difference between data science vs computer science
Conozca las diferencias y similitudes entre las dos disciplinas de la ciencia de datos y la informática a través de este tutorial:
En este tutorial, se explican brevemente las disciplinas de ciencia de datos e informática. Conozca las diferentes opciones de carrera disponibles para estas disciplinas para guiarlo en la elección de la opción de carrera según su interés.
Compararemos estas dos disciplinas y explicaremos sus diferencias y similitudes para comprenderlas en detalle.
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Lo que vas a aprender:
- Ciencia de datos Vs Ciencias de la computación
- Conclusión
Ciencia de datos Vs Ciencias de la computación
La ciencia de datos y la informática tienen una relación profunda porque existen problemas de datos inherentemente grandes que requieren una computación eficiente (y confiable). La informática se ocupa principalmente del desarrollo y la ingeniería de software. Sin embargo, la ciencia de datos tiene el uso de materias como matemáticas, estadística e informática.
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La ciencia de datos utiliza los principios de la informática y se diferencia de las nociones de análisis y seguimiento en la obtención de resultados relacionados con la predicción y la simulación.
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>> Haga clic en aquí para leer más sobre la ciencia de datos y su comparación con el análisis de macrodatos para comprender la naturaleza multidisciplinaria de la ciencia de datos.
La ciencia de datos hace uso del aprendizaje automático y otras técnicas, que conectan los problemas computacionales en la ciencia de los datos con los problemas algorítmicos en la informática. En otras palabras, podemos decir que la informática se utiliza en la ciencia de datos para comprender patrones digitales en datos estructurados y no estructurados y para simplificar muchas tareas analíticas complejas.
El enfoque algorítmico de la informática se centra en los fundamentos matemáticos del cálculo numérico y brinda a sus profesionales las herramientas para crear algoritmos eficientes y optimizar sus resultados.
En la ciencia de datos moderna, comenzando con las habilidades necesarias de algoritmos y modelado algorítmico, los estudiantes estudian los fundamentos del uso de varios algoritmos y técnicas de minería de datos. El aprendizaje automático y la ciencia de datos son tan nuevos y dinámicos que no existe un teorema fundamental único que pueda definirlos.
Comparación de la ciencia de datos y la informática
| Ciencias de la Computación | Ciencia de los datos |
|---|---|
| Desarrollador de aplicaciones / sistemas Desarrollador web Ingeniero en hardware Administrador de base de datos Analista de sistemas informáticos, Analista informático forense, Analista de seguridad de la información, etc. | Analista de datos Científico de datos Ingeniero de datos Ingeniero de almacenamiento de datos Analistas comerciales Gerente de análisis Analistas de inteligencia empresarial |
| Estudio de computadoras, su diseño, arquitectura. Abarca elementos de software y hardware de computadoras, máquinas y dispositivos. | Estudio de datos, su tipología, minería de datos, manipulación. aprendizaje automático, predicción, visualización y simulación |
| Principales áreas de aplicación | |
| Ordenadores Bases de datos Redes Seguridad Informática Bioinformática Lenguajes de programación Ingeniería de software Diseño de algoritmos | Analítica de Big Data Ingeniería de datos Aprendizaje automático Recomendación Análisis del comportamiento del usuario Análisis de clientes Analítica operativa Analítica predictiva Detección de fraudes, etc. |
| Presencia en académicos | |
| Existe desde hace muchos años en el ámbito académico. | Se ha introducido recientemente en académicos. |
| Opciones de carrera | |
Opciones de carrera en ciencia de datos
Encontrar el trabajo adecuado es algo esencial en la vida de la mayoría de las personas. Sin embargo, es un gran esfuerzo hojear todas las definiciones que se disuelven y los títulos confusos de carreras en la ciencia de datos.
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Aquí está la lista de algunos de los títulos de trabajo más comunes que existen en este campo.
# 1) Analista de datos
Es un trabajo de nivel de entrada en ciencia de datos. Como analista de datos, la empresa le hace preguntas. El analista de datos debe responder a las que se basan en sus habilidades en minería de datos, visualización de datos, probabilidad, estadísticas y la capacidad de presentar información compleja de una manera fácil de entender utilizando cuadros de mando, gráficos, tablas, etc.
Lectura sugerida = >> Diferencias entre analista de datos y científico de datos
# 2) Científico de datos
Como científico de datos y como persona senior, es necesario tener la experiencia adecuada en el manejo de datos extensos. Algunas actividades de un científico de datos son similares a las de un analista de datos. Una posible adición es la habilidad para usar el aprendizaje automático. Los científicos de datos diseñan, desarrollan y evolucionan modelos de aprendizaje automático para realizar predicciones precisas basadas en datos pasados y en tiempo real.
Los científicos de datos generalmente trabajan de forma independiente para descubrir patrones en la información que la administración podría no haber encontrado y podría hacer en beneficio de la empresa.
# 3) Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos son responsables de crear y mantener la infraestructura de análisis de datos y la canalización de una empresa mediante el uso de sus habilidades en SQL avanzado, administración de sistemas, programación y habilidades de scripting para automatizar varias tareas.
>> Haga clic en aquí para obtener más información sobre un analista de datos, un científico de datos y un ingeniero de datos.
Algunos otros títulos de trabajo similares a los mencionados anteriormente son ingeniero de aprendizaje automático, analista cuantitativo, analista de inteligencia empresarial, ingeniero de almacenamiento de datos, arquitecto de almacenamiento de datos, estadístico, analista de sistemas y analista de negocios.
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Opciones de carrera en informática
Al completar un título en ciencias de la computación, algunos de los trabajos más comunes que se pueden encontrar se detallan a continuación:
# 1) Desarrollador de software de aplicaciones / sistemas
Los desarrolladores de software son personas creativas que se encargan de diseñar, desarrollar e instalar sistemas de software. Tienen habilidades de desarrollo de software, mantenimiento de versiones y necesitan estar atentos para detectar pequeños errores en una gran base de código. La calidad de la resolución de problemas y la resolución de problemas en código roto se aprecia enormemente en la carrera de los desarrolladores.
Junto con las habilidades técnicas requeridas para el desarrollo de software, una persona también necesita comunicar sus hallazgos a la gerencia y colaborar con otros desarrolladores y evaluadores.
# 2) Ingeniero de hardware informático
Un sistema informático consta de dos elementos principales, es decir, software y hardware.
Los ingenieros de hardware informático se ocupan de los procesos de diseño, prueba y producción de computadoras y sus componentes relacionados con varios subsistemas y hardware electrónico, como monitores, teclados, placas base, ratones, dispositivos USB, firmware OS (BIOS) y otros componentes como sensores y actuadores.
# 3) Desarrollador web
El desarrollador web tiene las mismas habilidades que un desarrollador de software. Sin embargo, codifican aplicaciones que se ejecutan en el navegador. Significa que un desarrollador web necesita saber HTML, CSS y JavaScript para desarrollar partes frontales de la aplicación web.
Además, para desarrollar partes del backend que se encarguen de la interacción con las bases de datos y la lógica empresarial de la aplicación, es necesario conocer lenguajes de programación como Perl, Python, PHP, Ruby, Java, etc. Sin embargo, recientemente con la llegada de nuevos pilas homogéneas como NodeJS, se ha hecho posible escribir funcionalidades de backend en JavaScript.
# 4) Administrador de base de datos
Un administrador de bases de datos es responsable del funcionamiento y mantenimiento de uno o más sistemas de bases de datos. Los administradores suelen estar especializados en almacenar y procesar datos en bases de datos con la ayuda de consultas, desencadenantes y procedimientos y paquetes almacenados. Deben garantizar la seguridad y disponibilidad de los datos para los usuarios y otras partes interesadas.
Después de la informática, algunas otras opciones profesionales estándar son Analista de sistemas informáticos, Analista informático forense, Analista de seguridad de la información, etc.
Diferencias clave: informática frente a ciencia de datos
Algunas diferencias críticas entre la informática y la ciencia de datos están relacionadas con su alcance y roles de trabajo relacionados con estos campos.
Estos se enumeran a continuación:
- La informática se trata más de software, máquinas y dispositivos. Sin embargo, la ciencia de datos utiliza esos aspectos para generar resultados mediante el procesamiento de datos con software y dispositivos informáticos.
- La informática tiene actividades relacionadas con el desarrollo y la creación de computación, almacenamiento y redes, mientras que la ciencia de datos tiene actividades que se relacionan con la comprensión del comportamiento de los usuarios y las organizaciones.
- En Ciencias de la Computación, uno tiene que estudiar arquitectura de computadoras, algoritmos de software, diseño e implementación de hardware y software. Sin embargo, en la ciencia de datos, uno tiene que explorar tipos de datos como algoritmos estructurados, no estructurados y de aprendizaje automático para predecir y simular resultados futuros.
Lectura recomendada = >> Diferencia entre ciencia de datos, big data y análisis de datos
Preguntas frecuentes
P # 1) ¿Qué paga más ciencia de datos o ingeniería de software?
Responder: La ciencia de datos paga más que la ingeniería de software. En promedio, un ingeniero de software gana un salario de USD 100000 por año. Sin embargo, un científico de datos gana un salario anual de más de 140000 USD. Tener habilidades en ciencia de datos puede aumentar rápidamente su salario de 25000 a 35000 USD por año si es un desarrollador de software o un ingeniero de sistemas con experiencia.
P # 2) ¿Necesita informática para la ciencia de datos?
Responder: La informática puede ser necesaria para la ciencia de datos. Para ser científico de datos, es posible que tenga que aprender informática. Sin embargo, es más un asunto subjetivo. Según el profesor Haider, cualquiera que pueda articular una historia con las herramientas de visualización adecuadas extrayendo información de la estructura o de los datos no estructurados puede convertirse en un científico de datos.
P # 3) ¿Qué es mejor informática o ciencia de datos?
Responder: Tanto la informática como la ciencia de datos son aceptables. La informática tiene su relevancia y la ciencia de datos la suya propia. Ambas ciencias tienen muchas similitudes y diferencias, como también se destaca en el artículo anterior. Sin embargo, en lo que respecta a los salarios, a los científicos de datos se les paga más que a los ingenieros en informática.
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Conclusión
En este artículo de Data Science vs Computer Science, al comparar ambas ciencias, hemos enumerado las áreas de aplicación y las opciones profesionales estándar, explicando los detalles de las actividades de los ingenieros en cada área.
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