Кибербезопасность и наука о данных: в чем разница?

10 сентября 2021 г.

Поскольку технологии продолжают развиваться, предприятия хотят защитить конфиденциальную информацию от нежелательных утечек и найти новые способы анализа данных для улучшения своей деятельности. Кибербезопасность и наука о данных — это две быстрорастущие области, которые могут предоставить множество рабочих мест для специалистов с технологическими навыками. Если вас интересуют эти две области, возможно, вы захотите узнать об их сходствах и различиях, таких как требования к образованию, должностные обязанности и потенциальный доход, чтобы определить, какую карьеру выбрать. В этой статье мы рассмотрим некоторые общие черты и различия между профессиями в области кибербезопасности и наукой о данных.

Что такое кибербезопасность?

Кибербезопасность — это защита данных, информации и активов бизнеса, таких как компьютерная сеть. Это превентивная мера, которая может помочь организациям защитить свои данные и инфраструктуру информационных технологий (ИТ) от несанкционированного доступа. Специалисты по кибербезопасности отслеживают потенциальные угрозы, оценивают риски, разрабатывают политики безопасности и реагируют на инциденты.

Кто использует кибербезопасность?

Многие организации нанимают аналитиков или консультантов по кибербезопасности, которые могут защитить свою сеть и данные от взломов. Специалисты по кибербезопасности могут помочь предприятиям защитить конфиденциальную информацию, которая может быть скомпрометирована в случае утечки данных. Некоторые примеры организаций, которые нанимают экспертов по кибербезопасности, включают банки, компании, выпускающие кредитные карты, предприятия электронной коммерции, технологические компании, медицинские клиники и больницы. У специалистов по кибербезопасности может быть много должностей в зависимости от области их специализации. Некоторые из этих рабочих мест включают в себя:

• Аналитики кибербезопасности. Эти специалисты контролируют ИТ-инфраструктуру компании, включая сети и базы данных, для выявления потенциальных угроз безопасности и реагирования на нарушения.

• Специалисты по реагированию на инциденты: эти специалисты по кибербезопасности специализируются на реагировании на инциденты и расследовании причин нарушения безопасности, чтобы свести к минимуму ущерб.

• Аналитики компьютерной криминалистики: эти специалисты обычно работают в правоохранительных органах, чтобы собирать, восстанавливать и анализировать цифровые доказательства для расследования.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это изучение данных с использованием различных научных методов и алгоритмов. Это может помочь организациям выявлять тенденции, такие как привычки клиентов, и делать прогнозы на основе исторических данных. Например, бизнес может использовать науку о данных для прогнозирования потенциального интереса клиентов к новому продукту. Специалисты по обработке и анализу данных создают и оценивают статистические модели, чтобы извлечь из данных ценную информацию, которая может быть полезна для бизнеса.

Кто использует науку о данных?

Специалисты по данным могут работать во многих организациях, помогая улучшить качество их продуктов или услуг. Например, специалисты по данным могут использовать алгоритмы для изучения производственных данных компании и определения способов оптимизации операций. Различные отрасли предпочитают нанимать специалистов по данным, включая розничную торговлю, финансы, технологии и здравоохранение. Некоторые различные работы в области науки о данных включают:

• Специалист по данным: эти эксперты по данным используют технологии и математику для анализа данных и интерпретации информации, чтобы помочь компаниям принимать бизнес-решения.

• Статистик: эти специалисты используют статистические теории для сбора данных, таких как результаты опросов, и делают выводы, чтобы давать рекомендации на основе информации.

• Инженер данных: эти специалисты помогают подготавливать, управлять и систематизировать данные, чтобы сделать их легко доступными для ученых и аналитиков данных.

Кибербезопасность против науки о данных

Специалисты по кибербезопасности защищают данные организации, а специалисты по обработке и анализу данных изучают эту информацию, чтобы получить ценные сведения о бизнесе. Хотя эти две области имеют некоторое сходство, они также имеют ключевые различия. Вот сравнение кибербезопасности и науки о данных, чтобы помочь вам понять разницу:

Цель

Цель кибербезопасности в бизнесе — защитить данные и сети организации от несанкционированного доступа, например, хакеров. Эти специалисты разрабатывают стратегии для защиты технической инфраструктуры и информации своего работодателя. Напротив, цель науки о данных состоит в том, чтобы обрабатывать большие объемы данных в управляемые наборы данных для анализа информации. Те, кто занимается наукой о данных, помогают организациям собирать и изучать данные, чтобы понять тенденции и разработать прогнозы для бизнеса на будущее.

Обязанности

Специалисты по кибербезопасности и науке о данных могут иметь множество должностных обязанностей в зависимости от их должности и области специализации. Как правило, специалисты по кибербезопасности отслеживают сети и данные компании, создают меры безопасности для защиты этой информации и проверяют эти методы, чтобы убедиться, что они работают эффективно. Эти специалисты также изучают новые технологии и тенденции в области безопасности, чтобы помочь защитить компанию от новых угроз кибербезопасности.

Напротив, специалисты по данным разрабатывают теории о данных и пишут алгоритмы для более эффективного изучения информации. Они создают статистические модели для сбора и анализа больших объемов данных и оценивают модель, чтобы определить области для улучшения. Специалисты по обработке и анализу данных используют различные методы для принятия решений на основе данных, например прогнозную причинно-следственную аналитику, которая может предсказывать различные результаты будущего события.

Образование

Как правило, работа в области науки о данных требует большего образования, чем работа в области кибербезопасности. Специалисты по данным обычно получают степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных или смежных областях, таких как математика. После получения степени бакалавра многие специалисты по данным предпочитают получить степень магистра в области науки о данных или в смежных областях, таких как интеллектуальный анализ данных или машинное обучение, чтобы улучшить свои возможности трудоустройства. Степень магистра является минимальным требованием для многих профессий, связанных с наукой о данных, и она также может помочь этим специалистам продвигаться по карьерной лестнице.

Однако для работы в области кибербезопасности обычно требуется только степень бакалавра в области компьютерных наук или информационной безопасности. В то время как для некоторых должностей высшего уровня, таких как директор по информационной безопасности, может потребоваться степень магистра, большинство специалистов по кибербезопасности могут найти работу со степенью бакалавра. Из-за развития технологий, которые хакеры могут использовать для получения доступа к информации компании, аналитики кибербезопасности часто продолжают учиться, работая на своих должностях. Многие предпочитают приобретать новые навыки, получая профессиональные сертификаты, такие как сертифицированный аудитор информационных систем (CISA) или сертифицированный этический хакер (CEH).

Обратите внимание, что ни одна из компаний или сертификатов, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.

Зарплата

Работа как в области кибербезопасности, так и в области науки о данных может дать возможность получать прибыльную заработную плату. Однако специалисты по данным обычно зарабатывают больше, чем специалисты по кибербезопасности. Средняя зарплата специалиста по данным составляет 119 378 долларов в годв то время как аналитик по кибербезопасности зарабатывает в среднем 94 360 долларов в год. Заработная плата для обеих профессий может варьироваться в зависимости от образования, опыта, работодателя и географического положения.

Перспективы работы

Перспективы работы как для специалистов по кибербезопасности, так и для специалистов по обработке и анализу данных являются положительными, поскольку предприятия продолжают использовать новые технологии для улучшения своей деятельности и сохранения конкурентоспособности. Согласно Бюро статистики труда США (BLS)перспективы вакансий для аналитиков информационной безопасности, включая кибербезопасность, могут вырасти на 33% с 2020 по 2030 год. Бюро связывает значительный рост этих вакансий с растущей зависимостью предприятий от технологий и ростом угроз кибербезопасности.

BLS прогнозирует, что перспективы компьютерных и информационных исследований, включая науку о данных, могут увеличиться на 22% с 2020 по 2030 год. Этот рост, вероятно, будет связан с увеличением сбора данных предприятиями, что может привести к увеличению спроса на услуги и алгоритмы интеллектуального анализа данных. который может анализировать данные, согласно бюро. По данным BLS, несмотря на то, что рабочие места в области науки о данных могут расти немного медленнее, чем рабочие места в области кибербезопасности, обе профессии, вероятно, будут расти намного быстрее, чем в среднем по рабочей силе.

Рабочая среда

Специалисты по кибербезопасности и науке о данных часто проводят много часов, работая за компьютером за столом. Вакансии в этих областях обычно представляют собой должности с полной занятостью, хотя специалисты в обеих областях могут работать дополнительные часы по мере необходимости. Например, аналитик по кибербезопасности может работать в выходные дни, чтобы отреагировать на потенциальную угрозу, а специалисты по обработке и анализу данных могут работать дольше, если уложились в срок проекта.

Одно из ключевых различий между их рабочими средами заключается в том, что специалисты по кибербезопасности обычно работают независимо. Как правило, они отслеживают угрозы и тестируют свои стратегии реагирования без надзора или помощи. Однако специалисты по данным часто работают в командах с другими аналитиками, инженерами и разработчиками для выполнения своих рабочих задач, таких как создание новых моделей для анализа данных.