¿En qué se diferencia la informática de la ciencia de datos?

La ciencia de la información comparte cursos de ingeniería de software. Incorporan programación, bases de datos, programación de conciencia falsificada y trabajo escrito numérico. Las ideas comunes están en estructuras de información, cálculos y programación en un script.

Sea como fuere, la ciencia de la información cubre menos entrenamiento de PC y más trabajo real y científico. Por lo tanto, cualquier estudiante de ciencias de la información recibirá estos cursos de administración en la oficina de ingeniería de software.

Además, la ciencia de la información puede coincidir con temas menos cuantitativos, por ejemplo, atrasados, asuntos financieros, correspondencia o composición. Es una extensión para un suplente habitual, pero para el suplente liberal, la ciencia de la información puede combinarse con cualquier enseñanza en la universidad de vanguardia. De hecho, incluso el trabajo artístico en la composición, pintura o música puede ser un buen augurio con la información y sus estrategias.

A partir de ahora, la ciencia de la información es dura con los avances cuantitativos, pero menos directa, menos clara para las sociologías o expresiones. Debería intercambiar ideas con estos sujetos cuantitativos sustanciales externos. Cualquier información que se aplique a los marcos sociales es la clave para el progreso, por ejemplo, el desarrollo macroeconómico.

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Para que sea breve, cada uno se enfoca en un aspecto diferente al abordar un problema.

Tomemos como ejemplo la predicción de abandono: en informática simplificarán el problema a la clasificación, luego elegirán un algoritmo de clasificación, digamos red neuronal. e intentaremos mejorar el algoritmo para que se ajuste al problema, por ejemplo, diseñando una arquitectura diferente o jugando con métodos de regularización, etc.

Un científico de datos abordará el problema desde un punto de vista más empresarial. pasarán por todo el ciclo de vida del análisis de datos. es decir, limpieza del conjunto de datos, falta de imputación, normalización, validación cruzada, pruebas estadísticas, modelos de ajuste, etc.

La ciencia de datos no es una ciencia o incluso realmente una cosa; Es solo un término de 50 centavos para el análisis de datos, que es el proceso de derivar información (comprensión procesable y significativa) de los datos, y generalmente una gran cantidad de datos. Para fines académicos y de I + D, la “ciencia” suena bien, pero todas las ciencias forman hipótesis y realizan experimentos y / u observaciones para determinar la exactitud de las hipótesis. La “ciencia” de datos utiliza métodos especulativos para intentar encontrar conclusiones novedosas y en gran parte no buscadas. Si quisiera saber dónde debo poner las papas fritas en mi supermercado, los análisis pueden ayudarme a responder esa pregunta, pero no a un nivel científico de certeza. La analítica supone que la correlación está suficientemente cerca de la causalidad, por lo que terminaré colocando las papas fritas al lado de la cerveza. Si mis ventas de papas fritas aumentan, todos estamos felices. Los valores P nunca entran en juego. Puede que haya utilizado el aprendizaje automático y / o las estadísticas para hacer esa determinación, pero solo puedo demostrar la correlación. Esta bien; No todas las cosas pueden o deben estudiarse científicamente.

La informática es un campo amplio que estudia la naturaleza de la computación, su implementación y su aplicación. El análisis de datos es una aplicación de este tipo. Las personas afirmarán correctamente que el análisis de datos es un campo interdisciplinario, pero también lo es la informática, por lo que no estoy seguro del punto.

Finalmente, el análisis de datos y las matemáticas, bla, bla, bla, las matemáticas no son la parte importante. Lo importante es la aplicación de métodos de investigación cuantitativa de ciencias sociales, que utilizan estadísticas. Cada vez más, encontramos que los modelos matemáticos pueden ser sustituidos y / o manipulados para demostrar (en lugar de realmente estudiar) un resultado predeterminado. Eso es malo. Muy mal. En las ciencias, se llama p-hacking. Tanta aplicación de la tecnología informática, incluido el análisis de datos, es una ilusión, en lugar de una comprensión válida del mundo. No se puede predecir o comprender el comportamiento humano sin entender primero a los humanos. Hay aplicaciones de análisis de datos que van más allá de los datos humanos, pero son raras.

La ciencia de datos es una ciencia. Utiliza el método científico: formar hipótesis, realizar experimentos, recopilar datos, construir teorías y hacer predicciones. Además, los buenos científicos de datos tienen una formación matemática extremadamente sólida.

La informática no es una ciencia en este sentido. Si bien parte de la investigación en informática implica probar algoritmos numéricos, está mucho más cerca de las matemáticas puras. Hay algunos programas de posgrado que persiguen la investigación del aprendizaje automático; Esto es nuevo, aunque estos programas no son tan fuertes como un programa tradicional de física computacional.

La ciencia de datos también implica la creación de nuevas plataformas de software para analizar datos. Aquí, hay una superposición entre la informática y la ingeniería de software.

Ambos términos suenan similares, pero son muy diferentes entre sí. Desde una perspectiva más amplia, la informática es un campo vasto, que contiene dominios más pequeños como programación, inteligencia artificial, análisis, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, desarrollo web y mucho más. Mientras que la ciencia de datos es un campo constituyente de la informática. Desde una perspectiva estrecha, podemos decir que la informática se ocupa principalmente de la programación, pero la ciencia de los datos se ocupa de la programación, el análisis y las estadísticas. Cualquier graduado en Informática puede convertirse en un científico de datos al concentrarse en las tres habilidades anteriores.

Si desea convertirse en un científico de datos con un sólido conjunto de habilidades, inscríbase en el curso de capacitación en ciencia de datos ofrecido por Intellipaat, que es integral y específico de la industria. Inscribirse en este curso lo ayudará a dominar el aprendizaje automático, las estadísticas, las matemáticas, etc.

Este instituto tiene presencia en más de 100 países y este curso es recomendado por las principales empresas multinacionales como Ericsson, Cisco, Cognizant, Sony, Mu Sigma, Saint-Gobain, Standard Chartered, TCS, etc. Además, puede calificar para la certificación Cloudera que agregará un valor significativo a tu currículum

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La ciencia de datos comparte cursos de informática. Incluyen programación, bases de datos, programación de inteligencia artificial y escritura matemática. Los conceptos compartidos se encuentran en estructuras de datos, algoritmos y programación en un lenguaje de computadora.

Pero la ciencia de datos cubre menos disciplina informática y más trabajo estadístico y matemático. Por lo tanto, cualquier estudiante de ciencias de la información tomará prestados estos cursos de servicio del departamento de ciencias de la computación.

Además, la ciencia de datos puede combinarse con temas menos cuantitativos, por ejemplo, finanzas, economía, comunicación o escritura. Es un tramo para un estudiante tradicional, pero para el estudiante liberal, la ciencia de datos puede combinarse con cualquier disciplina en la universidad moderna. Incluso las bellas artes en la escritura, la pintura o la música pueden tener sentido con los datos y sus métodos.

Hasta el momento, la ciencia de datos es robusta con avances cuantitativos, pero menos transparente, menos clara para las ciencias sociales o las artes. Debe transferir conceptos con estos sujetos externos cuantitativos pesados. Cualquier dato que se aplique a los sistemas sociales es la clave para avanzar, como el crecimiento macroeconómico.