difference between data science vs computer science
Découvrez les différences et les similitudes entre les deux disciplines de la science des données et de l'informatique à travers ce tutoriel:
Dans ce didacticiel, les disciplines de la science des données et de l'informatique sont expliquées brièvement. Découvrez les différentes options de carrière disponibles pour ces disciplines afin de vous guider dans le choix de l'option de carrière en fonction de vos intérêts.
Nous comparerons ces deux disciplines et expliquerons leurs différences et leurs similitudes pour les comprendre en détail.
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Ce que vous apprendrez:
- Science des données vs informatique
- Conclusion
Science des données vs informatique
La science des données et l'informatique ont une relation profonde car il existe des problèmes de données intrinsèquement volumineux qui nécessitent un calcul efficace (et fiable). L'informatique concerne principalement le développement et l'ingénierie logicielle. Cependant, la science des données utilise des matières telles que les mathématiques, les statistiques et l'informatique.
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La science des données utilise les principes de l'informatique et diffère des notions d'analyse et de surveillance en apportant des résultats liés à la prédiction et à la simulation.
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>> Cliquez ici pour en savoir plus sur la science des données et sa comparaison avec l'analyse des mégadonnées pour comprendre la nature multidisciplinaire de la science des données.
La science des données utilise l'apprentissage automatique et d'autres techniques, qui relient les problèmes de calcul en science des données aux questions algorithmiques en informatique. En d'autres termes, nous pouvons dire que l'informatique est utilisée en science des données pour comprendre les modèles numériques dans les données structurées et non structurées et pour simplifier de nombreuses tâches analytiques complexes.
L’approche algorithmique de l’informatique se concentre sur les fondements mathématiques du calcul numérique et donne à ses praticiens les outils nécessaires pour créer des algorithmes efficaces et optimiser leurs résultats.
En science des données moderne, en commençant par les compétences nécessaires en algorithmes et en modélisation algorithmique, les étudiants étudient les bases de l'utilisation de divers algorithmes et techniques d'exploration de données. L'apprentissage automatique et la science des données sont si nouveaux et dynamiques qu'aucun théorème fondamental ne peut le définir.
Comparaison de la science des données et de l'informatique
| L'informatique | Science des données |
|---|---|
| Développeur d'application / système Développeur web Ingénieur en matériel Administrateur de base de données Analyste des systèmes informatiques, Analyste informatique judiciaire, Analyste de la sécurité de l'information, etc. | Analyste de données Data Scientist Ingénieur de données Ingénieur Data Warehouse Analystes d'affaires Responsable analytique Analystes en intelligence d'affaires |
| Etude des ordinateurs, de leur conception, de leur architecture. Il englobe les éléments logiciels et matériels des ordinateurs, des machines et des appareils. | Etude des données, leur type, data mining, manipulation. apprentissage automatique, prédiction, visualisation et simulation |
| Principaux domaines d'application | |
| Des ordinateurs Bases de données Réseaux Sécurité Informatique Bioinformatique Langages de programmation Génie logiciel Conception d'algorithmes | Analyse de Big Data Ingénierie des données Apprentissage automatique Recommandation Analyse du comportement des utilisateurs Analyse client Analyse opérationnelle Analyses prédictives Détection de fraude, etc. |
| Présence dans les universitaires | |
| Existe depuis de nombreuses années dans les universitaires | Il a été introduit récemment dans les universitaires |
| Options de carrière | |
Options de carrière en science des données
Trouver le bon emploi est une chose essentielle dans la vie de la plupart des individus. Cependant, parcourir toutes les définitions qui se dissolvent et les titres de carrière déroutants de la science des données est un véritable effort.
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Voici la liste de certains des titres de poste les plus courants existant dans ce domaine.
# 1) Analyste de données
C'est un travail d'entrée de gamme en science des données. En tant qu'analyste de données, l'entreprise pose des questions. L'analyste de données doit répondre à celles-ci en fonction de ses compétences en exploration de données, en visualisation de données, en probabilité, en statistiques et en capacité à présenter des informations complexes de manière facile à comprendre à l'aide de tableaux de bord, de graphiques, de tableaux, etc.
Suggestion de lecture = >> Différences entre Data Analyst et Data Scientist
# 2) Scientifique des données
En tant que spécialiste des données et en tant que personne âgée, il faut avoir une expérience appropriée dans le traitement de données étendues. Certaines activités d'un data scientist sont similaires à celles d'un data analyst. Un ajout possible est la compétence pour utiliser l'apprentissage automatique. Les data scientists conçoivent, développent et font évoluer des modèles d'apprentissage automatique pour faire des prédictions précises basées sur des données passées et en temps réel.
Les scientifiques des données travaillent généralement de manière indépendante pour découvrir des modèles d’informations que la direction n’aurait peut-être pas trouvées et qu’ils pourraient faire pour l’entreprise.
# 3) Ingénieur de données
Les ingénieurs de données sont responsables de la création et de la maintenance de l'infrastructure et du pipeline d'analyse de données d'une entreprise en utilisant leurs compétences avancées en SQL, en administration système, en programmation et en scripts pour automatiser diverses tâches.
>> Cliquez ici pour en savoir plus sur un analyste de données, un scientifique des données et un ingénieur de données.
Certains autres titres de poste similaires à ceux mentionnés ci-dessus sont Ingénieur en apprentissage automatique, analyste quantitatif, analyste en intelligence d'affaires, ingénieur en entrepôt de données, architecte en entrepôt de données, statisticien, analyste de systèmes et analyste d'affaires.
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Options de carrière en informatique
À la fin d'un diplôme en informatique, certains des emplois les plus courants que l'on pourrait trouver sont indiqués ci-dessous:
# 1) Développeur de logiciels d'applications / systèmes
Les développeurs de logiciels sont des personnes créatives qui sont responsables de la conception, du développement et de l'installation de systèmes logiciels. Ils ont des compétences en développement logiciel, en maintenance de version et doivent avoir un œil pour détecter les petites erreurs dans une grande base de code. La qualité de la résolution des problèmes et de la résolution des problèmes dans le code cassé est immensément appréciée dans la carrière des développeurs.
Outre les compétences techniques requises pour le développement de logiciels, une personne doit également communiquer ses conclusions à la direction et collaborer avec d'autres développeurs et testeurs.
# 2) Ingénieur en matériel informatique
Un système informatique se compose de deux éléments principaux, à savoir le logiciel et le matériel.
Les ingénieurs en matériel informatique s'occupent des processus de conception, de test et de production d'ordinateurs et de leurs composants liés à divers sous-systèmes et matériels électroniques tels que moniteurs, claviers, cartes mères, souris, périphériques USB, microprogramme OS (BIOS) et autres composants tels que actionneurs.
# 3) Développeur Web
Le développeur Web possède les mêmes compétences que celui d'un développeur de logiciels. Cependant, ils codent pour les applications qui s'exécutent dans le navigateur. Cela signifie qu'un développeur Web doit connaître HTML, CSS et JavaScript pour développer des parties frontales de l'application Web.
De plus, pour développer des parties du backend qui prennent en charge l'interaction avec les bases de données et la logique métier de l'application, il faut connaître des langages de programmation tels que Perl, Python, PHP, Ruby, Java, etc. Cependant, récemment avec l'avènement de nouveaux des piles homogènes comme NodeJS, il est devenu possible d'écrire des fonctionnalités backend en JavaScript.
# 4) Administrateur de base de données
Un administrateur de base de données est responsable de l'exécution et de la maintenance d'un ou plusieurs systèmes de base de données. Les administrateurs sont généralement spécialisés dans le stockage et le traitement des données dans des bases de données à l'aide de requêtes, de déclencheurs, de procédures stockées et de packages. Ils doivent garantir la sécurité et la disponibilité des données pour les utilisateurs et les autres parties prenantes.
Après l'informatique, d'autres options de carrière standard sont l'analyste de systèmes informatiques, l'analyste informatique judiciaire, l'analyste de la sécurité de l'information, etc.
Différences clés - Informatique vs science des données
Certaines différences critiques entre l'informatique et la science des données sont liées à leur portée et aux rôles de travail liés à ces domaines.
Ceux-ci sont inscrits ci-dessous:
- L'informatique concerne davantage les logiciels, les machines et les appareils. Cependant, la science des données utilise ces aspects pour produire des résultats en traitant les données avec des logiciels et des appareils informatiques.
- L'informatique a des activités liées au développement et à la création d'informatique, de stockage et de mise en réseau, tandis que la science des données a des activités liées à la compréhension du comportement des utilisateurs et des organisations.
- En informatique, il faut étudier l'architecture informatique, les algorithmes logiciels, la conception matérielle et logicielle et la mise en œuvre. Cependant, en science des données, il faut explorer des types de données tels que les algorithmes d'apprentissage structuré, non structuré et machine pour prédire et simuler les résultats futurs.
Lecture recommandée = >> Différence entre la science des données, le Big Data et l'analyse de données
Questions fréquemment posées
Q # 1) Qu'est-ce qui paie le plus la science des données ou l'ingénierie logicielle?
Répondre: La science des données paie plus que l'ingénierie logicielle. En moyenne, un ingénieur logiciel gagne un salaire de 100 000 USD par an. Cependant, un data scientist gagne un salaire annuel de plus de 140000 USD. Avoir des compétences en science des données peut rapidement augmenter votre salaire de 25000 USD à 35000 USD par an si vous êtes un développeur logiciel ou un ingénieur système expérimenté.
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Q # 2) Avez-vous besoin de l'informatique pour la science des données?
Répondre: L'informatique peut être nécessaire pour la science des données. Pour être un data scientist, il faut peut-être apprendre l'informatique. Cependant, c'est plus une question subjective. Selon le professeur Haider, quiconque peut articuler une histoire avec des outils de visualisation appropriés en tirant des informations à partir de données structurées ou non structurées peut devenir un scientifique des données.
Q # 3) Quelle est la meilleure informatique ou science des données?
Répondre: L'informatique et la science des données sont acceptables. L'informatique a sa pertinence et la science des données a la sienne. Les deux sciences présentent de nombreuses similitudes et différences, comme le souligne également l'article ci-dessus. Cependant, en ce qui concerne les salaires, les data scientists sont mieux payés que les ingénieurs en informatique.
Conclusion
Dans cet article Data Science vs Computer Science, tout en comparant les deux sciences, nous avons répertorié les domaines d'application et les options de carrière standard, en expliquant les détails des activités des ingénieurs dans chaque domaine.
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