علوم کامپیوتر در مقابل علم داده
زمان مطالعه: 5 دقیقه از 5

علوم کامپیوتر در مقابل علم داده

علوم کامپیوتر در مقابل علم داده

علوم کامپیوتر رشته ای است که مدتی است مطرح شده است. به طور نسبی، علم داده یک رشته جدید است و با توجه به طیف گسترده ای از کاربردها و افزایش تقاضا، کنجکاوی زیادی ایجاد کرده است. در حالی که هر دو در بسیاری از موارد با هم همپوشانی دارند، ارزش کاوش در جنبه های علم کامپیوتر در مقابل علم داده را دارد.

سردرگمی بین علوم کامپیوتر و علم داده به این دلیل به وجود می آید که این زمینه ها اغلب دست به دست هم می دهند.

نزدیکی هر دو زمینه منجر به سردرگمی در مورد اشتراکات، تفاوت ها، ماهیت نقش های شغلی و وابستگی آنها به یکدیگر می شود. لازم به ذکر است که مهارت در کدنویسی از دانشمندان داده انتظار می رود.

در مقابل، متخصصان علوم کامپیوتر باید دانش کاری در مورد ساختار داده و سایر اصول اولیه داده ها داشته باشند. این نیاز به دانش در مورد رشته یکدیگر بر سردرگمی می افزاید.

هدف این مقاله این است که بسیاری از سردرگمی‌ها را با بحث در مورد تفاوت بین علوم کامپیوتر و علم داده به طور مفصل توضیح دهد.


علوم کامپیوتر و علوم داده چیست؟

برای بررسی عمیق تفاوت بین علوم کامپیوتر و علم داده و اشتراکات آنها، ابتدا باید آنها را به صورت مجزا درک کنید.هر دو رشته مستقل هستند و اهداف خاصی را دنبال می کنند.بیایید ابتدا با درک زمینه علم داده شروع کنیم.

علم داده چیست؟

با بررسی ماهیت نقش شغلی اولیه یک دانشمند داده که در این رشته ارائه می شود، می توانید زمینه علم داده را درک کنید. به طور معمول، دانشمندان داده ابتدا درباره آمار، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و ساختار پایه داده‌ها می‌آموزند. آنها سپس این نظریه ها را با یادگیری برنامه نویسی و علوم کامپیوتر در مراحل بعدی به کار می گیرند. این به عنوان مقدمه ای برای بحث بعدی در مورد دخالت علوم کامپیوتر در علم داده عمل می کند. دانشمندان داده عمدتاً در کاوش داده‌ها برای افزایش تصمیم‌گیری و کمک به رشد یک سازمان شرکت می‌کنند. آنها همچنین در توسعه محصولاتی که استفاده از مدل‌های باطن را ضروری می‌کنند، شرکت می‌کنند.آنها اغلب بر مدل سازی آماری و الگوریتم های یادگیری ماشین تمرکز می کنند. علم داده به طور کلی تلاش می کند تا فرآیندها را کارآمدتر و دقیق تر کند.

وظایف معمولی که دانشمندان داده انجام می دهند عبارتند از:
دسترسی و کاوش در داده های شرکت
درک مشکلات کسب و کار و تاثیر آنها
توسعه مدل های داده و بهینه سازی آنها در حال حاضر در حال تولید
تجزیه و تحلیل گزارش با استفاده از تجسم
همکاری با مهندسان MLOps و دانشمندان کامپیوتر

آیا می خواهید دانشمند داده شوید؟
اگر میخواهید دانشمند داده شوید میتوانید در دوره پایتون ما یک دوره پیش نیاز برای دوره دیتا ساینس و دوره هوش مصنوعی است ثبت نام کنید پشتیباتی ۲۴ ساعته و دارای مدرک معتبر است پس از فراگیری این دوره در دوره علم داده و هوش مصنوعی ما نیز میتوانید ثبت نام کنید.

علم کامپیوتر چیست؟

توصیف ماهیت علم کامپیوتر آسان نیست. به نوعی، این موضوع برای علم داده نیز به طور فزاینده ای صادق است. این به دلیل نقش های شغلی مختلفی است که تحت این رشته ها قرار می گیرند. به عنوان مثال، در علم داده، می توان به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین، مهندس داده، تحلیلگر داده، تحلیلگر کسب و کار و غیره شرکت کرد که نقش اصلی آن دانشمند داده است.
به طور مشابه، در علوم کامپیوتر، در حالی که شغل اصلی یک دانشمند کامپیوتر باقی می ماند، چندین نقش شغلی تخصصی بخشی از این رشته هستند. مانند، به عنوان یک تحلیلگر سیستم، توسعه دهنده وب، مهندس سخت افزار: معمار شبکه، و سایر نقش های شغلی مرتبط با فناوری اطلاعات. با این حال، به طور کلی، موضوع اصلی این رشته همچنان مهندسی نرم افزار و هر کار مرتبط با آن است.
وظایف معمولی که یک دانشمند کامپیوتر / مهندس نرم افزار / متخصص فناوری اطلاعات انجام می دهد عبارتند از:
بررسی مشکلات تجاری، محصولات، نرم افزار و غیره
شناسایی مشکلات و تعریف الزامات
توسعه نرم افزار برای حل مشکلات و انجام تست واحد
ادغام نرم افزار در سیستم های از قبل موجود و درک تاثیر آنها
انجام عملیات و تعمیر و نگهداری روزانه مرتبط با نرم افزار
اکنون، همانطور که بهتر متوجه می شوید که این دو زمینه در مورد چیست، بیایید با درک نقش علوم کامپیوتر در علم داده، CS در مقابل علم داده را بشناسیم.

نقش علوم کامپیوتر با علم داده

همانطور که قبلا ذکر شد، علوم کامپیوتر نقش مهمی در علم داده ایفا می کند. و این ادعا را می توان به راحتی با این واقعیت اثبات کرد که همه دانشمندان داده باید مهارت های برنامه نویسی را کسب کنند.

اجازه دهید حوزه های خاصی از علم داده را که در آن دخالت علم کامپیوتر به ویژه برجسته است، بررسی کنیم.

جمع آوری داده ها

علم داده حول محور داده ها می چرخد و جمع آوری داده ها جزء مهمی از علم داده است. استفاده از علم کامپیوتر به دانشمندان داده اجازه می دهد تا به کلان داده ها دسترسی داشته باشند و با آنها برخورد کنند.  از آنجایی که کلان داده شامل علوم کامپیوتر مفاهیم سنگینی مانند کاهش نقشه، استاد-برد و غیره می شود، اهمیت آن در علم داده افزایش می یابد.
به طور معمول، مهندسان کامپیوتر از چنین مفاهیمی آگاه هستند و با توجه به استفاده روزافزون از داده های بزرگ در علم داده، دانشمندان داده باید با این جنبه از علم کامپیوتر آشنا شوند.

پیش پردازش داده ها

علم داده از اصل ورود زباله و خروج زباله پیروی می کند. این بدان معنی است که اگر داده هایی که یک مدل آموزش داده شده یا تجزیه و تحلیل انجام شده است، کیفیت پایین تری داشته باشد، نتایج نیز ناقص خواهند بود.بنابراین، ضروری است که داده های انتخاب شده از نوع مناسب باشند. همچنین باید پیوست و مدیریت مناسبی داشته باشد و حاوی اطلاعاتی باشد که بتواند مشکل را حل کند. در اینجا علم کامپیوتر درگیر می شود.

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی

دانشمندان داده باید درک اساسی از زبان هایی مانند پایتون و R داشته باشند. با این حال، اگر آنها توانایی های محدودی در کدنویسی داشته باشند، انجام پیش پردازش زمان زیادی طول می کشد.می تواند باعث تاخیر در حل مسائل تجاری قریب الوقوع شود. علوم کامپیوتر در اینجا درگیر می شود. از آنجایی که عملیات پیچیده و پیچیده ETL را می توان با استفاده از برنامه نویسی عمیق انجام داد، دانشمندان داده می توانند در هنگام تجزیه و تحلیل مایل بیشتری را طی کنند.

تجسم

در حالی که تجسم های ساده را می توان بدون اتکای شدید به علم کامپیوتر انجام داد، مسائل تجسم پیشرفته نیاز به علم کامپیوتر دارد.
به عنوان مثال، برای ایجاد نمودارهای پیچیده به سطح خوبی از تلاش برای کدگذاری نیاز است. همچنین، اگر قرار است داشبوردهایی ساخته شوند که قرار است روی سرورهای وب میزبانی شوند، در این صورت به مهارت های علوم کامپیوتر نیاز است.

فراگیری ماشین

دیدگاه سنتی علم داده شامل مدل‌سازی آماری بود که به شدت به مدل‌هایی متکی بود که می‌توانستند نتایج را پیش‌بینی کنند و قابلیت تفسیر بالایی داشتند. بنابراین، چنین مدل هایی می توانند به سؤالات «چرا» نیز پاسخ دهند. اخیراً، یادگیری ماشین در مرکز توجه قرار گرفته است، که بیشتر مشکل عملیاتی را حل می کند.در حال حاضر، تفسیرپذیری نگرانی مهمی نیست. در اینجا علم کامپیوتر بر آن تکیه می شود زیرا اصطلاح یادگیری ماشین خود توسط رشته علوم کامپیوتر ابداع شد. ذهنیت علوم کامپیوتر می تواند در اینجا کمک کند.
تمرکز اصلی ایجاد یک جعبه سیاه از طریق الگوریتم های کارآمد است که پیش بینی های بسیار دقیقی را ارائه می دهد. بنابراین، دخالت یادگیری ماشین در علم داده به دلیل علم کامپیوتر امکان پذیر شده است.

یادگیری عمیق

هنگامی که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق وارد بازی می شوند، علم کامپیوتر در علم داده بسیار مهم است. مرزهای بین هوش مصنوعی و علم داده مبهم و در هم تنیده شده است.کسب دانش در مورد AI اکنون به عنوان یک جزء جدایی ناپذیر از علم داده در نظر گرفته می شود. هوش مصنوعی مشکلات پیچیده ای را حل می کند که به شدت به علم کامپیوتر متکی هستند.

تشخیص گفتار

مشکلاتی مانند گفتار به متن یا تشخیص خودکار گفتار شامل مفاهیم علم داده است. اما نیاز به دانش عمیق در زمینه های مختلف علوم کامپیوتر و زمینه های دیگر مانند مهندسی برق و زبان شناسی دارد. نرم افزار تشخیص گفتار از پیش پردازش داده ها، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، یادگیری ماشین و مدل های یادگیری عمیق استفاده می کند.

تشخیص تصویر

یکی دیگر از زمینه های کاربردی اصلی یادگیری عمیق، شناخت چهره انسان و ایجاد محصولات مختلف با استفاده از این قابلیت است. در اینجا دوباره، علوم کامپیوتر به شدت درگیر می شود. این سخت افزار کامپیوتر مانند دوربین ها و نرم افزار را بر اساس یادگیری عمیق ترکیب می کند که می تواند راه حل را ارائه دهد.به طور خلاصه، علم کامپیوتر امروزه به شدت درگیر علم داده است و دیگر یک رشته آماری یا ریاضیات سنگین نیست. با این حال، این بحث CS در مقابل علم داده تنها با بحث در مورد مزایا و معایب دخالت علم کامپیوتر در علم داده کامل می شود.

مزایا و معایب علوم کامپیوتر در علم داده

هنگام کاوش در علم داده در مقابل علوم رایانه، باید در مورد اینکه چگونه دخالت علم رایانه در حوزه علم داده مزایا و معایب خود را دارد بحث شود. دخالت علوم کامپیوتر در علم داده در حال افزایش است. از این رو، وابستگی متقابل آنها منجر به بحث در مورد مزایا و معایب چنین مشارکتی شده است.

علوم کامپیوتر می تواند شروع خوبی در جنبه های فنی حوزه علم داده به شما بدهد. این اجازه می دهد تا بخش خوبی از منابع انسانی برای حوزه علم داده در دسترس باشد. آنها باید جنبه های نظری مانند الگوریتم های آماری و یادگیری ماشینی را یاد بگیرند و در این زمینه شروع کنند.

مقیاس بندی و بهینه سازی

علوم کامپیوتر مقیاس پذیری محصولات و راه حل های تولید شده توسط علم داده را تسهیل می کند. علاوه بر این، بهینه سازی قابل دستیابی است زیرا کد به عنوان پایه و اساس تمام عملیات در قلمرو علم داده عمل می کند.

چشم انداز جدید

دانشمند داده به طور کلی افراد دارای پیشینه علم کامپیوتر را استخدام می کند. به همین دلیل، دیدگاه های جدید به طور مداوم به روی میز آورده می شود. دیدگاه ها به آماردانان و ریاضیدانان محدود نمی شود و به طور کلی به حوزه علم داده کمک می کند.

مشارکت بیش از حد در علوم کامپیوتر

علوم داده و علوم کامپیوتر وابستگی متقابل خوبی دارند. این موضوع باعث ایجاد مشکل افراد در ایجاد "ذهنیت علم کامپیوتر" می شود. هر مشکلی مانند یک مشکل عملیاتی که نیاز به یک راه حل نرم افزاری دارد حل می شود. علم داده کمتر به یک تصمیم گیری تبدیل می شود و بیشتر به یک ابزار اتوماسیون تبدیل می شود.همه اینها در نهایت منجر به این می شود که دانشمندان داده و سایر متخصصان در این زمینه باید بر جنبه های تجاری آن تمرکز کنند. صرف زمان کمتر و کمتری برای کسب دانش تجاری و مشارکت در کسب و کار
جنبه کاربردی این زمینه

بنابراین، مهم است که به یاد داشته باشید که علم داده علم کامپیوتر نیست و باید ویژگی های منحصر به فرد خود را حفظ کند.

فضای کمتر برای سایر زمینه ها

علم داده تلفیقی از زمینه های متعدد، مانند آمار، برنامه نویسی، ریاضیات، گزارش، تصمیم گیری تجاری و غیره است. در کشورهایی مانند هند، اشباع بالایی از متخصصان علوم کامپیوتر وجود دارد.
در نتیجه، روند قابل توجهی ظاهر می شود که در آن متخصصان علوم کامپیوتر بر حوزه علم داده تسلط دارند.این تسلط، علیرغم نقش حیاتی آنها در عملکرد عملی علم داده، به فرصت‌های محدودی برای افراد با پیشینه آمار و ریاضیات منجر می‌شود. با این حال، این افراد نقش مهمی در عملکرد عملی علم داده ایفا می کنند.واقعیت این است که شما باید با مزایا و معایب ذکر شده در بالا زندگی کنید. با این حال، اجازه دهید طرف دیگر را نیز مورد بحث قرار دهیم. شما اکنون با دخالت علم کامپیوتر در علم داده آشنا هستید.با این حال، بحث برعکس، یعنی نقش علم داده در علم کامپیوتر و اینکه چه مقدار داده در علم کامپیوتر نقش دارد، نیز حیاتی است. ما در مورد چگونگی یافتن داده ها در علوم کامپیوتر و نقشی که در آنجا ایفا می کند بحث می کنیم.

داده در علوم کامپیوتر چیست؟

داده ها در علوم کامپیوتر بسیار مهم هستند زیرا به ماشین ها اجازه می دهند با هم ارتباط برقرار کنند و مسئول عملکرد کل اکوسیستم علوم کامپیوتر هستند. در حالی که داده ها می توانند فقط دنباله ای از نمادها باشند، پس از تفسیر، می توانند به اطلاعات تبدیل شوند. داده ها می توانند دیجیتال باشند، با استفاده از اعداد باینری یا از طریق سیگنال های آنالوگ نمایش داده شوند.

مشارکت علم داده در علوم کامپیوتر

دانشمندان کامپیوتر همیشه با داده‌ها سر و کار دارند و اغلب برای دسترسی، پاکسازی و تبدیل داده‌ها مورد نیاز هستند. اینجاست که علم داده در حوزه علوم کامپیوتر دخالت می کند.دانشمندان کامپیوتر در چنین سناریوهایی از بسته های مرتبط با علم داده استفاده می کنند. مانند NumPy و حتی پانداها، در مورد مجموعه داده های ساختاریافته، برای قابل استفاده کردن آنها.برای درک کیفیت داده ها و انجام فرآیندهای ETL، دانشمندان کامپیوتر به حوزه علم داده برای راه حل های موثر نگاه می کنند.

چرخه پردازش داده ها

داده ها خود را در هر مرحله از علم کامپیوتر درگیر می کنند زیرا به ماشین ها اجازه می دهد با هم ارتباط برقرار کنند و مفید باشند. در زمینه علوم کامپیوتر، داده ها به طور فعال در هر مرحله از چرخه پردازش داده های فراگیر درگیر می شوند.

ورودی: وقتی داده‌ها وارد می‌شوند و برای پردازش آماده می‌شوند. به عنوان مثال، داده ها برای پردازش بعدی به دیسک ها و نوارهای مغناطیسی وارد می شوند.
پردازش: دوباره از داده ها برای تبدیل و مفیدتر کردن آن استفاده می شود. در اینجا داده های ورودی برای محاسبه معیارهای مختلف، KPI و غیره پردازش می شوند.
خروجی: نتیجه داده‌های پردازش‌شده، داده‌های دیگری است، اغلب در قالب‌های خاص. اینها می توانند شامل جداول، نمودارها، آمار خلاصه و غیره باشند.

انواع داده ها

جالب است که داده ها در هر مرحله ذکر شده در بالا می توانند در قالب های مختلف باشند. در علوم کامپیوتر و همچنین در علم داده، داده ها را می توان به سه شکل زیر یافت:
داده های ساخت یافته: جداول، ماتریس ها، چارچوب های داده و غیره
داده های نیمه ساختار یافته: JSON، XML و غیره
داده های بدون ساختار: متن، صدا و غیره
بنابراین، داده ها در قلب علم کامپیوتر قرار دارند و در اشکال و اشکال مختلف در دسترس هستند. اغلب، ابزارهای علم داده برای مقابله با آن مورد نیاز است تا نقش علم داده در علم رایانه را مشخص کند.
اجازه دهید در نهایت شباهت ها و تفاوت های عمده هر دو حوزه علوم داده و علوم کامپیوتر با یکدیگر را مورد بحث قرار دهیم تا این مقاله به پایان برسد.

دانشمند داده در مقابل دانشمند کامپیوتر: نقش ها و مسئولیت ها

زمانی که مهارت‌ها و مسئولیت‌های لازم را برای متخصصان در این حوزه‌ها پوشش دهیم، تفاوت‌های علم داده در مقابل علوم رایانه برجسته‌تر می‌شوند. در حین انتخاب بین مشاغل علم داده و مشاغل علوم رایانه، باید بدانید که برای دنبال کردن این نقش ها باید چه مهارت هایی را توسعه دهید.

یادگیری در مورد مهارت های مورد نیاز به شما کمک می کند تا شک و تردیدها را برطرف کنید و تعیین کنید که کدام رشته بیشتر با علایق شما مطابقت دارد. هر دوی این حوزه ها متمایز هستند و بر جنبه های مختلف فناوری تمرکز دارند. به همین دلیل است که مهارت های مورد نیاز نیز متفاوت است.
متخصصان علم داده برای موفقیت باید مهارت های زیر را داشته باشند:

استخراج داده ها

جدال و کاوش داده ها

تجسم داده ها

برنامه نویسی (SQL، R و Python)

آمار

فراگیری ماشین

یادگیری عمیق

چارچوب های کلان داده

از سوی دیگر، مهارت های لازم در علوم کامپیوتر عبارتند از:

آشنایی با سیستم های کامپیوتری اولیه

ساختارهای داده

نگارش فنی

توسعه نرم افزار

ریاضیات

سیستم های عامل

همانطور که می بینید، تفاوت قابل توجه است. مهارت های علم داده بیشتر بر کار با مجموعه داده های بزرگ متمرکز است، در حالی که مهارت های علوم رایانه بیشتر بر کار با رایانه ها و برنامه های کاربردی نرم افزار متمرکز است.

برای پایان دادن به بحث، بیایید شباهت‌ها و تفاوت‌های اساسی را که حوزه‌های CS و علم داده با مقایسه دارند، در یک سطح کلی درک کنیم.نقش دانشمند داده در مقابل دانشمند کامپیوتر.

مسئولیت های علم داده:

داده کاوی

داده کاوی به استخراج و شناسایی الگوها در مجموعه داده های بزرگ با استفاده از آمار، یادگیری ماشین و سیستم های پایگاه داده اشاره دارد. به عنوان یک متخصص علوم داده، باید داده ها را از منابع متعددی که با توجه به کیفیت و قابلیت اطمینان انتخاب می کنید، جمع آوری کنید. همچنین باید داده ها را تمیز و بهینه کنید تا نتایج دقیقی ایجاد کند.

تجزیه و تحلیل داده ها

یکی از مسئولیت های حیاتی متخصصان علم داده، تجزیه و تحلیل داده ها برای یافتن بینش است. آنها از الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین و پیاده سازی های یادگیری عمیق برای مشاهده روندها و الگوها در داده ها استفاده می کنند. برخی از رایج‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که استفاده می‌کنند عبارتند از طبقه‌بندی، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و غیره.

به اشتراک گذاری بینش

به عنوان یک متخصص علم داده، باید بینش هایی را که از داده ها جمع آوری کرده اید به اشتراک بگذارید. متخصصان علم داده معمولاً بینش خود را با سهامداران مانند رهبران تجاری و سرمایه گذاران به اشتراک می گذارند. این امر مستلزم آن است که در داستان سرایی و تجسم داده ها مهارت داشته باشند.

مسئولیت های علوم کامپیوتر:

در زیر برخی از متداول ترین مسئولیت ها در نقش های علوم کامپیوتر آورده شده است:

کد نوشتن

به عنوان یک متخصص علوم کامپیوتر، باید با چندین زبان برنامه نویسی مانند پایتون، سی شارپ، سی پلاس پلاس، جاوا و غیره آشنا باشید. شما باید کد بنویسید، آن را آزمایش کنید، و مشکلات موجود در آن را رفع اشکال کنید.

توسعه نرم افزار

متخصصان علوم کامپیوتر نرم افزارهایی را توسعه می دهند که به کاربران در انجام وظایف خاص کمک می کند. آنها اجزای نرم افزاری مختلفی را توسعه می دهند و آنها را برای ایجاد یک برنامه کاربردی کاملاً کاربردی ترکیب می کنند.

همکاری در پروژه ها

در بیشتر موارد، متخصصان علوم کامپیوتر به صورت تیمی کار می کنند، بنابراین باید مهارت های بین فردی و ارتباطی قوی داشته باشند. آنها باید با نرم افزارهای مختلف همکاری و مدیریت پروژه مانند Zoom، Todoist و غیره آشنا باشند.

شباهت ها

نیاز به درک تجاری: هر دو در شرکت ها کار می کنند و سعی می کنند مشکلات تجاری را حل کنند. از این رو، آنها باید مشکلات تجاری را درک کنند.

دانش داده ها: هر دو با داده ها سر و کار دارند و نیاز به دانستن انواع داده ها و ساختار داده ها و پایگاه های داده و غیره دارند.

همکاری GitHub: از آنجایی که کدنویسی در هر دو نقش به صورت مشترک انجام می شود، دانستن و استفاده از GitHub رایج است.

مهارت های برنامه نویسی: مهندسان نرم افزار همیشه باید بدانند که کدنویسی کنند. و دانشمندان داده، همانطور که بحث شد، نیاز به کدنویسی برای پیاده سازی مفاهیم نظری خود دارند.

هر دو می توانند نقش یکدیگر را شروع کنند: علم داده به کدنویسی نیاز دارد، به همین دلیل است که مهندسان نرم افزار می توانند دانشمندان داده شوند. عکس این موضوع نیز صادق است زیرا یک دانشمند داده ممکن است قبلاً در معرض کدنویسی قرار داشته باشد و بتواند وارد حوزه علوم کامپیوتر شود.

تفاوت

پیشینه تحصیلی: اساسی ترین تفاوت بین یک دانشمند داده و یک دانشمند کامپیوتر از پیشینه تحصیلی ناشی می شود. تجربه آکادمیک یک دانشمند داده می تواند بسیار متفاوت باشد. در حالی که مهندسان نرم افزار معمولا دارای مدرک مهندسی در IT، مهندسی نرم افزار و غیره هستند.

یادگیری ماشین در مقابل طراحی نرم افزار: کدی که دانشمندان داده می نویسند برای توسعه مدل های ML است. مهندسان نرم افزار این کار را برای طراحی، ساخت و نگهداری نرم افزار انجام می دهند.

مشارکت در تصمیم گیری تجاری: دانشمندان داده بیشتر در تصمیم گیری دخالت دارند. مهندسان نرم‌افزار عمدتاً بر توسعه نرم‌افزار و افزایش قابلیت فناوری اطلاعات یک شرکت تمرکز می‌کنند.

مهارت ها: دانشمندان داده بیشتر بر مهارت های تجاری، ارتباطات، گزارش دهی و تجسم تمرکز می کنند. از سوی دیگر، مهندسان نرم افزار بیشتر بر دانستن مفاهیم مبتنی بر نرم افزار تمرکز می کنند.

ابزارها: تفاوت بین CS با علم داده از طریق ابزارهای مورد استفاده در هر دو زمینه نیز قابل درک است. در حالی که هر دو مقداری همپوشانی دارند، هر دو از ابزارهای متفاوتی استفاده می کنند. دانشمندان داده با استفاده از SQL، SAS، R، Python، Jupyter Notebook، Docker و Kubernetes. در عین حال، مهندسان نرم افزار بیشتر به تست نرم افزار، ویژوال استودیو، GitHub، Atom، Slack و زبان های برنامه نویسی شی گرا – C، C++، جاوا و غیره متکی هستند.

رویکرد: دانشمندان کامپیوتر بر رویکردهای چابک، مارپیچی و آبشاری تکیه می کنند. دانشمندان داده بر پیاده سازی الگوریتم، تشخیص الگو، تجسم داده ها و غیره تمرکز می کنند.

منابع داده: الزامات کاربر و نیاز به توسعه ویژگی های جدید اساس منابع داده را برای مهندسان نرم افزار تشکیل می دهد. دانشمندان داده می توانند تقریباً همه چیز را به عنوان منبع داده در نظر بگیرند، از رسانه های اجتماعی گرفته تا تراکنش ها تا داده های سنسور و ثبت ماشین.

چگونه بین علوم داده در مقابل علوم کامپیوتر برای شغل خود انتخاب کنید؟

اگر هر دو حوزه را بدانید، انتخاب بین علم داده و علوم کامپیوتر نسبتاً آسان است. علم داده برای کسانی که دوست دارند با اعداد و آمار کار کنند مناسب است.

نقش های علم داده از شما می خواهد که مقادیر زیادی از داده ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنید. اگرچه از چندین جنبه از علم کامپیوتر استفاده می کند، علم داده به روابط عمومی وابسته است

عمدتاً در مورد آمار و ریاضیات.

از طرفی مشاغل علوم کامپیوتر و علوم کامپیوتر برای ساختن اشیا مناسب ترند. نقش های علوم کامپیوتر نیز برای مطالعه تعاملات بین انسان ها و این فناوری ها ایده آل هستند.

شما باید دامنه ای را انتخاب کنید که با علایق و آرزوهای شغلی شما مطابقت داشته باشد.

همچنین ممکن است دوست داشته باشید بخوانید: آیا دانشمند داده یک شغل فناوری اطلاعات است؟ درباره نقش ها و مهارت های مختلف بیاموزید

علم داده یا علوم کامپیوتر کدام بهتر است؟

وقتی صحبت از علوم کامپیوتر در مقابل علم داده می شود، هیچ زمینه ای بهتر از دیگری نیست، زیرا هر دو نقش خود را در یک سازمان دارند. همانطور که در مقاله بحث شد، هر دو زمینه مشکلات منحصر به فردی را حل می کنند. تصمیم شما در مورد رشته ای که باید دنبال کنید باید بر اساس علاقه، مهارت ها و قابلیت های شما باشد.

چه چیزی بیشتر هزینه می کند، علم داده یا علوم کامپیوتر؟
با توجه به تقاضای قابل توجهی برای دانشمندان داده و کمبود عرضه، علم داده حدود 25000 دلار بیشتر پرداخت می کند.

آیا یک دانشمند کامپیوتر می تواند یک دانشمند داده باشد؟

یک دانشمند کامپیوتر می تواند مانند سایر متخصصان به یک دانشمند داده تبدیل شود، مانند آماردانان یا فارغ التحصیلان MBA می توانند دانشمندان داده شوند. علم داده ترکیبی از زمینه های متعدد است که به چندین فرد اجازه می دهد دانشمند داده شوند.

وقتی صحبت از دانشمندان کامپیوتر به میان می آید، آنها نسبت به جنبه های فنی علم داده برتری دارند. با این حال، آنها باید در مورد جنبه های دیگر مانند آمار، الگوریتم های یادگیری ماشین، درک کسب و کار، گزارش، تجسم، داستان سرایی و غیره بیاموزند.

آیا دانشمند کامپیوتر همان دانشمند داده است؟

هر دو نقش شغلی متفاوت است. با این حال، برخی از عملکردها مانند اهمیت داده ها در علوم کامپیوتر و نیاز به کدگذاری در علم داده مرتبط هستند.

آیا دانشمندان داده کد می نویسند؟

بله، کد دانشمند داده برای پیاده سازی درک نظری آمار و یادگیری ماشین. آنها برای تجزیه و تحلیل داده ها و توسعه مدل ها نیاز به نوشتن اسکریپت دارند. با این حال، ماهیت کدنویسی با کاری که یک مهندس نرم افزار انجام می دهد متفاوت است و بیشتر داده محور است.

امیدواریم این مقاله بینش‌های ارزشمندی در مورد تمایزات و شباهت‌های CS با علم داده ارائه دهد. لطفا در صورت داشتن هر گونه سوال یا مایل به کاوش عمیق در این موضوعات با ما تماس بگیرید.

نتیجه

Finally

با توجه به تمام نکاتی که در این مقاله درباره موضوع علوم کامپیوتر در مقابل علم داده پرداخته شده است، بدیهی است که علم داده به شدت بر علم کامپیوتر متکی است. علم کامپیوتر نیز به نوبه خود، تا حدی محدود، بر علم داده تکیه دارد زیرا در عملیات روزانه خود نیز با داده ها سروکار دارد.

با این حال، باید توجه داشته باشیم که این مقاله به این معنا نیست که دانشمندان کامپیوتر باید یا نباید حرفه ای در علم داده را دنبال کنند. ابتدا باید هر دو زمینه را به صورت مجزا درک کرد، وابستگی متقابل آنها را قدر دانست و در نهایت تصمیم گرفت.


دیدگاه و پرسش

دوره های برنامه نویسی جدید

تخفیف
برنامه نویسی پایتون از مقدماتی تا پیشرفته
تخفیف
دوره مقدماتی طراحی سایت
دوره مقدماتی طراحی سایت
25 ساعت 100 درس

17

(دانشجو)

5.0

( 1 نظر )
دوره کامل CSS3
دوره کامل CSS3
10 ساعت 55 درس

4

(دانشجو)

5.0

( 1 نظر )
دوره کامل PHP
دوره کامل PHP
10 ساعت 100 درس

1

(دانشجو)
دوره کامل HTML5
دوره کامل HTML5
10 ساعت 26 جلسه

1

(دانشجو)

شش مقاله اخیر