কম্পিউটেশনাল সায়েন্স এবং ডেটা সায়েন্সের মধ্যে পার্থক্য কী? [বন্ধ]


9

পটভূমি: আমার পিএইচডি ছিল 'গণনা বিজ্ঞান'। আমার গবেষণামূলকটি ছিল এক্স-রে ডিফারাকশন ডেটা বিশ্লেষণ এবং শক্ত রাষ্ট্র পদার্থবিজ্ঞানের জন্য আণবিক ইলেক্ট্রন ঘনত্বের সামগ্রিক গতিশীল বিশ্লেষণে তাপীয়ভাবে ব্যাহত নিউক্লিয়ায় বিশ্লেষণের উপর। টেকওয়ে? এটি বিজ্ঞানের উপর ভিত্তি করে ছিল।

আমার মতে গণনা বিজ্ঞান হ'ল বিজ্ঞানের সাধনা, "... একটি পদ্ধতিগত উদ্যোগ যা মহাবিশ্ব সম্পর্কে পরীক্ষামূলক ব্যাখ্যা এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির আকারে জ্ঞান তৈরি করে এবং সংগঠিত করে" ( উইকি ), গণনার মাধ্যমে।

'ডেটা সায়েন্স' এর বেশিরভাগ অবস্থান অবশ্য 'ডেটা অ্যানালাইসিস' কাজের মতো বলে মনে হয়। এটি হ'ল ভারী এসকিউএল কোয়েরিগুলি, কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা থেকে উপসংহার আঁকতে প্রাক-বিল্টড আর এবং পাইথন মডেলগুলি (লিনিয়ার রিগ্রেশন ইত্যাদি) ব্যবহার করে।

গণনা বিজ্ঞান কি ডেটা সায়েন্সের সুপারটেট? তারা কি বিনিময়যোগ্য? ডেটা সায়েন্স কি আসলেই 'বিজ্ঞান'? গণনা বিজ্ঞান কি প্রকৃত 'বিজ্ঞান'?


আমি মনে করি যে প্রশ্নের কিছু মূল্য আছে তবে আপনাকে এটির কিছুটা কাজ করা দরকার। সিএসইতে একটি প্রতিবেদনের এই খসড়াটি কার্যকর হতে পারে। দুজনের সম্পর্ক সম্পর্কে তাদের কিছু উল্লেখ রয়েছে। আপনি কোনওভাবে পরীক্ষামূলক এবং তাত্ত্বিক বিজ্ঞানের মধ্যে একটির মতো সম্পর্কের বিষয়ে ভাবতে পারেন।
নিকোগুয়ারো

উত্তর:


10

এগুলি বিনিময়যোগ্য নয়।

  • গণনা বিজ্ঞান এইচপিসি, সিমুলেশন কৌশল (ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ, আণবিক গতিবিদ্যা ইত্যাদি) সম্পর্কে আরও উল্লেখ করে এবং সাধারণত বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং হিসাবে পরিচিত হয়।

  • ডেটা সায়েন্স "বিগ ডেটা", বায়োইনফরম্যাটিকস, মেশিন লার্নিং (অপ্টিমাইজেশন), বায়সিয়ান এমসিএমসি ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করে ইত্যাদি গণ্য-নিবিড় ডেটা বিশ্লেষণকে বোঝায় I এটি ছিল পরিসংখ্যান সহ কম্পিউটার বিজ্ঞানের অনুপ্রেরণা, তবে অনেকগুলি কৌশল যা বিকাশ করা হয়েছিল কঠোর ফিশেরিয়ান "স্ট্যাটিস্টিকাল টেস্টিং" (ক্লাস্টারিং, ক্রস-ভ্যালিডেশন কৌশল, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন) বাদ দিয়েছিল তবে তথ্য অংশ রাখে।

এর সর্বাধিক স্পষ্ট ব্যাখ্যা আমার কাছে এলো যখন আমি জুলিয়াতে ডেটা সায়েন্স এবং সায়েন্টিফিক কম্পিউটারের জন্য একটি কর্মশালা পড়ছিলাম। বড় বড় ডেটাতে দ্রুত "বিগ ডেটা" বিশ্লেষণ করতে, অর্থাৎ রিগ্রেশন এবং অন্যান্য জিএলএম করার জন্য ডেটা বিজ্ঞানীরা জুলিয়া শিখতে চেয়েছিল। গণনা বিজ্ঞানী (বৈজ্ঞানিক গণনা?) কীভাবে সহজে এইচপিসি এবং জিপিইউগুলিতে বড় লিনিয়ার সিস্টেমগুলি সমাধান করতে কোড লিখবেন তা জানতে চেয়েছিলেন।

এগুলি দুটি একই পদ্ধতিতে একই রকম গণনা করার বিষয়টি লক্ষ্য করুন, তবে খুব আলাদা অর্থ সহ। সুতরাং কিছু অর্থে অনুরূপ, তবে এখনও স্বতন্ত্র (এবং ডেটা থেকে PDEs এর জন্য প্যারামিটার শিখতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করার মতো শৃঙ্খলাগুলির মধ্যে ক্রস-ওভার রয়েছে)।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.