Aan de ene kant hebben we allesomvattend Computertechnologie , aan de andere kant hebben we het recente onderwerp van Datawetenschap , dat veel populariteit heeft gewonnen. In dit bericht zullen we dat doen vergelijk Data Science versus Computer Wetenschap , waarin verschillen, cursuskosten, functieprofielen, marktkansen en verwachte salarissen worden besproken. Als je geïnteresseerd bent om carrière te maken in een van de twee of meer wilt weten over het onderwerp, lees dan tot het einde.
Vergelijk datawetenschap versus computerwetenschappen
Je hebt vast wel eens gehoord van termen als Kunstmatige intelligentie , Machinaal leren , Neurale netwerken , Grote gegevens En Diep leren . Deze termen zijn te horen in de lessen Data Science en Computer Science. Maar wat zijn de belangrijkste verschillen? Dat is wat we in deze gids gaan ontrafelen.
We zullen Data Science versus Computer Science vergelijken op de volgende parameters.
- Belangrijkste verschillen
- Cursuskosten
- Opgedane en vereiste vaardigheden
- Functieprofiel
- Omvang en salaris
Laten we er in detail over praten.
rundll32
1] Belangrijkste verschillen
Zowel Computer Science als Data Science zijn vergelijkbaar, maar hebben enkele belangrijke verschillen. Computerwetenschappen of CS stelt iemand in staat computerhardware en -software te bestuderen. U kunt leren hoe u software maakt, databases beheert, firewalls implementeert, netwerkapparaten configureert en websites en webpagina's programmeert. Niet alleen dat, maar je kunt ook diep in elk van deze concepten duiken om ervan te leren en er je carrière van te maken.
Aan de andere kant combineert Data Science verschillende academische disciplines of professionele concepten om data te beheren en te begrijpen. Je gebruikt wiskundige concepten zoals statistiek om gegevens te begrijpen en computertechnologieën zijn er om je te helpen. Vervolgens worden de gegevens die u hebt opgehaald, gebruikt om de bevolking te begrijpen en worden ze gebruikt voor Machine Learning.
Na deze analyse kunnen we dus concluderen dat informatica de studie is van computerhardware en -software en dat datawetenschap deze technologieën gebruikt om gegevens te bestuderen.
2] Cursuskosten
Omdat er veel vraag is naar zowel datawetenschap als informatica, bieden veel universiteiten hun cursussen aan. Hierdoor variëren de cursuskosten sterk. Veel conservatieve universiteiten zien er echter van af om Data Science als vak toe te voegen. Dat is de reden waarom veel particuliere universiteiten veel vragen voor de cursus, omdat er veel vraag naar is en het aanbod relatief laag is. Als je je echter kunt inschrijven aan een goede universiteit, waar ook ter wereld, zal het cursusgeld vrijwel hetzelfde zijn.
Je kunt er een paar bekijken gratis online cursussen van topuniversiteiten om je horizon te verbreden.
3] Opgedane en vereiste vaardigheden
Als je een goed programma hebt of geïnteresseerd bent in programmeren, zul je je waarschijnlijk aan beide cursussen kunnen aanpassen. Geen van beide velden vereist echter alleen programmeervaardigheden. Een datawetenschapper moet grondig zijn met wiskundige concepten, inclusief maar niet beperkt tot statistiek. Ze moeten ook vaardigheden en technologie op het gebied van datavisualisatie kennen of leren. Houd er rekening mee dat als u geen van de eerder genoemde vaardigheden kent, maar wel geïnteresseerd bent in data science, u zich geen zorgen hoeft te maken, want u zult ze allemaal leren nadat u zich heeft ingeschreven voor een goede cursus.
Als het op computerwetenschappen aankomt, kun je hun zwakke punten camoufleren en carrière maken in iets waar ze echt goed in zijn. Als je niet van programmeren houdt, geen probleem, ga dan naar computernetwerken. Als je niet aan saaie databases wilt werken en geïnteresseerd bent in het leren van generatieve AI, word dan zeker een snelle ingenieur. Daarom is informatica een enorme oceaan waarvan je alleen maar een hoekje nodig hebt.
4] Functieprofiel
Laten we het nu hebben over wat voor soort rollen u krijgt zodra u deze cursussen voltooit. Zoals eerder vermeld kunnen computerwetenschappers aan verschillende onderwerpen werken. Ze kunnen computernetwerken beheren, aan databases werken, software coderen, de IT-infrastructuur van een bedrijf beheren en meer. Er zijn dus verschillende functieprofielen en rollen die ze kunnen krijgen, afhankelijk van hun keuzes en de vereisten van het bedrijf waarvoor ze werken.
Terwijl Data Scientists een niche is die zich richt op het zakelijke aspect van een organisatie. Ze halen gegevens op, analyseren deze en helpen bij het nemen van belangrijke zakelijke beslissingen op basis daarvan. Bovendien kunnen de gegevens worden gebruikt op verschillende onderzoeks- en ontwikkelingsgebieden, vooral op het gebied van machinaal leren.
5] Reikwijdte en salaris
Als u goed thuis bent in de huidige werkomgeving, weet u hoe lucratief zowel de informatica als de datawetenschap zijn.
Laten we het eerst hebben over Data Science. Veel bedrijven eisen datawetenschappers omdat er een enorme stroom aan data op hen afkomt. En alleen iemand die een meester is in statistiek en datavisualisatietools en inzicht heeft in data is hard nodig. Als u een beginner bent, kunt u in de VS jaarlijks een salaris van ongeveer .000 tot .000 verwachten. Maar als je eenmaal ervaring hebt, kun je een salaris van ongeveer €100.000 per jaar verwachten.
Op het gebied van computerwetenschappen zijn er echter verschillende dragers, zoals prompt engineer, DBA, programmeur en netwerkbeheerder; Er zijn dus verschillende salarisschalen. Niettemin, als we het over ontwikkelaars hebben, kan een goede in het begin van zijn carrière jaarlijks tot .000 verdienen en vervolgens oplopen tot 0.000 per jaar.
Concluderend kunnen we zeggen dat beide vakgebieden behoorlijk lucratief zijn. Als je er echter zeker van bent dat je Data Scientist wilt worden, ga er dan voor; je zult er geen spijt van krijgen. Maar als je in een dilemma zit, ga dan voor Computerwetenschappen, dan kun je een vakgebied kiezen dat je leuk vindt.
Dat is het!
Lezen: Regressieanalyse uitvoeren in Windows ?
Welke carrière is de beste datawetenschap of computerwetenschappen?
Data Science is een groeiend beroep en bijna elke organisatie heeft een aantal datawetenschappers nodig. Aan de andere kant is informatica groenblijvend. Programmeurs, DBA's, netwerkbeheerders en cloudexperts zullen altijd nodig zijn. Dus ja, er is vraag naar Data Science en dat zal in de nabije toekomst ook zo zijn, maar CS zal nooit uit de vraag verdwijnen.
Lezen: Beste GPU voor Machine Learning-projecten
audio opnemen vanuit de browser
Waarom informatica beter is dan datawetenschap?
Computerwetenschappen omvat veel dingen, terwijl datawetenschap een heel bijzondere niche is. Als Data Scientist ga je met data om en geef je er betekenis aan. Dat is de reden waarom veel consensus gelooft dat CS beter is omdat het voortdurend evolueert. Beide vakgebieden zijn echter even goed en lucratief.
Lees ook: Microsoft brengt IDEAR- en AMAR Data Science Productivity-tools uit .
