difference between data science vs computer science
이 튜토리얼을 통해 데이터 과학과 컴퓨터 과학의 두 분야 간의 차이점과 유사점에 대해 알아보십시오.
이 자습서에서는 데이터 과학 및 컴퓨터 과학 분야에 대해 간략하게 설명합니다. 관심 분야에 따라 직업 옵션을 선택하는 데 도움이되는 이러한 분야에서 사용할 수있는 다양한 직업 옵션에 대해 알아보십시오.
이 두 분야를 비교하고 차이점과 유사점을 설명하여 자세히 이해합니다.
셀레늄 웹 드라이버 인터뷰 질문 및 답변 3 년 경력
학습 내용 :
데이터 과학 대 컴퓨터 과학
데이터 과학과 컴퓨터 과학은 본질적으로 효율적이고 안정적인 계산이 필요한 대용량 데이터 문제가 있기 때문에 깊은 관계가 있습니다. 컴퓨터 과학은 주로 개발 및 소프트웨어 공학을 다룹니다. 그러나 데이터 과학에는 수학, 통계 및 컴퓨터 과학과 같은 주제가 사용됩니다.
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데이터 과학은 컴퓨터 과학 원리를 사용하며 예측 및 시뮬레이션과 관련된 결과를 가져 오는 데있어 분석 및 모니터링의 개념과 다릅니다.
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>> 클릭 여기 데이터 과학의 다 분야 특성을 이해하기 위해 데이터 과학 및 빅 데이터 분석과의 비교에 대해 자세히 알아보십시오.
데이터 과학은 데이터 과학의 계산 문제를 컴퓨터 과학의 알고리즘 문제와 연결하는 기계 학습 및 기타 기술을 사용합니다. 즉, 컴퓨터 과학은 데이터 과학에서 구조화 및 비 구조화 데이터의 디지털 패턴을 이해하고 많은 복잡한 분석 작업을 단순화하는 데 사용된다고 말할 수 있습니다.
컴퓨터 과학의 알고리즘 접근 방식은 수치 계산의 수학적 기초에 초점을 맞추고 실무자에게 효율적인 알고리즘을 만들고 결과를 최적화 할 수있는 도구를 제공합니다.
현대 데이터 과학에서 학생들은 필요한 알고리즘 및 알고리즘 모델링 기술부터 시작하여 다양한 알고리즘 및 데이터 마이닝 기술을 사용하는 기본 사항을 학습합니다. 기계 학습과 데이터 과학은 너무 새롭고 역동적이어서이를 정의 할 수있는 단일 기본 정리가 없습니다.
데이터 과학과 컴퓨터 과학의 비교
| 컴퓨터 과학 | 데이터 과학 |
|---|---|
| 애플리케이션 / 시스템 개발자 웹 개발자 하드웨어 엔지니어 데이터베이스 관리자 컴퓨터 시스템 분석가, 법의학 컴퓨터 분석가, 정보 보안 분석가 등 | 데이터 분석가 데이터 과학자 데이터 엔지니어 데이터웨어 하우스 엔지니어 비즈니스 분석가 분석 관리자 비즈니스 인텔리전스 분석가 |
| 컴퓨터, 디자인, 건축 연구. 여기에는 컴퓨터, 기계 및 장치의 소프트웨어 및 하드웨어 요소가 포함됩니다. | 데이터, 유형, 데이터 마이닝, 조작 연구. 기계 학습, 예측, 시각화 및 시뮬레이션 |
| 주요 적용 분야 | |
| 컴퓨터 데이터베이스 네트워크 보안 정보학 생물 정보학 프로그래밍 언어 소프트웨어 공학 알고리즘 설계 | 빅 데이터 분석 데이터 엔지니어링 기계 학습 추천 사용자 행동 분석 고객 분석 운영 분석 예측 분석 사기 감지 등 |
| 학계에서의 존재 | |
| 학계에서 수년 동안 존재 | 최근 학계에 도입되었습니다 |
| 직업 옵션 | |
데이터 과학 직업 옵션
올바른 직업을 찾는 것은 대부분의 개인의 삶에서 필수적인 것입니다. 그러나 데이터 과학에서 모든 해체되는 정의와 혼란스러운 경력 제목을 훑어 보는 것은 상당한 노력입니다.
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다음은이 분야에 존재하는 가장 일반적인 직책 목록입니다.
# 1) 데이터 분석가
데이터 과학의 초급 직업입니다. 데이터 분석가는 비즈니스에서 질문을받습니다. 데이터 분석가는 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 확률, 통계 및 대시 보드, 그래프, 차트 등을 사용하여 이해하기 쉬운 방식으로 복잡한 정보를 제공하는 능력에 대한 자신의 기술을 기반으로 답해야합니다.
추천 읽기 = >> 데이터 분석가와 데이터 과학자의 차이점
# 2) 데이터 과학자
데이터 과학자이자 선임자로서 광범위한 데이터를 다루는 적절한 경험이 있어야합니다. 데이터 과학자의 일부 활동은 데이터 분석가의 활동과 유사합니다. 가능한 추가는 기계 학습을 사용하는 기술입니다. 데이터 과학자는 기계 학습 모델을 설계, 개발 및 발전시켜 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 정확한 예측을 수행합니다.
데이터 과학자는 일반적으로 경영진이 찾지 못했거나 회사의 이익을 위해 할 수있는 정보의 패턴을 찾기 위해 독립적으로 작업합니다.
# 3) 데이터 엔지니어
데이터 엔지니어는 고급 SQL, 시스템 관리, 프로그래밍 및 스크립팅 기술을 사용하여 다양한 작업을 자동화함으로써 회사의 데이터 분석 인프라와 파이프 라인을 만들고 유지 관리 할 책임이 있습니다.
>> 클릭 여기 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어에 대해 자세히 알아보십시오.
위에서 언급 한 것과 유사한 다른 직책은 기계 학습 엔지니어, 정량 분석가, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 데이터웨어 하우스 엔지니어, 데이터웨어 하우스 설계자, 통계 학자, 시스템 분석가 및 비즈니스 분석가입니다.
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컴퓨터 과학 직업 옵션
컴퓨터 과학 학위를 마치면 찾을 수있는 가장 일반적인 직업 중 일부는 다음과 같습니다.
# 1) 애플리케이션 / 시스템 소프트웨어 개발자
소프트웨어 개발자는 소프트웨어 시스템의 설계, 개발 및 설치를 담당하는 창의적인 개인입니다. 소프트웨어 개발 기술과 버전 유지 관리를 갖추고 있으며 대규모 코드베이스에서 작은 오류를 포착 할 수있는 눈이 필요합니다. 문제 해결의 품질과 손상된 코드의 문제 해결은 개발자의 경력에서 대단히 높이 평가됩니다.
소프트웨어 개발에 필요한 기술 능력과 함께, 사람은 발견 한 내용을 관리자에게 전달하고 다른 개발자 및 테스터와 협력해야합니다.
# 2) 컴퓨터 하드웨어 엔지니어
컴퓨터 시스템은 소프트웨어와 하드웨어의 두 가지 주요 요소로 구성됩니다.
컴퓨터 하드웨어 엔지니어는 모니터, 키보드, 마더 보드, 마우스, USB 장치, 펌웨어 OS (BIOS) 및 기타 센서 및 기타 구성 요소와 같은 다양한 하위 시스템 및 전자 하드웨어와 관련된 컴퓨터 및 구성 요소를 설계, 테스트 및 생산하는 프로세스를 다룹니다. 액추에이터.
# 3) 웹 개발자
웹 개발자는 소프트웨어 개발자와 동일한 기술을 가지고 있습니다. 그러나 브라우저에서 실행되는 애플리케이션 용으로 코딩됩니다. 이는 웹 개발자가 웹 애플리케이션의 프런트 엔드 부분을 개발하기 위해 HTML, CSS 및 JavaScript를 알아야 함을 의미합니다.
또한 데이터베이스 및 애플리케이션의 비즈니스 로직과의 상호 작용을 처리하는 백엔드 부분을 개발하려면 Perl, Python, PHP, Ruby, Java 등과 같은 프로그래밍 언어를 알아야합니다. 그러나 최근 새로운 기능이 등장하면서 NodeJS와 같은 동종 스택은 JavaScript로 백엔드 기능을 작성할 수있게되었습니다.
# 4) 데이터베이스 관리자
데이터베이스 관리자는 하나 이상의 데이터베이스 시스템의 실행 및 유지 관리를 담당합니다. 관리자는 일반적으로 쿼리, 트리거, 저장 프로 시저 및 패키지를 사용하여 데이터베이스에 데이터를 저장하고 처리하는 데 특화되어 있습니다. 사용자와 다른 이해 관계자들에게 데이터의 보안과 가용성을 보장해야합니다.
컴퓨터 과학 이후, 다른 표준 직업 옵션으로는 컴퓨터 시스템 분석가, 법의학 컴퓨터 분석가, 정보 보안 분석가 등이 있습니다.
주요 차이점 – 컴퓨터 과학 대 데이터 과학
컴퓨터 과학과 데이터 과학의 몇 가지 중요한 차이점은 이러한 분야와 관련된 범위 및 업무 역할과 관련이 있습니다.
다음은 다음과 같습니다.
- 컴퓨터 과학은 소프트웨어, 기계 및 장치에 관한 것입니다. 그러나 데이터 과학은 이러한 측면을 사용하여 소프트웨어 및 컴퓨팅 장치로 데이터를 처리하여 결과를 가져옵니다.
- 컴퓨터 과학에는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹의 개발 및 생성과 관련된 활동이있는 반면 데이터 과학에는 사용자 및 조직 행동 이해와 관련된 활동이 있습니다.
- 컴퓨터 과학에서는 컴퓨터 아키텍처, 소프트웨어 알고리즘, 하드웨어 및 소프트웨어 설계 및 구현을 공부해야합니다. 그러나 데이터 과학에서는 미래의 결과를 예측하고 시뮬레이션하기 위해 구조화, 비 구조화 및 기계 학습 알고리즘과 같은 데이터 유형을 탐색해야합니다.
추천 읽기 = >> 데이터 과학, 빅 데이터 및 데이터 분석의 차이점
자주 묻는 질문
Q # 1) 데이터 과학 또는 소프트웨어 엔지니어링에 더 많은 비용을 지불하는 것은 무엇입니까?
대답: 데이터 과학은 소프트웨어 엔지니어링 이상의 비용을 지불합니다. 평균적으로 소프트웨어 엔지니어는 연간 미화 100,000 달러의 급여를받습니다. 그러나 데이터 과학자의 연봉은 미화 140000 달러가 넘습니다. 소프트웨어 개발자 또는 숙련 된 시스템 엔지니어 인 경우 데이터 과학 기술을 보유하면 연봉이 미화 25000에서 35000까지 빠르게 증가 할 수 있습니다.
Q # 2) 데이터 과학에 컴퓨터 과학이 필요합니까?
대답: 데이터 과학에는 컴퓨터 과학이 필요할 수 있습니다. 데이터 과학자가 되려면 컴퓨터 과학을 배워야 할 수도 있습니다. 그러나 그것은 더 주관적인 문제입니다. Haider 교수에 따르면 구조 또는 비정형 데이터에서 인사이트를 도출하여 적절한 시각화 도구를 사용하여 스토리를 표현할 수있는 사람은 누구나 데이터 과학자가 될 수 있습니다.
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Q # 3) 컴퓨터 과학 또는 데이터 과학 중 어느 것이 더 낫습니까?
대답: 컴퓨터 과학과 데이터 과학 모두 허용됩니다. 컴퓨터 과학에는 관련성이 있고 데이터 과학에는 자체가 있습니다. 두 과학 모두 위의 기사에서 강조한 것처럼 많은 유사점과 차이점이 있습니다. 그러나 급여와 관련하여 데이터 과학자는 컴퓨터 과학 엔지니어보다 더 많은 급여를받습니다.
결론
이 데이터 과학 대 컴퓨터 과학 기사에서는 두 과학을 비교하면서 응용 분야와 표준 경력 옵션을 나열하고 각 분야의 엔지니어 활동에 대한 세부 정보를 설명했습니다.