Разница между компьютерным ученым и специалистом по данным
Ученый- компьютерщик: ученый-компьютерщик - это человек, обладающий полными знаниями в области компьютерных наук, которая изучает вычисления и приложения. Ученые-программисты изобретают новые технологии в этой области, они часто применяют их к реальным проблемам, таким как наука или бизнес. Это может потребовать от них работы с другими специалистами, например инженерами. Некоторые из этих ученых могут специализироваться в определенной области, включая программирование или науку о данных.
Специалист по анализу данных: специалист по анализу данных сможет выполнять проекты в области науки о данных от начала до конца. Они могут помочь хранить большой объем данных, создавать процессы прогнозного моделирования и представлять результаты. Он организует (большие) данные. Выполняет описательную статистику и анализ для разработки идей, построения моделей и решения бизнес-задач. Обязательными навыками для специалистов по обработке данных являются математика и статистика, знание предметной области и мягкие навыки, программирование и базы данных, коммуникация и визуализация.
Ниже представлена таблица различий между Computer Scientist и Data Scientist:
| На основе | Специалист в области информатики | Специалист по данным | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Определение | Компьютерный ученый - это человек, обладающий знаниями в области информатики, которая изучает вычисления и приложения. | Специалист по анализу данных сможет выполнять проекты в области науки о данных от начала до конца. Они могут помочь хранить большие объемы данных, создавать процессы прогнозного моделирования и представлять результаты. | |||
| Навыки и умения | Разработка программного обеспечения Программирование Управление информационными системами | Математика Программирование Коммуникация | |||
| Важность | Ученый-компьютерщик очень необходим для понимания требований и доставки программного продукта конечным пользователям без уязвимостей. | В настоящее время огромное количество данных поступает из разных областей / полей. Следовательно, по мере роста данных необходимы знания, необходимые для анализа, управления и превращения их в полезное решение для бизнеса. | |||
| Методология | Для компьютерных ученых SDLC (Жизненный цикл разработки программного обеспечения) - это основа, которая состоит из требований, проектирования, разработки и сопровождения программного обеспечения. | Методологии для Data Scientist аналогичны процессу ETL. | |||
| Инструменты | Инструменты проектирования и анализа Инструменты базы данных Инструменты языков программирования Инструменты веб-приложений | Инструменты визуализации данных Инструменты анализа данных Инструменты базы данных. | |||
| Требования | Анализ требований пользователей. Дизайнер. Разработчик. Инженер по сборке и выпуску. Инженер по данным. | Специалист по данным. Бизнес-аналитик. Аналитик данных. Инженер по данным, а также специалист по данным. | |||
| Подход | Подходы для компьютерного ученого:| Подходы для Data Scientist: | Источники данных | Требования пользователей, развитие новых функций, а также потребность в некоторых функциях и т. Д. | Источником данных можно считать практически все данные веб-сайтов: социальные сети, бизнес-приложения, транзакции, данные датчиков, данные машинного журнала и т. Д. | |