Hvad er forskellen mellem datalogi og datalogi?

Som vi alle ved, kaldes datalogi som det mest efterspurgte job i det 21. århundrede. Denne erklæring alene har en sådan indvirkning, at de fleste i dag nu er interesseret i Simplilearn data science certificering . Men som vi alle ved, hjælper nogle forudsætninger en datavidenskabsmand med at skille sig ud fra andre. En af disse forudsætninger er datalogiske færdigheder eller viden.

De fleste nye elever af enhver datalogi certificering kursus antager, at datalogi og datalogi er de samme felter. I dette indlæg gennemgår vi nogle grundlæggende forskelle mellem datalogi og datalogi. Så lad os komme i gang.

Indholdsfortegnelse

• Definition:
• Anvendelsesområde:
• Historie:
• Emner:
• Slutmål / brug / fordele:
• Forudsætninger:
• Branche / ansøgere:
• Konklusion:

Definition:

Undersøgelsen af ​​beregning og information kaldes Computer videnskab (CS). Det er et bredt felt af studier, der generelt beskæftiger sig med studiet af computerdesign og arkitektur, beregning, algoritmer, beregningsproblemer, design af computersystemer hardware, software, netværk, internet og applikationer.

Grundideen er at studere computere og dens relaterede begreber. Denne undersøgelse er lavet til at anvende denne viden inden for andre områder som videnskab og teknologi, erhvervsliv, landbrug osv. Det har et stort antal områder til forskning.

Datalogi (DS) er et specialiseret felt, der beskæftiger sig med forskellige typer data for at udtrække nogle oplysninger ved hjælp af flere matematiske begreber, som statistiske og beskrivende metoder, ved hjælp af talrige nutidige teknologier. Den kritiske hensigt her er at generere indsigt (data) fra den enorme mængde data, der er tilgængelig i dag. Disse indsigter bruges derefter af virksomheden til at træffe bedre informerede beslutninger.

Anvendelsesområde:

Computer videnskab dækker alle de teknologiske områder. Studiet af datalogi fører til teknologiske fremskridt. Teknisk set er det et supersæt af datalogi.

Datalogi dækker alle undersøgelser af det datarelaterede felt. Innovationer i matematiske tilgange og teknologi fører til fremskridt inden for datalogi. Teknisk set er det en delmængde af datalogi.

Historie:

Undersøgelsen af Computer videnskab har eksisteret i mange år nu. Det tilbydes endda som et akademisk emne til forskning i årtier.

Det Datalogi felt selvom det er århundreder gammelt (med hensyn til at studere de matematiske begreber og algoritmer Data Science bruger i dag), er for nylig kommet frem med fremskridt inden for teknologi. Det er nu en gren inden for videnskab og teknologi. Det tilbydes i øjeblikket som et akademisk emne til studier.

Emner:

Computer videnskab fokuserer mere på emner som algoritmer, datastruktur, programmeringssprog, computerarkitektur, netværksarkitektur, operativsystemer osv.

Datalogi fokuserer mere på emner som grundlæggende og avanceret statistik, beregning, datateknik, big data, maskinindlæring, kunstig intelligens osv.

Slutmål / brug / fordele:

Teknologisk vækst og fremskridt er nogle af fordelene ved studiet af Computer videnskab . Udviklingen af ​​effektive algoritmer, applikationer, hurtige og robuste systemer er nogle af dens andre slutmål. Studiet af datalogi giver os superhurtige og beregningsmæssige kraftfulde systemer, værktøjer og teknikker. I sidste ende bruges dette af enhver slutbruger (f.eks. Softwareprofessionelle) til at udføre andre opgaver eller løse problemer i den virkelige verden.

Informatikfelter bruger for det meste programmeringssprog, algoritmer eller superhurtige computere til at løse virkelige problemer.

Det endelige mål for Datalogi er at få noget nyttigt ud af dataene. I denne proces forsøger vi iboende at kæmpe, inspicere og administrere data. Fordelen ved at udføre datavidenskab er, at vi bedre kan forstå dataene, dvs. det giver svar på spørgsmål som en bedre forståelse af brugeradfærd, købsmønstre, hvilket produkt der skal tildeles mere betydning osv.

Datavidenskabsfeltet bruger store datamængder til analyse og indsigt for virksomheden.

Forudsætninger:

Der er generelt ingen forudsætninger for at studere Computer videnskab , bortset fra interessen inden for studiet af computere. En person med god logikopbygning og grundlæggende computerviden kan drage fordel af hurtig læring inden for datalogi.

I dag kan alle uden relevant baggrund eller domæne viden begynde at lære Datalogi . For at mestre det fuldstændigt skal man kende nogle vigtige beregninger, statistikker og nogle programmeringssprog på højt niveau som f.eks R eller Python . Sammen med det vil interessen for at håndtere store mængder data gøre dig succesrig inden for Data Science-feltet.

Branche / ansøgere:

Computer videnskab gælder generelt for alle tekniske produkt- eller serviceorienterede industrier og virksomheder, der bruger informationsteknologi (IT) eller CS-teknologier i deres forretning.

Det er basen for it-branchen. Derfor støtten til alle, der ønsker at være en IT / software professionel. Selvom folk fra andre felter aktivt deltager i CS-baserede roller og profiler, foretrækkes folk med relevant IT / CS baggrund for de respektive profiler.

CS-jobbet kan omfatte en eller et par af følgende aktiviteter: Programmering, applikationsvedligeholdelse, administrator / supportarbejde, systemdesign / arkitekt, desktop supportaktiviteter osv.

Datalogi gælder generelt for virksomheder, der direkte eller indirekte har at gøre med store datamængder. Disse virksomheder har data, der har en af ​​deres indtægtskilder.

Teknologigiganter som Google, Microsoft eller Amazon er stærkt afhængige af at studere de data, der genereres ved hjælp af deres tjenester. En der stræber efter at være en Data Analyst eller Data Scientist kan udforske i dette felt.

engel nummer 150

DS-jobbet inkluderer generelt en eller et par af følgende aktiviteter: Datarengøring, Data Wrangling / Manipulation, Modelbuilding, Big data management og andre aktiviteter.

Hurra. Du klarede det sidste. At tage en indsats for at forske og fjerne forvirring er det første skridt i at lære, og du har lige afsluttet det samme - klapp dig selv på ryggen.

Konklusion:

I dette indlæg har vi dækket nogle af de grundlæggende forskelle mellem datalogi og datalogi inden for studier, historie, forudsætninger, brug, industri og erhverv. Efter at have læst dette indlæg håber vi, at det meste af din forvirring omkring datalogi og datalogi skal være ryddet. Forhåbentlig hjælper dette alle de nye elever, der planlægger at gøre datalogi certificering .

Del Med Dine Venner: