С одной стороны, у нас есть всеобъемлющая информатика, с другой — недавний предмет «Наука о данных», который приобрел большую популярность. В этом посте мы сравним науку о данных и информатику, обсудим различия, стоимость курсов, профили вакансий, рыночные возможности и ожидаемую зарплату. Если вы заинтересованы в карьере в любом из двух направлений или хотите узнать больше об этой теме, дочитайте до конца.
Сравните науку о данных и информатику
Вы наверняка слышали такие термины, как искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, большие данные и глубокое обучение. Эти термины можно услышать на уроках науки о данных и информатики. Но каковы ключевые различия? Это то, что мы собираемся разгадать в этом руководстве.
Мы сравним науку о данных и информатику по следующим параметрам.
Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)
- Ключевые различия
- Плата за обучение
- Полученные и необходимые навыки
- Профиль вакансии
- Объем и зарплата
Давайте поговорим о них подробно.
1) Ключевые различия
И информатика, и наука о данных похожи, но имеют некоторые ключевые различия. Компьютерные науки или CS позволяют изучать компьютерное оборудование и программное обеспечение. Вы можете научиться создавать программное обеспечение, управлять базами данных, внедрять брандмауэры, настраивать сетевые устройства, а также программировать веб-сайты и веб-страницы. Более того, вы можете углубиться в каждую из этих концепций, чтобы изучить ее и сделать карьеру.
С другой стороны, наука о данных объединяет несколько академических дисциплин или профессиональных концепций для управления данными и их понимания. Вы будете использовать математические понятия, такие как статистика, для понимания данных, а компьютерные технологии помогут вам. Затем полученные вами данные будут использоваться для изучения населения и для машинного обучения.
Итак, после этого анализа мы можем сделать вывод, что информатика — это изучение компьютерного оборудования и программного обеспечения, а наука о данных использует эти технологии для изучения данных.
2) Стоимость курса
Поскольку и наука о данных, и информатика пользуются спросом, многие университеты предлагают свои курсы. В связи с этим стоимость курсов сильно варьируется. Однако многие консервативные университеты воздерживаются от включения науки о данных в качестве курса. Вот почему многие частные университеты взимают высокую плату за курсы, поскольку они пользуются спросом, а предложение относительно невелико. Однако если вы сможете поступить в хороший университет в любой точке мира, стоимость обучения будет практически одинаковой.
Вы можете просмотреть несколько бесплатных онлайн-курсов от лучших университетов, чтобы расширить свой кругозор.
3) Полученные и необходимые навыки
Если у вас хорошая программа или вы интересуетесь программированием, вы, скорее всего, сможете адаптироваться к обоим курсам. Однако ни одна из областей не требует просто навыков программирования. Специалист по данным должен хорошо разбираться в математических концепциях, включая, помимо прочего, статистику. Они также должны знать или изучить навыки и технологии визуализации данных. Имейте в виду, что если вы не владеете ни одним из навыков, упомянутых ранее, но интересуетесь наукой о данных, не волнуйтесь, поскольку вы изучите их все после записи на хороший курс.
Когда дело доходит до информатики, можно замаскировать свои слабости и сделать карьеру в том, в чем они действительно хороши. Если вам не нравится программирование, не проблема, идите в сторону компьютерных сетей. Если вы не хотите работать со скучными базами данных и заинтересованы в изучении генеративного ИИ, конечно же, станьте быстрым инженером. Поэтому информатика — это огромный океан, от которого нужен только уголок.
4) Профиль работы
Теперь давайте поговорим о том, какие роли вы получите после прохождения этих курсов. Как упоминалось ранее, ученые-компьютерщики могут работать над различными предметами. Они могут управлять компьютерными сетями, работать с базами данных, программировать программное обеспечение, управлять ИТ-инфраструктурой корпорации и многое другое. Таким образом, существуют различные профили должностей и должностей, которые они могут получить в зависимости от своего выбора и требований компании, в которой они работают.
Принимая во внимание, что специалисты по данным — это ниша, ориентированная на бизнес-аспект организации. Они собирают данные, анализируют их и помогают принимать на их основе важные бизнес-решения. Мало того, данные можно использовать в различных областях исследований и разработок, особенно в машинном обучении.
5) Объем и зарплата
Если вы хорошо разбираетесь в текущей рабочей среде, вы бы знали, насколько прибыльны области компьютерных наук и науки о данных.
Давайте сначала поговорим о науке о данных. Многие компании требуют специалистов по данным, поскольку им поступает огромный поток данных. И крайне необходим только тот, кто хорошо разбирается в статистике, инструментах визуализации данных и разбирается в данных. Если вы новичок, вы можете рассчитывать на зарплату где-то от 60 000 до 80 000 долларов в год в США. Но, получив опыт, вы можете рассчитывать на зарплату около 100 000 долларов в год.
Однако в области компьютерных наук есть разные специалисты, такие как инженер быстрого реагирования, администратор базы данных, программист и сетевой администратор; следовательно, существуют различные уровни заработной платы. Тем не менее, если говорить о разработчиках, хороший может зарабатывать до $80 000 в год в начале карьеры, а затем доходить до $100 000 в год.
В заключение можно сказать, что обе сферы довольно прибыльны. Однако, если вы уверены, что хотите стать специалистом по данным, дерзайте; вы не пожалеете об этом. Но если у вас возникнет дилемма, выберите «Информатика», тогда вы сможете выбрать область, которая вам нравится.
Вот и все!
Читайте: Как выполнить регрессионный анализ в Windows?
Какая карьера лучше: наука о данных или информатика?
Наука о данных — это растущая профессия, и почти каждой организации требуется группа специалистов по данным. С другой стороны, информатика вечнозелена. Программисты, администраторы баз данных, сетевые администраторы и эксперты по облачным технологиям будут востребованы всегда. Так что да, Data Science востребована и будет в обозримом будущем, но CS никогда не потеряет спрос.
Читайте: Лучший графический процессор для проектов машинного обучения
Почему информатика лучше науки о данных?
Информатика включает в себя множество вещей, тогда как наука о данных — это очень специфическая ниша. Если вы специалист по данным, вы будете иметь дело с данными и извлекать из них смысл. Вот почему многие единогласно полагают, что CS лучше, поскольку он постоянно развивается. Однако обе области одинаково хороши и прибыльны.
