Porównaj naukę danych z informatyką; Co jest dobre dla rozwoju kariery?
![Porównaj naukę danych z informatyką; Co jest dobre dla rozwoju kariery?](https://cdn.thewindowsclub.blog/wp-content/uploads/2023/09/data-science-v-cs-1-640x326.webp)
Z jednej strony mamy wszechstronną informatykę , z drugiej mamy najnowszy kierunek Data Science , który zyskał dużą popularność. W tym poście porównamy naukę danych z informatyką , omawiając różnice, opłaty za kursy, profile stanowisk, możliwości rynkowe i oczekiwane wynagrodzenia. Jeśli jesteś zainteresowany karierą w którymkolwiek z tych dwóch obszarów lub chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat, przeczytaj do końca.
![Nauka o danych a informatyka Nauka o danych a informatyka](https://cdn.thewindowsclub.blog/wp-content/uploads/2023/09/data-science-v-cs.webp)
Porównaj naukę danych z informatyką
Na pewno słyszałeś terminy takie jak sztuczna inteligencja , uczenie maszynowe , sieci neuronowe , duże zbiory danych i głębokie uczenie się . Terminy te można usłyszeć na zajęciach z nauki o danych i informatyki. Ale jakie są najważniejsze różnice? Właśnie to zamierzamy odkryć w tym przewodniku.
Porównamy naukę danych z informatyką pod kątem następujących parametrów.
- Kluczowe różnice
- Opłaty za kurs
- Umiejętności zdobyte i wymagane
- Profil pracy
- Zakres i wynagrodzenie
Porozmawiajmy o nich szczegółowo.
1] Kluczowe różnice
![](https://cdn.thewindowsclub.blog/wp-content/uploads/2023/09/data-science.webp)
Zarówno informatyka, jak i nauka o danych są podobne, ale mają pewne kluczowe różnice. Informatyka lub CS umożliwia studiowanie sprzętu i oprogramowania komputerowego. Możesz dowiedzieć się, jak tworzyć oprogramowanie, zarządzać bazami danych, wdrażać zapory ogniowe, konfigurować urządzenia sieciowe oraz programować witryny i strony internetowe. Co więcej, możesz zagłębić się w każdą z tych koncepcji, aby się uczyć i zrobić na tym karierę.
Z drugiej strony nauka o danych łączy kilka dyscyplin akademickich lub koncepcji zawodowych w celu zarządzania danymi i ich zrozumienia. Będziesz używać pojęć matematycznych, takich jak statystyka, aby zrozumieć dane, a technologie komputerowe są po to, aby ci pomóc. Następnie pobrane dane zostaną wykorzystane do zrozumienia populacji i zostaną wykorzystane do uczenia maszynowego.
Zatem po tej analizie możemy stwierdzić, że informatyka to nauka o sprzęcie komputerowym i oprogramowaniu, a nauka o danych wykorzystuje te technologie do badania danych.
2] Opłaty za kurs
![](https://cdn.thewindowsclub.blog/wp-content/uploads/2023/09/university.webp)
Ponieważ istnieje zapotrzebowanie zarówno na naukę danych, jak i informatykę, wiele uniwersytetów oferuje swoje kursy. Z tego powodu opłaty za kursy są bardzo zróżnicowane. Jednak wiele konserwatywnych uniwersytetów powstrzymuje się od dodawania nauki o danych jako przedmiotu. Dlatego wiele prywatnych uniwersytetów pobiera wysokie opłaty za studia, ponieważ jest na nie popyt, a podaż jest stosunkowo niska. Jeśli jednak uda Ci się zapisać na dobrą uczelnię w dowolnym miejscu na świecie, opłata za kurs będzie prawie podobna.
Aby poszerzyć swoje horyzonty, możesz skorzystać z bezpłatnych kursów online prowadzonych na najlepszych uniwersytetach .
3] Zdobyte i wymagane umiejętności
![](https://cdn.thewindowsclub.blog/wp-content/uploads/2023/09/programming.webp)
Jeśli jesteś dobrym programem lub interesujesz się programowaniem, najprawdopodobniej będziesz w stanie dostosować się do obu kursów. Jednak żadna z dziedzin nie wymaga jedynie umiejętności programowania. Analityk danych musi być dokładny w zakresie pojęć matematycznych, w tym między innymi statystyki. Muszą także znać lub uczyć się umiejętności i technologii wizualizacji danych. Pamiętaj, że jeśli nie znasz żadnej z wymienionych wcześniej umiejętności, ale interesuje Cię analityka danych, nie martw się, bo nauczysz się ich wszystkich po zapisaniu się na dobry kurs.
Jeśli chodzi o informatykę, można zamaskować swoje słabości i zrobić karierę w czymś, w czym jest naprawdę dobry. Jeśli nie lubisz programowania, nie ma problemu, idź w stronę sieci komputerowych. Jeśli nie chcesz pracować na nudnych bazach danych i jesteś zainteresowany nauką generatywnej sztucznej inteligencji, koniecznie zostań inżynierem szybkiego tempa. Dlatego informatyka to rozległy ocean, z którego wystarczy kąt.
4] Profil stanowiska
Porozmawiajmy teraz o tym, jakie role otrzymasz po ukończeniu tych kursów. Jak wspomniano wcześniej, informatycy mogą pracować nad różnymi przedmiotami. Potrafią zarządzać siecią komputerową, pracować na bazach danych, kodować oprogramowanie, zarządzać infrastrukturą informatyczną korporacji i nie tylko. Istnieją więc różne profile stanowisk i role, które mogą otrzymać w zależności od swoich wyborów i wymagań firmy, dla której pracują.
Natomiast badacze danych to nisza skupiona na biznesowym aspekcie organizacji. Pobierają dane, analizują je i na ich podstawie pomagają podejmować ważne decyzje biznesowe. Mało tego, dane można wykorzystać w różnych dziedzinach badań i rozwoju, zwłaszcza w uczeniu maszynowym.
5] Zakres i wynagrodzenie
Jeśli dobrze znasz obecne środowisko pracy, wiesz, jak lukratywne są dziedziny informatyki i nauki o danych.
Porozmawiajmy najpierw o Data Science. Wiele firm wymaga analityków danych, ponieważ nadchodzi ogromny przepływ danych. I tylko ktoś, kto jest mistrzem w statystyce, narzędziach do wizualizacji danych i rozumie dane, jest rozpaczliwie potrzebny. Jeśli jesteś początkujący, możesz spodziewać się wynagrodzenia w wysokości od 60 000 do 80 000 dolarów rocznie w USA. Ale gdy już zdobędziesz doświadczenie, możesz spodziewać się pensji około 100 000 dolarów rocznie.
Dodaj komentarz