Scienza dei dati vs informatica: differenze chiave
Ci sono molti concetti diversi che rientrano nei campi della tecnologia e dell’intelligenza artificiale. Due di questi concetti sono la scienza dei dati e l’informatica, che sono strettamente correlati. Questi due concetti sono spesso visti come uguali, ma non lo sono. Anche le competenze richieste per essere un professionista in questi campi sono molto ricercate.
Prima di scomporre ciascuno di questi concetti, è importante riconoscere che la scienza dei dati è onnicomprensiva e che l’informatica è spesso incorporata nel processo e viceversa.
Definiamo correttamente ciascuno di essi prima di approfondire:
Scienza dei dati: un campo interdisciplinare, la scienza dei dati si basa su metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre o estrapolare conoscenze e approfondimenti da dati strutturati e non strutturati . La conoscenza dei dati viene quindi applicata a un’ampia gamma di domini.
Informatica: lo studio della computazione, dell’automazione e dell’informazione, l’informatica copre discipline sia teoriche che pratiche. È generalmente considerata un’area di ricerca accademica distinta dalla programmazione informatica.
Differenze tra scienza dei dati e informatica
Quando studiano i dati, i data scientist possono estrarne il significato attraverso una serie di metodi, algoritmi, sistemi e strumenti. Questo toolkit consente loro di estrarre informazioni da dati strutturati e non strutturati. I dati strutturati sono dati altamente specifici e archiviati in un formato predefinito, mentre i dati non strutturati coinvolgono molti tipi diversi di dati archiviati nei loro formati nativi.
I data scientist spesso usano le loro competenze per estrarre preziose informazioni sui modelli di business o di marketing, motivo per cui sono molto richiesti. Possono aiutare l’azienda a ottenere prestazioni migliori acquisendo informazioni approfondite sui suoi processi e sui consumatori. La scienza dei dati viene utilizzata non solo negli affari, ma anche nel governo e in vari altri enti.
Il campo odierno della scienza dei dati deve molto alla proliferazione degli smartphone e alla digitalizzazione delle nostre vite. Il nostro mondo è pieno di incredibili quantità di dati e ogni giorno ne vengono prodotti di più. Anche la potenza di calcolo è aumentata drasticamente nel tempo, diminuendo i costi relativi, il che ha reso ampiamente disponibile la potenza di calcolo a basso costo. Combinando digitalizzazione e potenza di calcolo a basso costo, i data scientist sono in grado di estrarre più informazioni di quanto sia mai stato possibile.
Quando si tratta di informatica e professionisti del settore, si occupano principalmente di software e sistemi software, compresa la loro teoria, progettazione, sviluppo e applicazione.
Alcune delle principali aree di studio nell’ambito dell’informatica includono intelligenza artificiale, sistemi e reti di computer, sicurezza, sistemi di database, interazione uomo-computer, visione e grafica, analisi numerica, linguaggi di programmazione, ingegneria del software e bioinformatica.
Nonostante ciò che molti credono, la programmazione è essenziale per l’informatica, ma è solo un elemento che costituisce l’intero campo. Gli informatici progettano e analizzano anche algoritmi che risolvono problemi e studiano le prestazioni dell’hardware e del software dei computer. Le sfide che affrontano possono includere qualsiasi cosa, dalla determinazione dei problemi che possono essere risolti con i computer alla progettazione di applicazioni che funzionano bene sui dispositivi palmari.
Negli ultimi 30 anni, l’informatica ha sempre più giocato un ruolo nella nostra vita quotidiana. Ma ha anche avuto un grande impatto su altre aree della scienza che ora richiedono l’elaborazione e l’analisi di vasti set di dati. Senza l’informatica, non saremmo in grado di fare cose come acquisire e interpretare i dati.
Ecco un elenco di punti che descrivono le differenze chiave tra informatica e scienza dei dati:
L’informatica è il campo dei calcoli costituito da argomenti come strutture di dati e algoritmi. La scienza dei dati comprende concetti matematici come Statistica, Algebra e Calcolo.
L’informatica ci aiuta a capire come sono costruiti e funzionano i processori, così come la gestione della memoria nelle aree di programmazione. La scienza dei dati ci aiuta a capire come i dati possono essere utilizzati in modi preziosi.
L’informatica copre l’utilizzo delle macchine informatiche e le sue applicazioni. La scienza dei dati ci dice come estrarre informazioni e conoscenze da vari moduli di dati.
I sottocampi dell’informatica includono calcoli, teorie probabilistiche, ragionamento, strutture discrete e progettazione di database. Il sottocampo della scienza dei dati include simulazione, modellazione, analisi, apprendimento automatico e matematica computazionale.
L’informatica si occupa di costruire e utilizzare i computer nel modo più efficiente. La scienza dei dati riguarda come gestire in sicurezza i dati ed estrarre informazioni dettagliate.
L’informatica implica metodi scientifici per trovare una soluzione a un problema, la scienza dei dati si occupa di trovare modi per organizzare ed elaborare i dati.
Questo non è affatto un elenco esaustivo delle differenze tra i due concetti, ma copre alcuni dei principali.
Ruolo e competenze di un Data Scientist
I data scientist lavorano a stretto contatto con le parti interessate e i dirigenti di un’organizzazione per capire quali sono gli obiettivi. Possono quindi esaminare come i dati possono essere utilizzati per raggiungere tali obiettivi e portare avanti l’azienda.
I data scientist devono essere adattabili e flessibili, sempre aperti a nuove idee. Devono anche essere in grado di sviluppare e proporre soluzioni innovative, soprattutto perché campi come l’intelligenza artificiale continuano a esplodere.
Di solito, lavorando con team diversi, i data scientist devono essere consapevoli delle decisioni aziendali all’interno di diversi reparti. Ciò consentirà loro di concentrare i propri sforzi su progetti di dati che giocheranno un ruolo critico nei processi decisionali dell’azienda. Dovrebbero anche avere una profonda comprensione del tipo di dati che l’azienda dovrebbe raccogliere e utilizzare.
Man mano che il ruolo di un data scientist continua a integrarsi maggiormente in un’azienda, svilupperà una profonda comprensione del comportamento dei clienti e di come i dati possono essere utilizzati efficacemente per migliorare un’intera azienda da cima a fondo.
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Ruolo e competenze di un informatico
Gli informatici sono più coinvolti nella matematica e nella concettualizzazione delle sfide relative al calcolo. Oltre a questo, scrivono anche codice, sviluppano siti Web e creano applicazioni. I modelli matematici sviluppati dagli informatici sono strumenti interattivi che colmano il divario tra macchina e uomo.
I professionisti che cercano di avere successo nel campo devono essere in grado di apprendere la teoria e tradurla in applicazione. Devono anche essere altamente efficienti nella programmazione, con una profonda conoscenza di vari linguaggi di programmazione.
L’insegnamento e le competenze informatiche non sono tutto ciò che costituisce un data scientist. Dovrebbero anche possedere forti capacità comunicative e di lavoro di squadra, poiché non lavoreranno da sole.
I campi della scienza dei dati e dell’informatica sono due dei più importanti nel nostro mondo basato sui dati. Continueranno solo a diventare più avanzati e porteranno a innovazioni in tutti i settori.
Alex Mcfarland da Unite.AI
