Наука о данных и информатика: в чем разница?

По мере развития технологий компаниям часто приходится нанимать различные типы ролей, чтобы не отставать от цифровых потребностей своих клиентов и клиентов. Специалисты по обработке и анализу данных и специалисты по информатике — две распространенные технические профессии во многих отраслях, но эти роли служат разным целям. Если вы заинтересованы в карьере в области технологий, понимание разницы между позициями в области науки о данных и информатики может помочь вам выбрать карьеру, которая соответствует вашим потребностям и интересам.

В этой статье мы обсудим различия и сходства между наукой о данных и информатикой, чтобы дать вам лучшее представление о том, какая профессия вам подходит.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это использование алгоритмов для поиска в данных компании и повышения эффективности компании, составления отчетов или решения проблем. Эта область является специализацией более крупной области компьютерных наук и использует многие из тех же инструментов и технологий для автоматизации исследования данных в компании. Данные, собранные и изученные в этой карьере, могут включать информацию о клиентах, статистику о производительности различных отделов и информацию, хранящуюся в базах данных для использования в продуктах компании, таких как веб-приложения.

Что такое информатика?

Информатика — это область, которая фокусируется на создании и улучшении технологий внутри компании различными способами. Этот термин включает такие специализации, как наука о данных, информационные технологии (ИТ) и разработка программного обеспечения. Многие люди, работающие в области компьютерных наук, используют или понимают языки программирования и обладают базовыми компьютерными навыками для ремонта физических машин в офисе, разработки сетей и баз данных для работодателей или создания цифровых продуктов для продажи клиентам и клиентам.

Различия между наукой о данных и информатикой

Рассмотрим эти различия между наукой о данных и информатикой, чтобы помочь вам выбрать, какая область технологий лучше всего подходит для вас, чтобы начать карьеру:

Должностные обязанности

Должностные обязанности людей, занимающихся наукой о данных, часто отличаются от обязанностей тех, кто занимается информатикой. Многие должностные обязанности специалистов по данным включают использование данных для решения проблем или поиска возможностей для роста в компании, поэтому специалисты по данным могут сотрудничать с заинтересованными сторонами, чтобы помочь им лучше понять проблемы и возможности, которые они ищут. Они также обрабатывают собранные данные и представляют их в моделях данных заинтересованным сторонам и менеджерам, чтобы каждый мог видеть тенденции и анализировать информацию.

Обязанности специалиста по информатике могут меняться в зависимости от его специализации, поэтому некоторые специалисты по информатике могут выполнять работу по науке о данных. Тем не менее, общие обязанности специалистов в области компьютерных наук включают создание и поддержку технологических инструментов, таких как программы и приложения, которые помогают компании функционировать или предоставлять клиентам полезный продукт. Для этого они пишут и тестируют код на языках программирования, ищут ошибки или проблемы с помощью технических средств и инструментов проектирования со своими командами.

Образование

Образовательные требования для карьеры в области науки о данных, как правило, более строгие, чем требования для карьеры в области информатики, хотя некоторые кандидаты в области науки о данных могут заменить образование соответствующим опытом. Обычно работодатели ожидают, что кандидат на работу, работающую с данными, должен иметь степень магистра в области науки о данных. Многие специалисты по данным получают степень бакалавра в области компьютерных наук, статистики или других областей, связанных с технологиями или анализом данных.

Требования для карьеры начального уровня в области компьютерных наук часто включают степень бакалавра или специальность в области компьютерных наук, но работодатели могут принимать кандидатов, которые прошли курс обучения в области, на которую они претендуют. Существуют различные типы степеней и учебных программ, доступных в зависимости от специализации или области компьютерных наук, которые кто-то хочет получить, поэтому важно изучить конкретные рабочие места, которые вы, возможно, захотите, чтобы убедиться, что вы можете выполнить любые требования к образованию.

Типы ролей

Поскольку наука о данных и компьютерная наука имеют разную направленность, в каждой из этих областей технологий также могут быть разные роли, которые могут выполнять люди. Роли в области науки о данных включают сбор данных и специализацию в области аналитики. Эти роли сосредоточены на работе с данными компании и интерпретации данных, чтобы помочь своим работодателям принимать решения. Некоторые роли науки о данных включают:

• Специалист по данным

• Администратор базы данных

• Архитектор данных

• Аналитик данных

• Статистик

Роли в области информатики варьируются в зависимости от навыков и интересов кандидата, но большинство должностей в этой области карьеры продвигают технологии и производят или поддерживают продукты для компании. В компьютерных науках есть рабочие места, связанные с программным обеспечением, оборудованием и физическими продуктами, такими как компьютерные системы. Вакансии, которые вы можете получить в области компьютерных наук, включают:

• Инженер-программист

• веб-разработчик

• ИТ-аналитик

• Программист

• UI и UX специалист

Цель

И наука о данных, и информатика имеют определенную цель в области технологий, которая позволяет им достигать более мелких целей в рамках более крупной цели улучшения бизнеса. Цель изучения и применения науки о данных обычно состоит в том, чтобы изменить способ функционирования бизнеса путем анализа данных и статистики, чтобы узнать, где бизнес может улучшиться. Эта работа предоставляет ценную информацию и понимание различным отделам организации, таким как финансы, маркетинг и командам, создающим реальные продукты для клиентов.

Цель компьютерных наук состоит в том, чтобы работать с программным обеспечением, таким как программы и приложения, и аппаратным обеспечением, таким как физические компьютеры и электронные инструменты, чтобы облегчить для компании хорошую работу и создание высококачественных продуктов. Сотрудники в этой области могут использовать данные специалистов по обработке и анализу данных, например информацию о стоимости эксплуатации сервера, для улучшения своей работы и более эффективного создания или обслуживания технологий компании.

История

Информатика — гораздо более старая профессия, чем наука о данных. Еще до того, как появились современные компьютеры, ученые могли использовать такие инструменты, как счеты, для выполнения вычислений или расчетов. В то время как современная компьютерная наука началась, когда ученые построили первые электронные компьютеры, наука о данных не появилась как профессия до тех пор, пока несколько десятилетий спустя организации не решили хранить и анализировать свои данные в компьютерах.

Сходства между наукой о данных и информатикой

Поскольку наука о данных является категорией информатики, эти две области имеют много общего, например:

Промышленность

И наука о данных, и информатика существуют в технологической отрасли. Это означает, что многие специалисты по обработке и анализу данных и информатики изучают одни и те же вещи в школе или на учебных программах, потому что они используют схожие инструменты и методы для выполнения своей работы. Многие люди, занимающиеся наукой о данных, сначала получают степень в области компьютерных наук, чтобы понять основы технологии компании, а затем изучают специализацию по обработке данных. Некоторые инструменты, используемые этими профессиями в технологической отрасли, включают использование баз данных, сетей и компьютеров.

Языки программирования

Хотя многим специалистам по данным не нужны навыки программирования, работодатели могут ожидать, что они знакомы с определенными языками программирования и их базовым использованием в науке о данных. Кроме того, не все ученые-компьютерщики используют языки программирования, но многие люди в этой области становятся инженерами-программистами и ежедневно используют код для выполнения своей работы.

Обычно используемый язык программирования как в науке о данных, так и в информатике — это Python. Этот удобный для начинающих язык программирования позволяет людям, работающим в этих областях, интегрировать различные инструменты и создавать функции, которые помогают им работать более эффективно. Вы можете использовать Python в науке о данных для выполнения анализа данных и создания более полезных методов сбора данных, в то время как специалисты по информатике могут использовать этот язык для создания программ и приложений для компании или клиентов.

Рабочая среда

Рабочая среда для людей, занимающихся наукой о данных и информатикой, как правило, одинакова, и многие специалисты в этих областях делят офисы и работают в одних и тех же отделах. В каждой отрасли есть специалисты по технологиям, которые используют онлайновые или цифровые услуги, но в технологической отрасли специально работают как специалисты по данным, так и специалисты по информатике, чтобы обеспечить бесперебойную и эффективную работу всех цифровых операций.

Для многих людей на этих работах рабочий день представляет собой традиционный восьмичасовой рабочий день в офисе. Многие технические сотрудники также могут работать из дома на устройствах с доступом в Интернет с надлежащими настройками безопасности. Они часто работают в командах и отчитываются перед супервайзерами и менеджерами проектов, которые распределяют работу и оценивают производительность.

Навыки и умения

Профессионалы в области данных и информатики также имеют много общих навыков, потому что они используют схожие методы для выполнения своей работы. Некоторые общие навыки включают в себя:

• Внимание к деталям: уделение пристального внимания деталям данных или технологии позволяет специалистам по данным и информатике более эффективно находить проблемы и возможности.

• Организация: организационные навыки дают этим профессионалам возможность организовать свою работу так, чтобы другие могли эффективно ее использовать, например, путем создания читаемых графиков данных или написания чистого кода.

• Решение проблем. Решение проблем жизненно важно для работы в этих областях, потому что решение проблем с использованием данных или технологии позволяет бизнесу успешно работать.