer og processer til at udtrække viden og information fra data i forskellige former, der kan være struktureret eller ustruktureret. Konceptet ligner temmelig minedrift, der bruger meta-nøgleord til at udtrække den relevante information.

Lad os studere mere om computerforsker og datavidenskabsmand i detaljer:

Computer Science behandler teori, eksperimentering, der danner grundlaget for design og brug af computere. Computer videnskabsmænd har en bred vifte af specialiteter, såsom at være dygtige til at forstå arkitekturer, software systemer, kunstig intelligens, computational science, grafik og software engineering.

Da datavidenskab er kendt for at være et begreb om at forene statistik, maskinlæring, dataanalyse og deres relaterede metoder, forventes dataforskere at udlede og generere meningsfulde data fra de allerede behandlede data for at give virksomhederne fremtidig indsigt, risiko forudsigelser og måder til risikobegrænsning.

Sammenligning mellem head-to-head mellem computerforsker og datavidenskabsmand (infographics)

Nedenfor er Top 7-sammenligningen mellem Computer Scientist vs Data Scientist

Vigtige forskelle mellem Computer Scientist vs Data Scientist

Følgende er forskellen mellem computerforsker og datavidenskabsmand som følger

1. En computervidenskabsmand sigter mod at forenkle problemerne og klassificere dem i mindre bidder, hvorimod en dataforsker vil tackle problemerne fra et forretningsmæssigt synspunkt og dybt dykker ned i dataanalysens livscyklus.
2. En computerforsker bruger derefter klassificeringsalgoritme og forbedrer den til at imødekomme problemklaringen, der kan gøres ved at udtænke en ny arkitektur eller lege med reguleringsmetoder, hvorimod en dataforsker bruger teknikker som at rense datasæt, normalisere, beregne manglende, statistisk test, krydsvalidering, montering af modeller osv.
3. En computerforsker anvender begreberne beregning, computerdesign og algoritmer til et specifikt designproblem, mens en datalogiker anvender dem, der kommer fra maskinlæring, klassificering, usikkerhedsklassificering, klyngeanalyse, computervidenskab, databaser, data mining, datavisualisering, statistik, matematik, informationsvidenskab og også datalogi.

Computer Scientist vs Data Scientist Sammenligningstabel

Grundlag for sammenligning	Computer videnskabsmand	Data Scientist
Primært ansvar	De er kendt for at forme videnskaben om teknologi	De er kendt for at opdage betydningen inden for big data
Færdigheder	Skillset inkluderer avanceret computing, dybtgående erfaring med at oprette og opbygge applikationer i virksomhedsskala, sikkerhedsløsninger, databasesystemer og automatiserede systemer	Forventes at være vidende inden for matematik og datalogi, så store datasamlinger kan analyseres ved hjælp af data mining, forudsigelig analyse, datavisualisering og effektiv datastyring.
Hvad de gør	Ansvarlig for at udvikle næste gener teknologi inden for computersoftware, cybersikkerhed og smarte systemer	Forventes at være små og mellemstore virksomheder (Subject Matter Experts) inden for en eller flere færdigheder. Disciplinen vil blive brugt til at tydeliggøre relevansen og brugen af ​​store datasæt, og derfor kan man forbedre organisationens beslutningstagning.
Hvorfor er de vigtige	De er de vigtigste bevægelser og drivere for nutidens teknologiske opfindelser	Data er en af ​​de mest afgørende aspekter af en virksomhed, og den store mængde af dem kræver, at eksperter behandler og omdanner disse rå data til meningsfuld information.
Potentiel løn (ca.)	Spænder fra $ 68.665 til $ 146.810 på tværs af fagfolk	Den forventede medianløn for professionelle big data er $ 124.000 om året
Applikationer	Generel videnskab Fysik Kemi Biologi Antropologi Sociologi Neuroscience Genetik Geologi Robotics Sundhed og medicin Søgemaskine efter menneskelig krop Uklar tænkning kan opdage hjerterisiko Et kig inde i svineinfluensavirus Håndtering af epidemier i den virtuelle verden Enzym Design Speedup Hjertekirurgi i 3D Træningssimulatormiljøer Røntgenbilleder, der opdager brystkræft Kortlægning af smitsom sygdom Virtuel operation Hjælper kemikere i superbug-kamp Miljø Brug af Wi-Fi-netværk for at holde øje med smeltende gletsjere Robotfisk for at spise forurening Tornado-simulatorer - Titanic Twisters Overvågning af truede arter tæller Data indsamlet fra flygtige isark Sociologi Biologi Selvstyrede robotter, der gør opdagelse Genens sammenligning med skrevet tekst Automatiseret cellescreeningssystem Genopfinde molekylære ledetråde til udviklingen Proteinmønster i automatiserede væv Flagermus, der klassificerer planter ud fra ekko 3D-modeller til optimering af systemer Astronomi Simuleringer til supernovae-eksplosioner Levende 3D til at udforske nye måder 19 spejleteknik til at fange lys fra en ende af rummet Menneskelig hjælp Taltrelaterede specielt udfordrede og dem med cerebral parese for at få stemme Hjernestyret kørestol Smarte hjem og smarte badeværelser Lammede mennesker til at gå i den virtuelle verden Arbejd med robotarmen via tanke musik Systemer til bedre musikernes ydeevne med ideel præstation Øjeblikkelig oprettelse af backing band for sangere Kunst At bringe den gamle maleri kriger til det virtuelle liv Stress og belastning forudsigelse Litteratur Regering Udforskning biler Sport Lingvistik	Afledning af data fra internetsøgemaskiner: Google Yahoo Spørge Bing DuckDuckGo AOL Digitale annoncer er målrettet mod det specifikke publikum. Publikum udvindes af dataforskere. Annoncer inkluderer: Vis bannere Digitale tavler Digitale annoncer Anbefalingssystemer er vant til: Markedsfør produkter Send forslag pr. Brugers interesse og relevans af information Generer trafik Billedgenkendelse Tale genkendelse: Teknikker til maskinindlæring Natural Language behandling Gaming Websteder med sammenligning af priser / funktioner Planlægning af flyrute Forudsig forsinkelser ved flyvningen Klasse af fly, der skal købes Beslutningsrelateret til forbindelses- og ikke-forbindelsesflyvninger Kør effektivt loyalitetsprogrammer Detektion af svig og risiko Kundeprofilering Tidligere udgifter Mærkelige transaktioner Leveringslogistik Bedste rute til skib Bedste leveringstid Bedste transportform Marketing Menneskelige ressourcer Finansiere Sundhedspleje Regeringspolitikker Selvkørende biler Robotter
Andre potentielle karrierer	Computer ingeniør Ansøgningsprogrammer Applikationsudvikler Database Arkitekt Databaseudvikler IT-ingeniør Data Center Manager Netværksadministrator Mobil-specialist Netværksarkitekt Systemarkitekt Networks engineer web-udvikler Systemprogrammør	Business Systems Analyst Business intelligence manager Klinisk forsker Dataanalytiker Computational biolog Databaseudvikler Datastrateg Finansiel analytiker Sundhedsinformatik analytiker Forudsigelig modellerer Marketinganalytiker Forskningsanalytiker statistiker Risikoanalytiker

Konklusion - Computer Scientist vs Data Scientist

Både disse forskelle mellem computerforsker og datavidenskabsstrømme har deres eget sæt af roller og ansvar, der skal tages hånd om, og de er begge rettet mod at gøre verden til et bedre sted. Hvis du ønsker at forfølge en karriere i en af ​​disse, ved du nu, hvilken du skal vælge.
Hold øje med vores blog for flere artikler.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Computer Scientist vs Data Scientist, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

1. Computer Science vs Data Science - Find ud af de bedste 8 sammenligninger
2. 3 bedste datakarrierer for datavidenskabsmand vs datainingeniør vs statistiker
3. 9 Fantastisk forskel mellem Data Science Vs Data Mining