Diferencia entre informática y ciencia de datos
Computer Science es el estudio del diseño, la arquitectura y su aplicación en el campo de la ciencia y la tecnología que consta de varios conceptos de aspectos técnicos. Incluye hardware, software, redes e Internet con una gran cantidad de áreas de investigación para avanzar más allá. Data Science es el estudio de varios tipos de datos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en cualquier forma o formatos disponibles para obtener cierta información. Data Science consta de diferentes tecnologías utilizadas para estudiar datos, como minería de datos, almacenamiento de datos, depuración de datos, archivo de datos, transformación de datos, etc., para que sea eficiente y ordenado.
Estudiemos más sobre Informática vs Ciencia de datos en detalle:
- La informática varía según la arquitectura, el diseño, el desarrollo y la fabricación de maquinaria o dispositivos informáticos que impulsan la industria de la tecnología de la información y su crecimiento en el mundo de la tecnología hacia el avance. La informática consta de diferentes conceptos técnicos, como lenguajes de programación, diseño de algoritmos, ingeniería de software, interacción humano-computadora y el proceso de computación. Las áreas principales incluyen sistemas de bases de datos, redes, seguridad, teoría de la informática y bioinformática.
- Data Science es útil para estudiar el comportamiento y los hábitos de los usuarios de Internet al recopilar información del tráfico de Internet y el historial de búsqueda de los usuarios. Así es como se mostrarán los anuncios recomendados para un usuario en sus páginas de navegación web sin sus entradas.
- La informática en comparación con la ciencia de datos difiere en términos de computación y datos donde la computación es el campo de los métodos operativos en los datos donde la ciencia de datos es el campo de estudiar, mantener, transformar, almacenar y procesar diferentes formatos de grandes volúmenes de datos.
- Data Science es un tema multidisciplinario con minería de datos, análisis de datos, aprendizaje automático, big data, el descubrimiento de conocimientos de datos, el desarrollo de productos de datos son sus elementos centrales. Necesita experiencia matemática, conocimiento tecnológico / habilidades técnicas y estrategia / perspicacia comercial con una mentalidad sólida.
- Los aspectos de hardware incluyen asignaturas de electricidad y electrónica en informática y se ocupa más de asignaturas de informática y académicos, además de la tecnología de la información.
Comparación entre informática y ciencia de datos (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 8 principales entre informática y ciencia de datos
Diferencias clave entre informática y ciencia de datos
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa la diferencia clave entre la informática y la ciencia de datos:
- La informática es el campo de los cálculos que consta de diferentes asignaturas, como estructuras de datos, algoritmos, arquitectura de computadoras, lenguajes de programación, etc., mientras que la ciencia de datos también comprende conceptos matemáticos, como estadística, álgebra, cálculo, estadística avanzada y Ingeniería de datos, etc.
- La informática nos da conocimiento sobre cómo se construyen y funcionan los procesadores y la gestión de la memoria en las áreas de programación. Data Science nos da una visión de cómo se pueden usar los datos para estudiar cómo se almacenarán, procesarán y manipularán para reducir la redundancia y hacerla significativa para un uso posterior.
- Computers Science nos brinda información detallada sobre la utilización de la maquinaria informática y sus aplicaciones. Data Science revela cómo extraer información y conocimiento de los datos en varias formas.
- Las subáreas de informática incluyen cálculos, teorías probabilísticas, razonamiento, estructuras discretas y diseño de bases de datos. La ciencia de datos incluye simulación, modelado, análisis, aprendizaje automático, matemática computacional, etc.
- La informática es la rama principal, mientras que Data Science es una rama de la informática.
- Computer Science se trata completamente de construir y utilizar computadoras de manera eficiente y Data Science se trata de manejar los datos de manera segura.
- La informática es completamente informática, mientras que la ciencia de datos es informática.
- La informática está evolucionando con conceptos avanzados y están llegando dispositivos más eficientes y avanzados. Los datos crecen rápidamente día a día, lo que hace que sea más complejo manejarlos y mantenerlos de manera eficiente.
- La informática se ocupa de algoritmos con un mayor enfoque en la ingeniería y el desarrollo de software. Data Science es la combinación de ingeniería de datos, matemática y estadística de tres campos.
- La informática se ocupa de formas científicas de encontrar una solución para un problema. Data Science trata de encontrar una manera de organizar y procesar datos.
- Computer Science tiene numerosas áreas de investigación para perseguir y sobresalir en la carrera profesional, mientras que las áreas de investigación de Data Science han evolucionado y se han expandido recientemente, lo que nos brinda más opciones.
Tabla de comparación de ciencias de la computación vs ciencia de datos
| La base de comparación entre la informática y la ciencia de datos | Ciencias de la Computación | Ciencia de los datos |
| Definición | Estudio de las computadoras y sus tecnologías de computación. | Estudio de varias formas de datos para extraer información. |
| Uso | Crecimiento tecnológico y avance | Administrar datos |
| Beneficios | Velocidad y rendimiento | Reducción en la redundancia de datos |
| Uso en tiempo real | Uso de dispositivos avanzados y ultrarrápidos como supercomputadoras | Mantenimiento y manejo de grandes volúmenes de datos de clientes. |
| Académica | Existe desde hace muchos años | Rama de ciencia y tecnología recientemente desarrollada y en desarrollo |
| Industria | Ciencia básica para convertirse en un profesional de software | Data Scientist / Analyst son las profesiones que se convertirán después de estudiar en este campo |
| Aplicaciones | Se aplica a todas las industrias técnicas y empresas a gran escala. | Se aplica a las empresas donde se deben gestionar datos confidenciales a gran escala. |
| Campo | Cubre todo el campo tecnológico que es un superconjunto de Data Science | Un subconjunto de la informática donde el estudio de los datos se realiza utilizando diferentes métodos y tecnologías. |
Conclusión - Informática vs Ciencia de datos
Finalmente, para concluir, Computer Science vs Data Science son dos campos diferentes, pero se encuentran bajo el mismo paraguas al hacer que soliciten el uso de tecnologías. Computer Science nos da la posibilidad de utilizar las tecnologías para calcular los datos, mientras que Data Science nos permite operar con los datos existentes para que estén disponibles para fines útiles.
Hay muchas oportunidades en Ciencias de la Computación vs Ciencia de Datos e incluso hay varios títulos de Licenciatura, Maestría y Doctorado también en el nivel académico.
Ambas áreas de Informática vs Ciencia de datos son importantes hoy en día en todos los aspectos técnicos en los que avanzan y crean nuevas oportunidades, así como tecnologías con procesos sofisticados para facilitar la vida de un ser humano.
Cada uno tiene sus propias ventajas en términos de cuestiones conceptuales, crecimiento y desarrollo en el campo de la ciencia y la tecnología, y el mundo tecnológico en expansión necesita más de estas áreas para crecer más y crear algunos inventos extraordinarios que faciliten no solo la vida humana sino también salva nuestro entorno atmosférico también para que las próximas generaciones lleven una vida tranquila y feliz.
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Esta ha sido una guía para la principal diferencia entre la informática y la ciencia de datos. Aquí también discutimos las diferencias clave de Computer Science vs Data Science con infografías y la tabla de comparación. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos:
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- La ciencia de datos y su creciente importancia
- Diferencia entre ciencia de datos versus aprendizaje automático
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