7 nyttige ting du trenger å vite om datavitenskapsmann vs dataforsker

• Forskjellen mellom en datamaskinforsker og datavitenskapsmann

Forskjellen mellom en datamaskinforsker og datavitenskapsmann

Datavitenskap er en tilnærming til systematisk studie av algoritmer, prosessering, kommunikasjon, lagring osv. Datavitere må derfor være dyktige til å analysere og modellere problemene. Han forventes også å ha et solid fundament i de avgjørende områdene og dybdekunnskapen på ett eller flere fagområder. Det er en vitenskap og teknikk for problemløsing. Datavitere forventes derimot å kjenne til forskjellige vitenskapelige metoder, algoritmer og prosesser for å hente ut kunnskap og informasjon fra data i forskjellige former som kan være strukturert eller ustrukturert. Konseptet er ganske likt data mining som bruker meta nøkkelord for å trekke ut relevant informasjon.

La oss studere mer om datavitenskapsmann og dataforsker i detalj:

Informatikk omhandler teori, eksperimentering som ligger til grunn for design og bruk av datamaskiner. Datavitere har et bredt spekter av spesialiteter som å være dyktige til å forstå arkitekturer, programvaresystemer, kunstig intelligens, beregningsvitenskap, grafikk og programvareteknikk.

Ettersom datavitenskap er kjent for å være et konsept for å forene statistikk, maskinlæring, dataanalyse og deres relaterte metoder, forventes dataforskere å utlede og generere meningsfulle data fra allerede behandlede data for å gi virksomhetene fremtidig innsikt, risiko spådommer og måter å redusere risikoen på.

Sammenligning fra hodet til hodet mellom datavitenskapsmann vs dataforsker (infografikk)

Nedenfor er topp 7-sammenligningen mellom dataviter og dataforsker

Viktige forskjeller mellom Computer Scientist vs Data Scientist

Følgende er forskjellen mellom datavitenskapsmann og dataforsker er som følger

1. En datamaskinforsker tar sikte på å forenkle problemene og klassifisere dem i mindre biter, mens en dataforsker vil takle problemene fra et forretningsmessig synspunkt og vil dypt dykke ned i dataanalysens livssyklus.
2. En datamaskinforsker bruker deretter klassifiseringsalgoritme og forbedrer den for å oppfylle problemstillingen som kan gjøres ved å utforme en ny arkitektur eller leke med regulariseringsmetoder, mens en dataforsker bruker teknikker som å rense datasett, normalisere, påregne manglende, statistisk testing, kryssvalidering, passende modeller osv.
3. En informatiker bruker konseptene beregning, datamaskindesign og algoritmer på et spesifikt designproblem, mens en dataforsker bruker de som kommer frem fra maskinlæring, klassifisering, usikkerhetsklassifisering, klynge-analyse, beregningsvitenskap, databaser, data mining, datavisualisering, statistikk, matematikk, informasjonsvitenskap og også informatikk.

Data Scientist vs Data Scientist Comparision Table

Grunnlag for sammenligning	Dataforsker	Data Scientist
Hovedansvar	De er kjent for å forme vitenskapen om teknologi	De er kjent for å oppdage betydningen innen big data
skillset	Skillset inkluderer avansert databehandling, dybdeerfaring med å lage og bygge bedriftsskala applikasjoner, sikkerhetsløsninger, databasesystemer og automatiserte systemer	Forventes å være kunnskapsrik innen matematikk og informatikk, slik at store datasamlinger kan analyseres ved bruk av data mining, prediktiv analyse, data visualisering og effektiv dataadministrasjon.
Hva de gjør	Ansvarlig for å utvikle neste generasjons teknologi innen dataprogramvare, cybersecurity og smarte systemer	Antas å være små og mellomstore bedrifter (Subject Matter Experts) med en eller flere ferdigheter. Fagfeltet vil bli brukt for å tydeliggjøre relevansen og bruken av store datasett, og kan derfor styrke beslutningstakingen i organisasjonen.
Hvorfor er de viktige	De er de viktigste bevegerne og driverne for dagens teknologiske oppfinnelser	Data er en av de mest avgjørende aspektene ved et selskap, og den store mengden av dem krever at eksperter behandler og omdanner de rå dataene til meningsfull informasjon.
Potensiell lønn (ca.)	Varierer fra $ 68, 665 til $ 146, 810 i hele fagområdet	Median forventet lønn for big data-fagfolk er $ 124 000 per år
applikasjoner	Generell vitenskap fysikk Kjemi Biologi Anthropology sosiologi Neuroscience genetikk Geologi Robotics Helse og medisin Søkemotor for menneskekroppen Uklar tenking kan oppdage hjerterisiko En titt inne i svineinfluensavirus Håndtering av epidemier i virtuell verden Enzyme Design Speedup Hjertekirurgi i 3D Treningssimulatormiljøer Røntgenbilder som oppdager brystkreft Kartlegging av smittsom sykdom Virtuell kirurgi Hjelpe kjemikere i superbug-kamp Miljø Bruk av Wi-Fi-nettverk for å følge med på smeltende breer Robotfisk for å spise forurensning Tornado-simulatorer - Titanic Twisters Monitor truede arter teller Data samlet inn fra flyktige isark sosiologi Biologi Selvstyrte roboter som oppdager Genens sammenligning med skrevet tekst Automatisert cellescreeningssystem Reinventing molekylære ledetråder for evolusjonen Proteinmønster i automatiserte vev Flaggermus klassifiserer planter fra ekko 3D-modeller for å optimalisere systemer Astronomi Simuleringer for supernovaeeksplosjoner Levende 3-D for å utforske nye måter 19 speileteknikk for å fange lys fra en ende av rommet Menneskelig hjelp Tale relatert spesielt utfordret og de med cerebral parese for å få stemme Hjernestyrt rullestol Smarte hjem og smarte bad Paralyserte mennesker til å gå i virtuell verden Jobbe med robotarm via tanke Musikk Systemer for bedre musikere ytelse med ideell ytelse Øyeblikkelig backing band opprettelse for sangere Kunst Å bringe den gamle malerikrigeren til det virtuelle livet Stress og belastning prediksjon Litteratur Myndighetene Utforskning Biler sport Lingvistikk	Utlede data fra Internett-søkemotorer: Google Yahoo Spørre Bing duckduckgo AOL Digitale annonser er målrettet mot det spesifikke publikummet. Publikum blir trukket ut av dataforskere. Annonser inkluderer: Vis bannere Digitale tavler Digitale annonser Anbefalingssystemer er vant til å: Markedsfør produkter Legg ut forslag per brukers interesse og relevans for informasjon Generer trafikk Bildegjenkjenning Talegjenkjenning: Maskinlæringsteknikker Natural Language prosessering Gaming Pris / funksjoner sammenligning nettsteder Planlegging av flyrute Forslag flyforsinkelser Klasse av fly som skal kjøpes Avgjørelse relatert til flyvninger som kobler til og ikke Kjør effektivt lojalitetsprogrammer Bedrageri og risiko gjenkjenning Kundeprofilering Tidligere utgifter Rare transaksjoner Leveringslogistikk Beste rute til skip Best egnede leveringstid Beste transportform markedsføring Menneskelige ressurser Finansiere Helsevesen Regjeringspolitikk Selvkjørende biler roboter
Andre potensielle karrierer	Data ingeniør Søknadsprogrammer Applikasjonsutvikler Database Arkitekt Databaseutvikler IT ingeniør Datasenterleder Nettverksadministrator Mobil spesialist Nettverksarkitekt Systemarkitekt Nettverksingeniør webutvikler System programmerer	Business Systems Analyst Business intelligence manager Klinisk forsker Data analytiker Beregningsbiolog Databaseutvikler Datastrateg Finansanalytiker Helseinformatikkanalytiker Prediktiv modellerer Markedsanalytiker Forskningsanalytiker statistiker Risikoanalytiker

Konklusjon - Computer Scientist vs Data Scientist

Begge disse forskjellene mellom datamaskinforsker og dataforsker-strømmer har sitt eget sett med roller og ansvar som skal tas vare på, og de er begge rettet mot å gjøre verden til et bedre sted. Hvis du ønsker å satse på noen av disse, vet du nå hvilken du skal velge.
Følg med på bloggen vår for flere artikler.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Computer Scientist vs Data Scientist, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

1. Informatikk vs datavitenskap - Finn ut de beste 8 sammenligningene
2. 3 beste datakarrierer for datavitenskapsmann vs dataingeniør vs statistiker
3. 9 Fantastisk forskjell mellom Data Science Vs Data Mining