Nauka o danych a informatyka: jaka jest różnica?

Co jest lepsze: informatyka czy nauka o danych?

Więc co jest lepsze: nauka o danych czy informatyka i który program studiów powinieneś realizować? Na Uniwersytecie Rice wielu obecnych i przyszłych studentów zmaga się z tym pytaniem, rozważając nasze programy studiów licencjackich i magisterskich z informatyki i nauk o danych. Z ponad 65+ lat w informatyce i reputację najnowocześniejszych badań w takich dziedzinach jak Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, mamy wyjątkowy wgląd w potrzeby czołowych pracodawców (zarówno krótko-, jak i długoterminowych), a także w to, jak pochodzenie i wymagania wstępne uczniów, mocne strony internetowe Wrocław i zainteresowania oraz kariera / pośrednictwo pracy różnią się na obu ścieżkach.

Najpierw przejrzyjmy podstawowe różnice, a następnie zastanówmy się, która ścieżka i wynik mogą być dla Ciebie najlepsze.

Czym jest informatyka?

Informatyka jest starszą z dwóch dyscyplin i jest uważana za podstawą nauki o danych. Agencja marketingowa Wrocław to holistyczne badanie wszystkich aspektów komputerów z naciskiem na oprogramowanie, oferujące „ogólne” podejście do tematów obejmujących od systemów oprogramowania i algorytmów po sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, bazy danych i bezpieczeństwo cybernetyczne. Informatycy zajmują szeroki zakres stanowisk, wykorzystując swoją rozległą wiedzę na temat wszystkich aspektów połączonych, nowoczesnych systemów komputerowych i myślenia obliczeniowego.

Czym jest nauka o danych?

Nauka o danych teraz stała się odrębną dyscypliną, chociaż statystycy, informatycy i inżynierowie elektrycy od dziesięcioleci skupiają się na wyciąganiu wniosków z danych i zarządzaniu nimi. Wraz z rozwojem Internetu, największej na świecie publicznej bazy danych i rozprzestrzenianiem się czujników we wszystkim, od silników samolotowych po żarówki domowe, generowane są ogromne strumienie danych. Dzięki odpowiednim umiejętnościom te „duże zbiory danych” można wykorzystać do identyfikowania wzorców w dużych zbiorach danych, trenowania dokładniejszych algorytmów, tworzenia modeli predykcyjnych w celu poprawy niemal każdego aspektu strategii i operacji biznesowych oraz do wielu innych działań.

 

Nauka o danych a informatyka: dwie różne ścieżki edukacyjne

Po pierwsze, co lepiej opisuje Ciebie, Twoje zainteresowania czy zamiary zawodowe?

• Odp.: Bardziej interesuje mnie opracowywanie złożonych systemów oprogramowania, produktów, narzędzi i platform, z których ludzie i firmy będą korzystać w celu poprawy bezpieczeństwa, łatwości, przystępności cenowej, skuteczności, ogólnej jakości życia i nie tylko
• B: Bardziej interesuje mnie udzielanie odpowiedzi na duże, strategicznie ważne pytania zadawane przez firmy, instytucje rządowe, dostawców usług medycznych i organizacje non-profit, pomagając im osiągnąć większą efektywność dzięki danym i technologii

Jeśli odpowiedziałeś „A”, możesz być bardziej zainteresowany naciskiem informatyki na innowacje, rozwój i wdrażanie złożone systemy oprogramowania, bazy danych, produkty i usługi w całym szeregu zastosowań. Na przykład outsourcing programistów przeszkoleni w dziedzinie informatyki mogą projektować i budować „potoki”, przez które przesyłane są duże ilości danych, dlatego muszą zrozumieć, w jaki sposób złożone systemy ułatwiają przenoszenie, wykorzystywanie i przechowywanie bezpiecznych danych.

Jeśli odpowiedziałeś „B”, Data Science koncentruje się na kompleksowym zarządzaniu danymi udzielać lepszych odpowiedzi na złożone pytania i prognozy oparte na danych mogą być dla Ciebie odpowiednie. Jak omówimy później, naukowcy zajmujący się danymi są po części informatykami, po części matematykami, więc praca z zaawansowaną technologią, językami programowania i czynnikami modelowania statystycznego ma istotne znaczenie w tym zawodzie.

Zarówno informatyka, jak i data science dają możliwość pozytywnego wpływu na świat i ułatwienia współczesnego życia. Jednocześnie oba zawody wymagają ścisłego przestrzegania kwestii etycznych, ponieważ społeczeństwo porusza złożone kwestie, takie jak stronniczość algorytmiczna, wytłumaczalność sztucznej inteligencji oraz wyłaniająca się siła robocza składająca się zarówno z ludzi, jak i maszyn.

Następnie omówimy różne wymagania wstępne, umiejętności i wiedzę wymagane do kontynuowania kariery w dziedzinie informatyki i nauki o danych.