7 choses utiles que vous devez savoir sur l'informaticien contre le data scientist

• Différence entre un informaticien et un scientifique des données

Différence entre un informaticien et un scientifique des données

L'informatique est une approche de l'étude systématique des algorithmes, du traitement, de la communication, du stockage, etc. Les informaticiens doivent donc être capables d'analyser et de modéliser les problèmes. Il devrait également avoir une base solide dans les domaines cruciaux et des connaissances approfondies dans un ou plusieurs domaines de la discipline. C'est une science et une technique de résolution de problèmes. Les scientifiques des données, d'autre part, devraient connaître diverses méthodes, algorithmes et processus scientifiques pour extraire des connaissances et des informations à partir de données sous diverses formes qui peuvent être structurées ou non structurées. Le concept est assez similaire à l'exploration de données qui utilise des méta-mots-clés pour extraire les informations pertinentes.

Étudions plus en détail l'informaticien et le data scientist:

L'informatique traite de la théorie, de l'expérimentation qui forme la base de la conception et de l'utilisation des ordinateurs. Les informaticiens ont un large éventail de spécialités telles que la maîtrise des architectures, des systèmes logiciels, de l'intelligence artificielle, des sciences informatiques, des graphiques et du génie logiciel.

Comme la science des données est connue pour être un concept d'unification des statistiques, de l'apprentissage automatique, de l'analyse des données et de leurs méthodes connexes, les scientifiques des données sont censés dériver et générer des données significatives à partir des données déjà traitées afin de fournir aux entreprises des perspectives futures, des risques prévisions et moyens d'atténuation des risques.

Comparaison directe entre informaticien et data scientist (infographie)

Vous trouverez ci-dessous le top 7 des comparaisons entre informaticien et data scientist

Différences clés entre l'informaticien et le data scientist

Voici la différence entre l'informaticien et le data scientist sont les suivants

1. Un informaticien vise à simplifier les problèmes et à les classer en plus petits morceaux tandis qu'un scientifique des données abordera les problèmes d'un point de vue commercial et plongera en profondeur dans le cycle de vie de l'analyse des données.
2. Un informaticien utilise ensuite un algorithme de classification et l'améliore pour répondre à l'énoncé du problème, ce qui peut être fait en concevant une nouvelle architecture ou en jouant avec des méthodes de régularisation tandis qu'un scientifique des données utilise des techniques telles que le nettoyage de l'ensemble de données, la normalisation, l'imputation manquante, les tests statistiques, la validation croisée, modèles adaptés, etc.
3. Un informaticien applique les concepts de calcul, de conception informatique et d'algorithmes à un problème de conception spécifique tandis qu'un informaticien applique ceux issus de l'apprentissage automatique, de la classification, de la classification des incertitudes, de l'analyse de grappes, de la science informatique, des bases de données, de l'exploration de données, de la visualisation des données, des statistiques, mathématiques, sciences de l'information et aussi informatique.

Tableau de comparaison informaticien vs data scientist

Base de comparaison	Informaticien	Scientifique des données
Responsabilité principale	Ils sont connus pour façonner la science de la technologie	Ils sont connus pour découvrir le sens des mégadonnées
Ensemble de compétences	L'ensemble de compétences comprend l'informatique avancée, une expérience approfondie de la création et de la création d'applications à l'échelle de l'entreprise, de solutions de sécurité, de systèmes de bases de données et de systèmes automatisés	Devrait être bien informé en mathématiques et en informatique afin que de grandes collections de données puissent être analysées en utilisant l'exploration de données, l'analyse prédictive, la visualisation des données et la gestion efficace des données.
Ce qu'ils font	Responsable du développement de la technologie de nouvelle génération dans les logiciels informatiques, la cybersécurité et les systèmes intelligents	Devrait être des PME (experts en la matière) dans une ou plusieurs compétences. La discipline sera utilisée pour clarifier la pertinence et l'utilisation de grands ensembles de données et, par conséquent, améliorer la prise de décision organisationnelle peut être encouragée.
Pourquoi sont-ils importants	Ils sont les principaux moteurs et moteurs des inventions technologiques d'aujourd'hui	Les données sont l'un des aspects les plus cruciaux d'une entreprise et leur quantité considérable nécessite des experts pour traiter et transformer ces données brutes en informations significatives.
Salaire potentiel (environ)	Échelle de 68 665 $ à 146 810 $ pour l'ensemble des professionnels	Le salaire médian prévu pour les professionnels du big data est de 124 000 $ par an
Applications	Science générale La physique Chimie La biologie Anthropologie Sociologie Neuroscience La génétique Géologie Robotique Santé et médecine Moteur de recherche pour le corps humain Une pensée floue peut détecter un risque cardiaque Un regard à l'intérieur du virus de la grippe porcine Gérer les épidémies dans le monde virtuel Accélération de la conception des enzymes Chirurgie cardiaque en 3D Environnements de simulation de formation Les rayons X repèrent le cancer du sein Cartographie des maladies infectieuses Chirurgie virtuelle Aider les chimistes dans la bataille des superbactéries Environnement Utilisation du réseau maillé Wi-Fi pour surveiller la fonte des glaciers Poisson robot pour manger la pollution Simulateurs de tornade - Titanic Twisters Surveiller le nombre d'espèces menacées Données collectées sur les calottes glaciaires volatiles Sociologie La biologie Des robots autogérés font la découverte Comparaison des génomes avec le texte écrit Système automatisé de criblage cellulaire Réinventer les indices moléculaires de l'évolution Modèle de protéines dans les tissus automatisé Chauves-souris classant les plantes de l'écho Modèles 3D pour optimiser les systèmes Astronomie Simulations d'explosions de supernovae Des images 3D vivantes pour explorer de nouvelles façons 19 techniques de miroir pour capturer les lumières d'une extrémité de l'espace Assistance humaine Discours lié particulièrement contesté et ceux atteints de paralysie cérébrale pour obtenir la voix Fauteuil roulant contrôlé par le cerveau Maisons intelligentes et salles de bains intelligentes Des gens paralysés pour marcher dans le monde virtuel Travailler avec le bras du robot via la pensée La musique Des systèmes pour de meilleures performances des musiciens avec des performances idéales Création instantanée de groupes d'accompagnement pour chanteurs Art Amener le vieux guerrier de la peinture à la vie virtuelle Prédiction des contraintes et des contraintes Littérature Gouvernement Exploration Voitures Des sports Linguistique	Dérivation de données à partir de moteurs de recherche Internet: Google Yahoo Demander Bing Duckduckgo AOL Les publicités numériques sont destinées à un public spécifique. Le public est extrait par des scientifiques des données. Les publicités comprennent: Afficher des bannières Cartes numériques Annonces numériques Les systèmes de recommandation sont utilisés pour: Promouvoir les produits Publier des suggestions par intérêt de l'utilisateur et pertinence des informations Générer du trafic Reconnaissance d'image Reconnaissance de la parole: Techniques d'apprentissage automatique Traitement du langage naturel Gaming Sites de comparaison de prix / fonctionnalités Planification d'itinéraire de la compagnie aérienne Prédire les retards de vol Classe d'avions à acheter Lié à la décision concernant les vols avec correspondance et sans correspondance Exécutez efficacement des programmes de fidélisation de la clientèle Détection des fraudes et des risques Profilage client Dépenses passées Transactions étranges Logistique de livraison Meilleur itinéraire pour expédier Délai de livraison le mieux adapté Meilleur mode de transport Commercialisation Ressources humaines La finance Soins de santé Politiques gouvernementales Voitures autonomes Des robots
Autres carrières potentielles	Ingénieur informaticien Programmeur d'applications Développeur d'applications Architecte de base de données Développeur de base de données Ingénieur informatique Gestionnaire de centre de données Administrateur réseau Spécialiste mobile Architecte réseau Architecte de systèmes Ingénieur réseaux développeur web Programmeur de systèmes	Analyste des systèmes d'affaires Responsable intelligence d'affaires Chercheur clinique Analyste de données Biologiste informatique Développeur de base de données Stratège des données Analyste financier Analyste en informatique de la santé Modeleur prédictif Analyste marketing Analyste de recherche Statisticien Analyste des risques

Conclusion - Informaticien vs Data Scientist

Ces deux différences entre les flux Computer Science et Data Scientist ont leur propre ensemble de rôles et de responsabilités à prendre en charge et ils visent tous deux à rendre le monde meilleur. Si vous cherchez à poursuivre une carrière dans l'un de ces domaines, vous savez maintenant lequel choisir.
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