Confrontare scienza dei dati e informatica; Cosa è positivo per la crescita professionale?

Da un lato abbiamo l’informatica onnicomprensiva , dall’altro abbiamo la recente disciplina della scienza dei dati , che ha guadagnato molta popolarità. In questo post confronteremo la scienza dei dati con l’informatica , discutendo le differenze, i costi dei corsi, i profili professionali, le opportunità di mercato e gli stipendi previsti. Se sei interessato a fare carriera in uno dei due o vuoi saperne di più sull’argomento, leggi fino alla fine.

Confronta scienza dei dati e informatica

Sicuramente avrai sentito termini come Intelligenza Artificiale , Machine Learning , Reti Neurali , Big Data e Deep Learning . Questi termini possono essere ascoltati nelle lezioni di Data Science e Informatica. Ma quali sono le differenze fondamentali? Questo è ciò che sveleremo in questa guida.

Confronteremo la scienza dei dati con l’informatica sui seguenti parametri.

1. Differenze chiave
2. Costo del corso
3. Competenze acquisite e richieste
4. Profilo lavorativo
5. Ambito e stipendio

Parliamo di loro in dettaglio.

1] Differenze chiave

Sia l’informatica che la scienza dei dati sono simili ma presentano alcune differenze fondamentali. Informatica o CS consente di studiare hardware e software del computer. Puoi imparare come creare software, gestire database, implementare firewall, configurare dispositivi di rete e programmare siti Web e pagine Web. Non solo, ma puoi approfondire ciascuno di questi concetti per imparare e farne una carriera.

D’altra parte, la Data Science combina diverse discipline accademiche o concetti professionali per gestire e comprendere i dati. Utilizzerai concetti matematici come le statistiche per comprendere i dati e le tecnologie informatiche sono lì per aiutarti. Quindi, i dati recuperati verranno utilizzati per comprendere la popolazione e verranno utilizzati per l’apprendimento automatico.

Quindi, dopo questa analisi, possiamo concludere che l’informatica è lo studio dell’hardware e del software del computer e che la scienza dei dati utilizza queste tecnologie per studiare i dati.

2] Costo del corso

Poiché sono richieste sia la scienza dei dati che l’informatica, molte università offrono i loro corsi. Per questo motivo, le tariffe dei corsi variano molto. Tuttavia, molte università conservatrici si astengono dall’aggiungere Data Science come corso. Questo è il motivo per cui molte università private fanno pagare molto per il corso poiché sono molto richieste e l’offerta è relativamente bassa. Tuttavia, se puoi iscriverti ad una buona università, in qualsiasi parte del mondo, il costo del corso sarà quasi simile.

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3] Competenze acquisite e richieste

Se sei un buon programmatore o sei interessato alla programmazione molto probabilmente sarai in grado di adattarti ad entrambi i corsi. Tuttavia, nessuno dei due campi richiede solo competenze di programmazione. Un data scientist deve essere approfondito con i concetti matematici inclusi ma non limitati alla statistica. Devono anche conoscere o apprendere competenze e tecnologie di visualizzazione dei dati. Tieni presente che, se non conosci nessuna delle competenze menzionate in precedenza, ma sei interessato alla scienza dei dati, non preoccuparti perché le imparerai tutte dopo esserti iscritto a un buon corso.

Quando si tratta di informatica, si possono camuffare i propri punti deboli e fare carriera in qualcosa in cui sono effettivamente bravi. Se non ti piace la programmazione, nessun problema, vai verso le reti di computer. Se non vuoi lavorare su database noiosi e sei interessato ad apprendere l’intelligenza artificiale generativa, diventa sicuramente un ingegnere tempestivo. Pertanto, l’informatica è un vasto oceano di cui tutto ciò di cui hai bisogno è un angolo.

4] Profilo professionale

Ora parliamo del tipo di ruoli che otterrai una volta completati questi corsi. Come accennato in precedenza, gli informatici possono lavorare su vari argomenti. Possono gestire reti di computer, lavorare su database, programmare software, gestire l’infrastruttura IT di un’azienda e altro ancora. Quindi, ci sono vari profili lavorativi e ruoli che possono ottenere a seconda delle loro scelte e delle esigenze dell’azienda per cui lavorano.

Considerando che i data scientist sono una nicchia focalizzata sull’aspetto aziendale di un’organizzazione. Recuperano dati, li analizzano e aiutano a prendere importanti decisioni aziendali basate su di essi. Non solo, i dati possono essere utilizzati in diversi ambiti di ricerca e sviluppo, soprattutto nel machine learning.

5] Scopo e compenso

Se sei esperto nell’attuale ambiente lavorativo, sapresti quanto sono redditizi sia il campo dell’informatica che quello della scienza dei dati.

Parliamo prima di Data Science. Molte aziende richiedono data scientist poiché c’è un enorme flusso di dati in arrivo. E solo qualcuno che sia un maestro in statistica, strumenti di visualizzazione dei dati e abbia una comprensione dei dati è disperatamente necessario. Se sei un principiante, puoi aspettarti uno stipendio compreso tra $ 60.000 e $ 80.000 all’anno negli Stati Uniti. Ma, una volta sperimentato, puoi aspettarti uno stipendio di circa $ 100.000 all’anno.