Comparez la science des données et l’informatique ; Qu’est-ce qui est bon pour l’évolution de carrière ?

D’un côté, nous avons l’informatique globale , de l’autre, le sujet récent de la Data Science , qui a gagné en popularité. Dans cet article, nous comparerons la science des données et l’informatique , en discutant des différences, des frais de cours, des profils d’emploi, des opportunités de marché et des salaires attendus. Si vous souhaitez faire carrière dans l’un ou l’autre ou si vous souhaitez en savoir plus sur le sujet, lisez jusqu’à la fin.

Comparez la science des données et l’informatique

Vous devez avoir entendu des termes tels que Intelligence artificielle , Machine Learning , Réseaux de neurones , Big Data et Deep Learning . Ces termes peuvent être entendus dans les cours de science des données et d’informatique. Mais quelles sont les principales différences ? C’est ce que nous allons découvrir dans ce guide.

Nous comparerons la science des données à l’informatique sur les paramètres suivants.

1. Principales différences
2. Frais de cours
3. Compétences acquises et requises
4. Profil de l’emploi
5. Portée et salaire

Parlons-en en détail.

1] Principales différences

L’informatique et la science des données sont similaires mais présentent quelques différences clés. L’informatique ou CS permet d’étudier le matériel informatique et les logiciels. Vous pouvez apprendre à créer des logiciels, à gérer des bases de données, à mettre en œuvre des pare-feu, à configurer des périphériques réseau et à programmer des sites Web et des pages Web. Non seulement cela, mais vous pouvez approfondir chacun de ces concepts pour apprendre et en faire votre carrière.

D’autre part, la Data Science combine plusieurs disciplines académiques ou concepts professionnels pour gérer et comprendre les données. Vous utiliserez des concepts mathématiques tels que les statistiques pour comprendre que les données et les technologies informatiques sont là pour vous aider. Ensuite, les données que vous avez récupérées seront utilisées pour comprendre la population et seront utilisées pour l’apprentissage automatique.

Ainsi, après cette analyse, nous pouvons conclure que l’informatique est l’étude du matériel informatique et des logiciels et que la science des données utilise ces technologies pour étudier les données.

2] Frais de cours

La science des données et l’informatique étant toutes deux très demandées, de nombreuses universités proposent leurs cours. Pour cette raison, les frais de cours varient beaucoup. Cependant, de nombreuses universités conservatrices s’abstiennent d’ajouter la science des données à leurs cours. C’est pourquoi de nombreuses universités privées facturent cher les cours car elles sont très demandées et l’offre est relativement faible. Cependant, si vous pouvez vous inscrire dans une bonne université, n’importe où dans le monde, les frais de scolarité seront presque similaires.

Vous pouvez consulter des cours en ligne gratuits dispensés par les meilleures universités pour élargir vos horizons.

3] Compétences acquises et requises

Si vous êtes un bon programme ou si vous êtes intéressé par la programmation, vous serez probablement en mesure de vous adapter aux deux cours. Cependant, aucun des deux domaines ne nécessite simplement des compétences en programmation. Un Data Scientist doit maîtriser les concepts mathématiques, y compris, mais sans s’y limiter, les statistiques. Ils doivent également connaître ou acquérir des compétences et des technologies en matière de visualisation de données. Gardez à l’esprit que si vous ne connaissez aucune des compétences mentionnées précédemment, mais que vous êtes intéressé par la science des données, ne vous inquiétez pas car vous les apprendrez toutes après vous être inscrit à un bon cours.

Lorsqu’il s’agit d’informatique, on peut camoufler ses faiblesses et faire carrière dans un domaine dans lequel on est vraiment bon. Si vous n’aimez pas la programmation, pas de problème, dirigez-vous vers les réseaux informatiques. Si vous ne voulez pas travailler sur des bases de données ennuyeuses et que vous souhaitez apprendre l’IA générative, bien sûr, devenez un ingénieur rapide. L’informatique est donc un vaste océan dont il suffit d’un coin.

4] Profil d’emploi

Parlons maintenant du type de rôles que vous obtiendrez une fois ces cours terminés. Comme mentionné précédemment, les informaticiens peuvent travailler sur divers sujets. Ils peuvent gérer des réseaux informatiques, travailler sur des bases de données, coder des logiciels, gérer l’infrastructure informatique d’une entreprise, etc. Ainsi, il existe différents profils d’emploi et rôles qu’ils peuvent obtenir en fonction de leurs choix et des exigences de l’entreprise pour laquelle ils travaillent.

Alors que les Data Scientists sont un créneau axé sur l’aspect commercial d’une organisation. Ils récupèrent des données, les analysent et aident à prendre des décisions commerciales importantes en fonction de celles-ci. De plus, les données peuvent être utilisées dans divers domaines de recherche et développement, notamment dans l’apprentissage automatique.

5] Portée et salaire

Si vous connaissez bien l’environnement de travail actuel, vous savez à quel point les domaines de l’informatique et de la science des données sont lucratifs.

Parlons d’abord de Data Science. De nombreuses entreprises font appel à des Data scientists car elles reçoivent un énorme flux de données. Et seule une personne maîtrisant les statistiques, les outils de visualisation de données et comprenant les données est désespérément nécessaire. Si vous êtes débutant, vous pouvez vous attendre à un salaire annuel compris entre 60 000 et 80 000 dollars aux États-Unis. Mais, une fois expérimenté, vous pouvez vous attendre à un salaire d’environ 100 000 $ par an.