Mục lục
- Giới thiệu
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà khoa học máy tính
- Điểm tương đồng và điểm khác biệt
- Tóm lược
- Người giới thiệu
Khoa học Dữ liệu và Khoa học Máy tính thường song hành với nhau, nhưng điều gì thực sự khiến chúng độc lạ ? Họ có đặc thù gì chung ? Sau khi trải qua 1 số ít vai trò khác nhau trong Khoa học dữ liệu tại những công ty khác nhau, tôi đã nhận ra những chủ đề chung của quy trình tiến độ Khoa học dữ liệu, cùng với cách Khoa học máy tính được phối hợp vào tiến trình đó. Điều quan trọng cần quan tâm là sự độc lạ giữa hai vị trí này, cũng như khi người này nhu yếu người kia, và ngược lại.
Thông thường, một Nhà Khoa học Dữ liệu sẽ được hưởng lợi từ việc học Khoa học Máy tính trước, sau đó nâng cao về những thuật toán Học máy. Tuy nhiên, một số ít Nhà khoa học dữ liệu mở màn đi thẳng vào thống kê trước khi học cách viết mã, tập trung chuyên sâu vào kim chỉ nan về Khoa học dữ liệu và thuật toán Học máy. Đó là cách tiếp cận của tôi, với việc học Khoa học Máy tính và lập trình sau đó. Điều đó đang được nói, Nhà khoa học dữ liệu có cần biết Khoa học máy tính không ?
Câu vấn đáp ngắn gọn là có. Trong khi Khoa học Máy tính hoàn toàn có thể gồm có Khoa học Dữ liệu, đặc biệt quan trọng quan trọng trong trí tuệ tự tạo, tôi tin rằng chủ đề chính của Khoa học Máy tính là kỹ thuật ứng dụng. Hãy liên tục đọc nếu bạn muốn khám phá thêm về sự độc lạ giữa ( hai vai trò này ), cũng như những điểm tương đương tương ứng của chúng. Tôi cũng sẽ đi sâu hơn vào trọng tâm của từng vị trí này, gồm có những công cụ, kiến thức và kỹ năng, ngôn từ, bước và khái niệm chung .
Nhà khoa học dữ liệu
Vậy một Nhà khoa học dữ liệu thực sự làm gì ? Chúng ta thường nghe thấy những từ thông dụng trong ngành công nghệ tiên tiến, nhưng đó có thực sự là những từ khóa mà tất cả chúng ta sử dụng trong việc làm hàng ngày của mình không ? Câu vấn đáp là có hoặc không. Chắc chắn có rất nhiều công cụ và ngôn từ chính mà tôi tối thiểu sử dụng hàng ngày. Với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu, tôi được nhu yếu tò mò dữ liệu của công ty đồng thời liên kết dữ liệu ảnh hưởng tác động đến loại sản phẩm như thế nào.
Cuối cùng, một Nhà khoa học dữ liệu sẽ được khuyến khích điều tra và nghiên cứu dữ liệu hiện tại, tìm dữ liệu mới, xử lý những yếu tố kinh doanh thương mại và loại sản phẩm, toàn bộ đều bằng cách sử dụng những thuật toán Học máy ( ví dụ : Rừng ngẫu nhiên ).
Các nhà khoa học máy tính cũng hoàn toàn có thể xử lý một số ít yếu tố tương tự như. Nhưng vì quyền lợi của chức vụ việc làm, điều thiết yếu là phải có một người chỉ tập trung chuyên sâu vào những thuật toán Học máy vì chiêu thức triển khai một quy trình tiến độ bằng tay thủ công không chỉ hiệu suất cao hơn mà còn đúng chuẩn hơn .
Dưới đây là 1 số ít bước của tiến trình Khoa học dữ liệu mà Nhà khoa học dữ liệu hoàn toàn có thể sử dụng:
- Khám phá dữ liệu hiện tại, cũng như tìm kiếm dữ liệu mới
- Sử dụng SQL để truy vấn và hiểu dữ liệu công ty
- Sử dụng Python hoặc R để khám phá dữ liệu trong khung dữ liệu ( hoặc thứ gì đó tương tự )
- Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá ( sử dụng các thư viện như pandas_profiling )
- Tách biệt câu hỏi kinh doanh và tác động có thể có của một mô hình để thành công
- Tìm kiếm và chạy các thuật toán Machine Learning cơ sở để so sánh với quy trình rỗng hoặc hiện tại
- Tối ưu hóa thuật toán cuối cùng hoặc tập hợp các thuật toán để có kết quả tốt nhất
- Hiển thị kết quả với một số kiểu trực quan ( ví dụ: seaborn, Tableau )
- Làm việc cùng với một Nhà khoa học máy tính, hoặc một Kỹ sư MLOps
- Triển khai và dự đoán với mô hình cuối cùng của bạn trong hệ sinh thái công ty
- Cuối cùng, tóm tắt những cải tiến của bạn
Dưới đây là một số công cụ mà Nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng:
- SQL
- R, SAS
- Python
- Tableau
- Máy tính xách tay Jupyter
- PySpark
- Docker
- Kubernetes
- Luồng không khí
- AWS / Google
Nhà khoa học máy tính
Trong khi ngành Khoa học máy tính thông dụng hơn thương hiệu Nhà khoa học máy tính, vẫn có những vai trò chỉ tập trung chuyên sâu vào tên vai trò này. Điều đó nói lên rằng, Khoa học Máy tính trong lực lượng lao động có xu thế hướng đến Kỹ thuật ứng dụng một cách đơn cử.
Các vai trò khác hoàn toàn có thể tuân theo Nhà khoa học máy tính gồm có, nhưng không số lượng giới hạn ở : Quản trị viên cơ sở dữ liệu, Kỹ sư phần cứng, Nhà nghiên cứu và phân tích mạng lưới hệ thống, Kiến trúc sư mạng, Nhà tăng trưởng web và rất nhiều vai trò CNTT. Sự phong phú này làm cho định nghĩa về Nhà khoa học máy tính khó xác lập hơn một chút ít, kiểu như Khoa học dữ liệu hoàn toàn có thể gồm có những hoạt động Học máy, Kỹ thuật dữ liệu, Phân tích dữ liệu, v.v.
Cuối cùng, sẽ tùy thuộc vào bạn và công ty bạn thao tác để xác lập vai trò của bạn trong Khoa học Máy tính. Tất nhiên, một bản diễn đạt việc làm, là một cách thuận tiện để tìm hiểu và khám phá vai trò phụ đơn cử là như thế nào .
Dưới đây là một số ít bước của tiến trình Khoa học Máy tính mà một Nhà Khoa học Máy tính hoàn toàn có thể mong đợi sử dụng :
- hiểu kinh doanh, dữ liệu, sản phẩm và tất nhiên, phần mềm
- cho một vấn đề cụ thể, xác định các yêu cầu
- hiểu và thiết kế hệ thống và phần mềm
- thực hiện quy trình cũng như thử nghiệm đơn vị
- phần mềm sẽ được tích hợp như thế nào và nó ảnh hưởng như thế nào đến hệ thống
- và cuối cùng, hoạt động và bảo trì
Dưới đây là một số ít công cụ và cơ sở của Khoa học Máy tính mà một Nhà Khoa học Máy tính hoàn toàn có thể mong đợi sử dụng :
- IDE’s
- phần mềm kiểm tra
- Python và các ngôn ngữ lập trình được đối tượng Oretined khác
- Slack
- Amazon
- Ghi chú
- Atom
- Visual Studio
- Microsoft Azure
- GitHub
- Atlassian
Điểm tương đồng và điểm khác biệt
Bây giờ tất cả chúng ta đã đàm đạo về những chủ đề chính và kỳ vọng của hai vai trò này : Khoa học dữ liệu và Khoa học máy tính, giờ đây tất cả chúng ta sẽ làm điển hình nổi bật cả những điểm giống và khác nhau giữa chúng. Tất nhiên, có nhiều điểm cần được luận bàn hơn, nhưng đây là 1 số ít trong số những điểm mà tôi nghĩ đến với tư cách là những người chơi chính từ kinh nghiệm tay nghề của tôi .
Dưới đây là những điểm tương đương mà bạn hoàn toàn có thể mong đợi giữa hai vai trò :
- Cả hai đều đòi hỏi sự hiểu biết về doanh nghiệp và các sản phẩm của nó
- Cả hai đều yêu cầu kiến thức làm việc về dữ liệu tại công ty
- Cả hai vai trò thường có nghĩa là thông thạo việc sử dụng Git hoặc GitHub
- Cả hai tổng thể đều tuân theo một cách tiếp cận có hệ thống đối với quá trình khoa học
- Cả hai đều được kỳ vọng sẽ là những nhà lãnh đạo trong lĩnh vực công nghệ
- Cả hai thường thành thạo một ngôn ngữ lập trình
- Cả hai đều có thể bắt đầu ở vai trò tương ứng khác và chuyển sang vai trò khác
- Cả hai đều có chức năng chéo
Dưới đây là những độc lạ mà bạn hoàn toàn có thể mong đợi giữa hai vai trò :
- Các nhà khoa học dữ liệu tập trung nhiều hơn vào các thuật toán Học máy
- Nhà khoa học máy tính tập trung nhiều hơn vào thiết kế phần mềm
- Các nhà khoa học máy tính với vai trò bao trùm hơn với sự đa dạng hơn
- trình độ học vấn giữa cả hai là khác nhau, thường là bằng Khoa học máy tính và bằng Khoa học dữ liệu
- Các nhà khoa học dữ liệu có kiến thức nền tảng về thống kê
- Các nhà khoa học máy tính có kiến thức nền tảng về Kỹ thuật máy tính
- Các nhà khoa học máy tính đang tự động hóa hơn và tập trung vào hướng đối tượng
- Các nhà khoa học dữ liệu thường làm việc với Giám đốc sản phẩm hoặc các vai trò khác đối mặt với doanh nghiệp nhiều hơn
Tóm lược
Như bạn hoàn toàn có thể thấy, những vị trí này nhu yếu những kiến thức và kỹ năng, công cụ và ngôn từ khác nhau ; tuy nhiên, họ cũng san sẻ một số ít phẩm chất của những góc nhìn tựa như.
Khái niệm chính của Nhà khoa học dữ liệu là xử lý những yếu tố kinh doanh thương mại bằng cách sử dụng những thuật toán Học máy, trong khi chủ đề chính của Nhà khoa học máy tính là hướng lập trình hướng đối tượng người dùng và Kỹ thuật ứng dụng trở lên theo hướng CNTT yên cầu kiến thức thao tác chung về mọi thứ một máy tính .
Nhìn chung, đây là cả hai vai trò được tóm tắt:
Nếu bạn muốn xem hồ sơ của tôi để tìm hiểu và khám phá thêm về Khoa học dữ liệu, cũng như xem bài viết tương tự như khác của tôi về Khoa học dữ liệu và Kỹ sư hoạt động giải trí máy học [ 5 ]. Nó làm điển hình nổi bật sự độc lạ và tương đương giữa Data Science và MLOps, cả hai đều san sẻ nhiều công cụ và thưởng thức, đồng thời cũng có sự độc lạ :
Cảm ơn bạn !
Người giới thiệu
[ 1 ] Ảnh của Oğuzhan Akdoğan trên Unsplash, ( 2019 )
[ 2 ] Ảnh của Markus Spiske trên Unsplash, ( 2018 )
[3] Ảnh của Kari Shea trên Unsplash, (2017)
[ 4 ] Ảnh của Eric Prouzet trên Unsplash, ( 2020 )
[ 5 ] M.Przybyla, Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư hoạt động giải trí học máy. Đây là sự độc lạ., ( 2021 )
Xem thêm: Ngành Toán ứng dụng ra trường làm gì?
Source: https://khoinganhcntt.com
Category: NGÀNH TUYỂN SINH