Diferença entre ciência de dados e ciência da computação

difference between data science vs computer science

Aprenda sobre as diferenças e semelhanças entre as duas disciplinas de Ciência de Dados vs Ciência da Computação por meio deste tutorial:

Neste tutorial, as disciplinas de ciência de dados e ciência da computação são explicadas resumidamente. Saiba mais sobre as diferentes opções de carreira disponíveis para essas disciplinas para orientá-lo na escolha da opção de carreira de acordo com seu interesse.

Iremos comparar essas duas disciplinas e explicar suas diferenças e semelhanças para compreendê-las em detalhes.

O que você aprenderá:

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• Ciência de dados x ciência da computação
  • Comparação de ciência de dados e ciência da computação
  • Opções de carreira em ciência de dados
    • # 1) Analista de dados
    • 2) Cientista de dados
    • # 3) Engenheiro de dados
  • Opções de carreira em ciência da computação
    • # 1) Desenvolvedor de Software de Aplicativos / Sistemas
    • # 2) Engenheiro de Hardware de Computador
    • # 3) Desenvolvedor da Web
    • # 4) Administrador de banco de dados
  • Principais diferenças - ciência da computação x ciência de dados
  • perguntas frequentes
• Conclusão
  • Leitura recomendada

Ciência de dados x ciência da computação

A ciência dos dados e a ciência da computação têm um relacionamento profundo porque existem problemas de dados inerentemente grandes que requerem computação eficiente (e confiável). A ciência da computação lida principalmente com desenvolvimento e engenharia de software. No entanto, a ciência de dados tem o uso de disciplinas como matemática, estatística e ciência da computação.

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A ciência de dados usa princípios de ciência da computação e difere das noções de análise e monitoramento ao trazer resultados relacionados à previsão e simulação.

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>> Clique aqui para ler mais sobre ciência de dados e sua comparação com a análise de big data para entender a natureza multidisciplinar da ciência de dados.

Data Science faz uso de aprendizado de máquina e outras técnicas, que conectam as questões computacionais na ciência dos dados com as questões algorítmicas na ciência da computação. Em outras palavras, podemos dizer que a ciência da computação é usada na ciência de dados para entender padrões digitais em dados estruturados e não estruturados e para simplificar muitas tarefas analíticas complexas.

A abordagem algorítmica da ciência da computação concentra-se nos fundamentos matemáticos da computação numérica e fornece aos seus praticantes as ferramentas para criar algoritmos eficientes e otimizar seus resultados.

Na ciência de dados moderna, começando com as habilidades necessárias de algoritmos e modelagem algorítmica, os alunos estudam os fundamentos do uso de vários algoritmos e técnicas de mineração de dados. O aprendizado de máquina e a ciência de dados são tão novos e dinâmicos que não existe um único teorema fundamental que possa defini-los.

Comparação de ciência de dados e ciência da computação

Opções de carreira em ciência de dados

Encontrar o emprego certo é essencial na vida da maioria das pessoas. No entanto, é um grande esforço folhear todas as definições dissolventes e títulos de carreira confusos em ciência de dados.

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Aqui está a lista de alguns dos cargos mais comuns existentes neste campo.

# 1) Analista de dados

É um trabalho básico em ciência de dados. Como analista de dados, a empresa recebe perguntas. O analista de dados deve responder a essas com base em suas habilidades em mineração de dados, visualização de dados, probabilidade, estatísticas e a capacidade de apresentar informações complexas de uma maneira fácil de entender usando painéis, gráficos, tabelas, etc.

Leitura sugerida = >> Diferenças entre analista de dados e cientista de dados

2) Cientista de dados

Como cientista de dados e como pessoa sênior, é necessário ter a experiência adequada para lidar com dados extensos. Algumas atividades de um cientista de dados são semelhantes às de um analista de dados. Uma possível adição é a habilidade de usar o aprendizado de máquina. Os cientistas de dados projetam, desenvolvem e desenvolvem modelos de aprendizado de máquina para fazer previsões precisas com base em dados passados ​​e em tempo real.

Os cientistas de dados geralmente trabalham de forma independente para descobrir padrões de informações que a administração pode não ter encontrado e poderia fazer em benefício da empresa.

# 3) Engenheiro de dados

Os engenheiros de dados são responsáveis ​​por criar e manter a infraestrutura de análise de dados e pipeline de uma empresa, usando suas habilidades em SQL avançado, administração de sistema, programação e habilidades de script para automatizar várias tarefas.

>> Clique aqui para saber mais sobre um analista de dados, cientista de dados e engenheiro de dados.

Alguns outros cargos semelhantes aos mencionados acima são engenheiro de aprendizado de máquina, analista quantitativo, analista de inteligência de negócios, engenheiro de data warehouse, arquiteto de data warehouse, estatístico, analista de sistemas e analista de negócios.

Opções de carreira em ciência da computação

Ao concluir um diploma de ciência da computação, alguns dos empregos mais comuns que se podem encontrar são fornecidos abaixo:

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# 1) Desenvolvedor de Software de Aplicativos / Sistemas

Os desenvolvedores de software são indivíduos criativos responsáveis ​​por projetar, desenvolver e instalar sistemas de software. Eles têm habilidades de desenvolvimento de software, manutenção de versão e precisam estar atentos para detectar pequenos erros em uma grande base de código. A qualidade da solução de problemas e da resolução de problemas em códigos corrompidos é imensamente apreciada na carreira dos desenvolvedores.

Junto com as habilidades técnicas necessárias para o desenvolvimento de software, uma pessoa também precisa comunicar suas descobertas ao gerenciamento e colaborar com outros desenvolvedores e testadores.

# 2) Engenheiro de Hardware de Computador

Um sistema de computador consiste em dois elementos principais, ou seja, Software e Hardware.

Os engenheiros de hardware de computador lidam com processos de design, teste e produção de computadores e seus componentes relacionados a vários subsistemas e hardware eletrônico, como monitores, teclados, placas-mãe, mouses, dispositivos USB, sistema operacional de firmware (BIOS) e outros componentes como sensores e atuadores.

# 3) Desenvolvedor da Web

O desenvolvedor da Web tem as mesmas habilidades de um desenvolvedor de software. No entanto, eles codificam para aplicativos executados no navegador. Isso significa que um desenvolvedor da web precisa saber HTML, CSS e JavaScript para desenvolver partes de front-end do aplicativo da web.

Além disso, para desenvolver partes do backend que cuidam da interação com os bancos de dados e a lógica de negócios da aplicação, é necessário conhecer linguagens de programação como Perl, Python, PHP, Ruby, Java, etc. Porém, recentemente com o advento de novos pilhas homogêneas como NodeJS, tornou-se possível escrever funcionalidades de back-end em JavaScript.

# 4) Administrador de banco de dados

Um administrador de banco de dados é responsável pela execução e manutenção de um ou mais sistemas de banco de dados. Os administradores geralmente têm especialização em armazenamento e processamento de dados em bancos de dados com a ajuda de consultas, gatilhos e procedimentos e pacotes armazenados. Eles precisam garantir a segurança e a disponibilidade dos dados para os usuários e outras partes interessadas.

Depois da ciência da computação, algumas outras opções de carreira padrão são Analista de sistemas de computador, Analista de computação forense, Analista de segurança da informação, etc.

Principais diferenças - ciência da computação x ciência de dados

Algumas diferenças críticas entre Ciência da Computação e Ciência de Dados estão relacionadas ao seu escopo e funções de trabalho relacionadas a esses campos.

Eles estão listados abaixo:

• Ciência da computação é mais sobre software, máquinas e dispositivos. No entanto, a ciência de dados usa esses aspectos para trazer resultados, processando dados com software e dispositivos de computação.
• Ciência da computação tem atividades relacionadas ao desenvolvimento e criação de computação, armazenamento e rede, enquanto a ciência de dados tem atividades relacionadas à compreensão do comportamento do usuário e da organização.
• Em Ciência da Computação, é necessário estudar arquitetura de computador, algoritmos de software, design e implementação de hardware e software. No entanto, em ciência de dados, é preciso explorar tipos de dados, como algoritmos estruturados, não estruturados e de aprendizado de máquina para prever e simular resultados futuros.

Leitura recomendada = >> Diferença entre Data Science, Big Data e Data Analytics

perguntas frequentes

P # 1) O que paga mais ciência de dados ou engenharia de software?

Responda: A Data Science paga mais do que a engenharia de software. Em média, um engenheiro de software ganha um salário de US $ 100.000 por ano. No entanto, um cientista de dados ganha um salário anual de mais de US $ 140000. Ter habilidades em ciência de dados pode aumentar rapidamente seu salário em US $ 25.000 a 35.000 por ano se você for um desenvolvedor de software ou um engenheiro de sistemas experiente.

P # 2) Você precisa de ciência da computação para a ciência de dados?

Responda: A ciência da computação pode ser necessária para a ciência de dados. Para ser um cientista de dados, talvez seja necessário aprender ciência da computação. No entanto, é mais uma questão subjetiva. De acordo com o professor Haider, qualquer pessoa que consiga articular uma história com ferramentas de visualização apropriadas, extraindo insights da estrutura ou de dados não estruturados, pode se tornar um cientista de dados.

P # 3) Qual é a melhor Ciência da Computação ou Ciência de Dados?

Responda: Ciência da computação e ciência de dados são aceitáveis. A ciência da computação tem sua relevância e a ciência de dados tem a sua. Ambas as ciências apresentam muitas semelhanças e diferenças, como também destacado no artigo acima. No entanto, em relação aos salários, os cientistas de dados recebem mais do que os engenheiros de informática.

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Conclusão

Neste artigo Data Science vs Computer Science, ao comparar as duas ciências, listamos as áreas de aplicação e opções de carreira padrão, explicando os detalhes das atividades dos engenheiros em cada área.

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