¿Cuál es la diferencia entre informática y ciencia de datos?

La informática es el estudio de la computación (lenguajes de programación, estructuras discretas, diseño de bases de datos, por mencionar algunos).

La ciencia de datos es el estudio de datos (información) y metadatos (datos sobre datos). También se conoce como ciencia de la información.

La informática y la ciencia de la información también se conoce como TI.

Tal vez porque soy viejo y un poco cansado, pero no creo que haya un tema llamado ciencia de datos. He estado construyendo sistemas (principalmente de defensa) durante 3.5 décadas y todos tienen grandes cantidades de datos definidos para que el sistema funcione. En el análisis siempre hay un modelo de datos y un modelo de proceso (también otras cosas). Los datos son necesarios para proporcionar la sincronización y las decisiones en los procesos, es parte del modelado general. Desafortunadamente, la computación parece necesitar reinventarse en ciclos de 5 a 10 años y siempre comienza por etiquetar sus nuevas tendencias o nombrar sus nuevos idiomas: nada de esto es necesario como parte de ser una industria de la moda, sí, la computación es un industria de la moda: los modelos de los últimos años podrían ser C y C ++, luego viene Java y C # ahora python y Go, ninguno de ellos hace ninguna diferencia real, todos deben mapearse al código de la máquina. Lo que hacen es agregar capas de gastos generales a los nuevos proyectos (estamos obligados a aprenderlos). Mantiene / mantiene a empresas como SUN y Microsoft en el negocio. La nube es otro ejemplo, a medida que los discos se vuelven más baratos, ahora volvemos al viejo modelo de recursos de mainframe central y tenemos que alojarlo todo en la “nube”; esto es impulsado por la moda por compañías desesperadas que intentan sobrevivir. Data Science: implica GRANDES DATOS que venden hardoop y otras herramientas propietarias, solo que más moda, la mejor estrategia es ignorar … si puedes … los jefes pueden ser manipulados fácilmente para creer todo este bombo. Los peores delincuentes (es decir, manipuladores) son recién graduados; esto se debe a que los Unis se financian con el respaldo de toda esta moda y, por lo tanto, tienen un interés personal en el bombo publicitario.

Aquí hay una tarea interesante: descubrir qué piensa el mundo de la computación en realidad de los datos; de hecho, ordenar el significado entre los siguientes: Información, Datos, Conocimiento: escribí un artículo sobre él para la conferencia SAI (copia en el portón de investigación), la razón es ¡Porque yo no estaba seguro! Incluye el triángulo DIKW (¡w es para la sabiduría!) Que está mal ya que los datos son un derivado de las fuentes de información; si hubiera una ciencia de datos, habría podido obtener respuestas definitivas.

Sospecho que esto es similar a preguntar la diferencia entre el cuadro y lo que hay en el cuadro, o el contenido del cuadro.

Los datos pueden ser bastante complejos tanto en definición como en cantidad y en cómo se organizan. Creo que esto es lo que ha llevado a la minería de datos y al aprendizaje automático en el campo de estudio de la IA. Creo que eso es lo que lo convierte en una ciencia, y hasta cierto punto la razón fundamental para la 4ta generación de lenguajes de computadora dedicados a la gestión de bases de datos: creo que SQL es el más popular.

Computer Science, por otro lado, estudia predominantemente el lado del software de las computadoras y pasa al lado del hardware con la LÓGICA requerida para las arquitecturas internas de los Procesadores, que a su vez ayuda a definir el lenguaje interno del software del procesador a nivel de lenguaje ensamblador y binario. En el exterior, la informática también estudia los lenguajes informáticos en los niveles superiores, junto con los intérpretes, compiladores, compiladores cruzados y vinculadores necesarios.

Estoy seguro de que no he explicado ambos en su totalidad, particularmente cómo difieren en los niveles ascendentes (BS, MS y PhD), pero espero que comprenda algunas de las diferencias.

Espero que esto ayude. Buena suerte.

La ciencia de datos es estadística / matemática aplicada a datos y se ejecuta en una computadora. No tiene nada que ver con las teorías informáticas o las cosas de software, aparte de la necesidad de ejecutar paquetes de matemática y aprendizaje automático en los datos.

Data Science es una especie de rama en ‘Informática’. donde la informática es un término más general utilizado para describir el estudio de los sistemas informáticos, podrían ser algoritmos, podrían ser hardware, podrían ser redes.

La ciencia de datos es el estudio de cómo se pueden usar las computadoras para procesar eficientemente grandes cantidades de datos e interpretarlas para producir una salida relevante. Un ejemplo simple en un proyecto de ciencia de datos sería usar las características de la casa (como No. dormitorios, cuántos años tiene, etc.) para predecir su precio.

La informática se compone de muchas áreas de exploración. La siguiente figura solo muestra algunos:

La informática, se refiere a la ciencia de cómo se construyen las computadoras, similar a construir sobre el principio de unidades RAM, asignación de memoria, ciclos de reloj, etc.

Es mucho, dirigido por el camino de cómo se construye una computadora, qué podemos mejorar, cómo, etc.

La ciencia de datos, es solo eso, se refiere a la ciencia de cómo escalan los datos, cómo lo normalizamos en términos de hacer un análisis comparativo, en términos de cómo lo preparamos y cómo lo analizamos, en términos de propagación precisa de datos.

Esto puede significar que hacemos dos conjuntos de datos y luego los comparamos, para encontrar un punto medio de cuán objetivos son nuestros datos.

Dinámica social, podría tomar notas sobre esa práctica, ¡ja!

Yo diría que la ciencia de datos es un campo de enfoque dentro de la informática. Es decir, la informática es el todo (informática), mientras que la ciencia de datos se centra en una parte de la informática (datos)

La ciencia de datos es una informática. Es solo una especialidad como UX, Seguridad, AI, SO, etc.