7 cose utili che devi sapere su Computer Scientist vs Data Scientist

• Differenza tra uno scienziato informatico e uno scienziato di dati

Differenza tra uno scienziato informatico e uno scienziato di dati

L'informatica è un approccio allo studio sistematico di algoritmi, elaborazione, comunicazione, archiviazione, ecc. Gli scienziati informatici devono quindi essere esperti nell'analisi e nella modellizzazione dei problemi. Ci si aspetta inoltre che abbia una solida base nelle aree cruciali e una conoscenza approfondita in una o più aree della disciplina. È una scienza e una tecnica di risoluzione dei problemi. I data scientist dovrebbero invece conoscere vari metodi, algoritmi e processi scientifici per estrarre conoscenze e informazioni dai dati in varie forme che possono essere strutturate o non strutturate. Il concetto è abbastanza simile al data mining che utilizza meta parole chiave per estrarre le informazioni pertinenti.

Cerchiamo di studiare di più su Computer Scientist e Data Scientist in dettaglio:

L'informatica si occupa di teoria, sperimentazione che costituisce la base per la progettazione e l'uso dei computer. Gli informatici hanno una vasta gamma di specialità come la conoscenza di architetture, sistemi software, intelligenza artificiale, scienze computazionali, ingegneria grafica e software.

Dato che la scienza dei dati è nota per essere un concetto di unificazione delle statistiche, dell'apprendimento automatico, dell'analisi dei dati e dei loro metodi correlati, ci si aspetta che i data scientist derivino e generino dati significativi dai dati già elaborati al fine di fornire alle aziende informazioni future, rischio previsioni e modalità di mitigazione del rischio.

Confronto testa a testa tra informatico e scienziato di dati (infografica)

Di seguito è riportato il confronto tra i primi 7 tra Informatico e Data Scientist

Differenze chiave tra Computer Scientist e Data Scientist

Di seguito è la differenza tra Computer Scientist e Data Scientist sono le seguenti

1. Uno scienziato informatico mira a semplificare i problemi e classificarli in blocchi più piccoli, mentre uno scienziato di dati affronterà i problemi dal punto di vista aziendale e si immergerà nel ciclo di vita dell'analisi dei dati.
2. Uno scienziato informatico utilizza quindi l'algoritmo di classificazione e lo migliora per soddisfare l'affermazione del problema che può essere fatta escogitando una nuova architettura o giocando con i metodi di regolarizzazione mentre uno scienziato di dati utilizza tecniche come la pulizia del set di dati, la normalizzazione, l'imputazione mancante, i test statistici, la convalida incrociata, modelli adatti, ecc.
3. Un informatico applica i concetti di calcolo, progettazione informatica e algoritmi a uno specifico problema di progettazione, mentre uno scienziato dati applica quelli che emergono dall'apprendimento automatico, dalla classificazione, dalla classificazione dell'incertezza, dall'analisi dei cluster, dalla scienza computazionale, dai database, dal data mining, dalla visualizzazione dei dati, dalle statistiche, matematica, informatica e anche informatica.

Tabella di comparazione tra informatico e scienziato di dati

Base di confronto	Informatico	Data Scientist
Responsabilità primaria	Sono noti per modellare la scienza della tecnologia	Sono noti per scoprire il significato all'interno dei big data
Insieme di abilità	Skillset include elaborazione avanzata, esperienza approfondita nella creazione e costruzione di applicazioni su scala aziendale, soluzioni di sicurezza, sistemi di database e sistemi automatizzati	Ci si aspetta che sia esperto di matematica e informatica in modo che le grandi raccolte di dati possano essere analizzate utilizzando il data mining, l'analisi predittiva, la visualizzazione dei dati e una gestione efficiente dei dati.
Cosa fanno	Responsabile dello sviluppo della tecnologia di nuova generazione nel software, nella sicurezza informatica e nei sistemi intelligenti	Si presume che siano PMI (esperti in materia) in una o più competenze. La disciplina verrà utilizzata per chiarire la pertinenza e l'utilizzo di grandi serie di dati e pertanto è possibile promuovere il processo decisionale dell'organizzazione.
Perché sono importanti?	Sono i primi motori e driver delle invenzioni tecnologiche di oggi	I dati sono uno degli aspetti più cruciali di un'azienda e la sua enorme quantità richiede agli esperti di elaborare e trasformare quei dati grezzi in informazioni significative.
Stipendio potenziale (circa)	Varia da $ 68, 665 a $ 146, 810 in tutta la gamma di professionisti	Lo stipendio medio previsto per i professionisti dei big data è di $ 124.000 all'anno
applicazioni	Scienza generale Fisica Chimica Biologia Antropologia Sociologia Neuroscienza Genetica Geologia Robotica Salute e medicina Motore di ricerca per il corpo umano Il pensiero confuso può individuare il rischio cardiaco Uno sguardo al virus dell'influenza suina Gestire le epidemie nel mondo virtuale Enzyme Design Speedup Cardiochirurgia in 3D Ambienti di simulazione del training Raggi X che individuano il cancro al seno Mappatura delle malattie infettive Chirurgia Virtuale Aiutare i chimici nella battaglia del superbug Ambiente Utilizzo della rete mesh Wi-Fi per tenere d'occhio i ghiacciai che si sciolgono Robot pesce a mangiare l'inquinamento Simulatori di tornado - Titanic Twisters Monitorare il conteggio delle specie in pericolo Dati raccolti da calotte glaciali volatili Sociologia Biologia Robot auto-diretti che fanno scoperte Confronto dei genomi con testo scritto Sistema di screening cellulare automatizzato Reinventare indizi molecolari sull'evoluzione Schema proteico nei tessuti automatizzato Pipistrelli che classificano le piante dall'eco Modelli 3D per ottimizzare i sistemi Astronomia Simulazioni per esplosioni di supernovae Vivace 3-D per esplorare nuovi modi 19 tecnica a specchio per catturare le luci da un bordo dello spazio Assistenza umana Discorso collegato particolarmente sfidato e quelli con paralisi cerebrale per ottenere la voce Carrozzina controllata dal cervello Case intelligenti e bagni eleganti Persone paralizzate per camminare nel mondo virtuale Lavora con il braccio del robot tramite il pensiero Musica Sistemi per migliorare le prestazioni dei musicisti con prestazioni ideali Creazione istantanea di band di supporto per cantanti Arte Portare il vecchio guerriero dipinto alla vita virtuale Previsione di stress e deformazione Letteratura Governo Esplorazione Macchine Gli sport Linguistica	Derivazione dei dati dai motori di ricerca di Internet: Google Yahoo Chiedi Bing DuckDuckGo AOL Le pubblicità digitali sono rivolte al pubblico specifico. Il pubblico è estratto da data scientist. Le pubblicità includono: Mostra banner Schede digitali Annunci digitali I sistemi di raccomandazione sono utilizzati per: Promuovi prodotti Pubblica suggerimenti per l'interesse dell'utente e la pertinenza delle informazioni Genera traffico Riconoscimento delle immagini Riconoscimento vocale: Tecniche di apprendimento automatico Elaborazione del linguaggio naturale Gaming Siti Web di confronto prezzi / funzionalità Pianificazione del percorso aereo Prevedi i ritardi dei voli Classe di aeroplani da acquistare Decisione relativa ai voli in coincidenza e non in coincidenza Gestire efficacemente i programmi di fidelizzazione dei clienti Rilevazione di frodi e rischi Profilazione del cliente Spese passate Transazioni strane Logistica di consegna La migliore rotta per la spedizione I tempi di consegna più adatti La migliore modalità di trasporto Marketing Risorse umane Finanza Assistenza sanitaria Politiche di governo Auto a guida autonoma robot
Altre potenziali carriere	Ingegnere informatico Programmatore di applicazioni sviluppatore di applicazioni Architetto di database Sviluppatore di database Ingegnere IT Responsabile del data center Amministratore di rete Specialista mobile Network Architect Architetto di sistemi Ingegnere di reti sviluppatore web Programmatore di sistemi	Analista di sistemi aziendali Responsabile della business intelligence Ricercatore clinico Analista dati Biologo computazionale Sviluppatore di database Stratega dei dati Analista finanziario Analista di informatica sanitaria Modellatore predittivo Analista di marketing Analista di ricerca esperto di statistica Analista dei rischi

Conclusione - Computer Scientist vs Data Scientist

Entrambi questi flussi di Differenza tra Informatico e Scienziato dei dati hanno il proprio set di ruoli e responsabilità di cui occuparsi ed entrambi mirano a rendere il mondo un posto migliore. Se stai cercando di perseguire una carriera in uno di questi, ora sai quale scegliere.
Resta sintonizzato sul nostro blog per ulteriori articoli.

Articolo raccomandato

Questa è stata una guida allo scienziato informatico contro lo scienziato dei dati, il loro significato, il confronto diretto, le differenze chiave, la tabella di confronto e le conclusioni. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -

1. Informatica vs Data Science: scopri i 8 migliori confronti
2. 3 migliori carriere di dati per Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
3. 9 Eccezionale differenza tra Data Science e Data Mining