Vad är datavetenskap?

Datavetenskap är studiet av datorer och beräkningssystem. I en annan term kan vi berätta att det är studiet av datorprocesser som interagerar med programmet och data för att utföra den specifika uppgiften. Datavetenskap möjliggör huvudsakligen att skapa algoritmer och använda algoritmer för att lagra, manipulera och kommunicera digital information.

Datavetenskapens centrala fokus ligger på processer för hantering och manipulering av information. Därför inkluderar studiet av datavetenskap både informationsprocesser och främjande av den grundläggande förståelsen för algoritmer och i allmänhet såväl som den praktiska utformningen av effektiv pålitlig programvara och hårdvara för att uppfylla givna specifikationer. Att hantera processerna på en dator på ett effektivt sätt det andra som inkluderar i datavetenskaplig studie är förståelse och design av datorer och beräkningsprocesser. Det är inte bara viktigt att köra process, det är också viktigt att effektivisera processer och förse dem med hjälp av intelligens. Den mest allmänna formen för datavetenskap handlar om förståelsen för informationsöverföring och transformation. Därför sträcker sig datavetenskapliga studien från teoretiska studier av algoritmer till praktiska implementeringsproblem med avseende på datormaskinvara och mjukvara.

Det är en snabbt växande disciplin. Det innehåller teoretiska studier, implementeringsmetoder, experimentella metoder, hanteringsmetoder och teknisk design allt i en disciplin. Datavetenskapliga fält kan delas in i teoretiska och praktiska discipliner. En programmeringsspråkteori utför beräkningsprocesserna till och med den datorprogrammering som utvecklats med hjälp av programmeringsspråk och komplexa system. Beräkningskomplexitetsteorin är mycket abstrakt. Datorgrafiken visar verkliga tillämpningar. Att interagera med en människa är utmaningen att göra datorer användbara, användbara och tillgängliga.

Det har skiljt sig från fysiska vetenskaper som skiljer förståelsen och utvecklingen av vetenskapen från en tillämpning av vetenskapen inom områdena teknisk design och implementering.

Hur gör datavetenskapen att arbeta så enkelt?

En datavetare som är bekymrad över teorin om beräkning och design av programvarusystemen. Datorforskare använder teknik för att lösa problem. Forskaren skriver programvara för att få datorer att göra saker eller nya saker och även för att utföra uppgifter mer effektivt och sedan skapa applikationer för stationär enhet, mobila enheter, utveckla webbplatser och programvara. Om vi ​​ser någonstans inklusive stora teknikföretag till småteknologiföretag, myndigheter för nystartade företag och ideella organisationer och till och med små butiker överallt hittar vi programvaran. Så alla är en datoranvändare.

Datavetenskap kan hjälpa till att automatisera och övervaka uppgifterna. Så en av de bästa saker en datavetenskap kan skriva ett program för att utföra en uppgift och när det är gjort kan du använda programmet för att utföra uppgiften automatiskt så många gånger du behöver. Till exempel kan du filtrera, sortera, svara och vidarebefordra inkommande e-post när den tas emot eller så kan en dator programmeras för att flytta en robotarm som bygger en del för en bil. Så med hjälp av datavetenskap kan vi utföra alla tänkbara uppgifter utan mänsklig kraft, utan manuellt arbete och kan också programmeras för att vänta på att något ska ske.

fördelar

Den goda fördelen med att automatisera uppgiften är tidsbesparande. Till exempel, med online shopping som Amazon webbplats, kan du hitta många av samma produkter som du skulle hitta i en butik till samma pris eller billigare. Du kan också få varorna skickade till din dörr utan att behöva lämna ditt hem. Ett annat exempel kan använda en webbbank för att se ditt banksaldo och betala räkningar. Om din favoritrestaurang har en webbplats kan du beställa uttag utan att behöva vänta i rad, du kan visa trafikkameror online och kartor med trafikinformation för att hitta den snabbaste rutten och så vidare.

Detta är bara några av exemplen men mycket mer kan göra med datavetenskap i vardagen som ger fler och fler fördelar och gör ditt arbete och ditt liv enkelt.

Arbetar med datavetenskap

För att arbeta inom datavetenskap måste vi arbeta på den teoretiska sidan av datorsystem, inte på hårdvarusidan, som vanligtvis finns inom datorteknikområdet. De viktigaste användarna av datavetenskap är IT-företag (informationsteknologi), datavetare och alla som utvecklar den datorbaserade applikationen för att automatisera uppgiften. Som de viktigaste arbetsgivarna i IT-företagen är IT-konsulter och tjänsteleverantörer samt IT-avdelningar för organisationer i de flesta branscher. Dessa inkluderar detaljhandel, finansiella tjänster, telekommunikation, försvar och rymd.

Inom datavetenskap arbetar datavetare med att utveckla matematiska modeller för att arbeta med datorbaserade system, t.ex. processorer, för förbättrad prestanda.

För att utveckla ett datorprogram måste programmeraren eller forskaren tänka logiskt för att utforma program, fixa buggar och felsöka problem och arbeta i en mängd olika programmeringsspråk som c, c ++, java, python och så allt. Datorforskare behöver också god kommunikationsförmåga för att presentera resultat för annan datorpersonal, till exempel programmerare, samt att arbeta med användare utan teknisk bakgrund och specialister inom andra områden. Det är viktigt för datavetare att hålla sig uppdaterad med den senaste tekniken och utvecklingen av programvara eftersom dessa utvecklas extremt snabbt.

Färdigheter som krävs för datavetenskap

De viktigaste färdigheterna som krävs för att bli datavetenskap är idén att skriva kod och kreativa problemlösningar på ett effektivt sätt. Om du har dessa färdigheter så trivs du som datavetenskap och ställer in dig själv för framgång.

Att lösa problemet på ett effektivt sätt är det viktigaste problemet för de framgångsrika datavetenskapliga huvudmännen, för vilka de nödvändiga färdigheterna är analytiska färdigheter, problemlösningsfärdigheter, kreativitet, kritiskt tänkande, resilience och så allt.

  • Analytiska färdigheter

Inom datavetenskap är de viktiga färdigheterna att analysera problemet på rätt sätt för att komma fram till lösningen eftersom datavetenskap huvudsakligen innebär att ta reda på problemet och komma fram till en lösning för att hantera det. Detta kräver starka analytiska färdigheter för att förstå problemet eller frågan och hitta ett annat antal lösningar.

  • Problemlösningsförmåga

En annan nyckelfärdighet för datavetenskap är att lösa problemet på ett systematiskt och logiskt sätt eftersom du i IT-företagen måste följa standardutvecklingsmetodstrategin i ett visst steg systematiskt. Detta beror på att de flesta IT-företag som arbetar med projekt kommer att kräva att ta ett koncept och förvandla det till verklighet. Så du måste genomföra projektet på bästa sätt för att beskriva de steg som krävs för att få det gjort.

  • Kreativitet

En av en annan viktig nyckelfärdighet för datavetenskap är kreativitet för att bli en datavetenskap. Att komma med lösningar på problem är inte en lätt uppgift och en enkel process som programmeraren bör tänka ut ur rutan krävs för att säkerställa att du levererar de mest innovativa och effektiva lösningarna.

  • Kritiskt tänkande

Kritiskt tänkande måste kräva för att bli datavetenskapsmästare eftersom datavetenskapsmannen eller utvecklaren eller programmeraren i ett företag kommer att använda en mängd olika metoder för att utveckla en annan mängd olika projekt och, så om du vet vilka metoder du ska använda och när du ska användning är viktigt för att lösa problemet. Så genom att tänka kritiskt kan du komma fram till rätt lösningar och rätt tillvägagångssätt tillsammans med att spara tid bläckstand för att slösa tid på alternativet eller misslyckas.

  • Elasticitet

När programmeraren kommer att lösa problemet är det inte säkert att bara i ett första försök kommer du att få lösningen, efter att många misslyckats får du framgångskoden. Så en av de viktigaste färdigheterna som krävs för programmeraren på vilken nivå de än överväger att de sannolikt kommer att misslyckas innan de lyckas. Inlärningen bestäms eftergivligt efter framgången efter de flera misslyckanden som är en del av processen.

Omfattning

Som nu världen blir mer och mer digital så omfattningen för datavetenskap blir också mer och mer. Det finns mycket utrymme inom datavetenskap även om du kanske har sett människor som kommer från andra specialiseringar som civil, mekanisk, elektronik och alla arbetar inom datavetenskapssektorn. Därför expanderar IT-exporten, enligt uppgifterna bara om vi ser Indien, förväntas den indiska IT-exporten öka till en summa av 175 miljarder US-dollar. Den viktigaste punkten inom datavetenskapens räckvidd är att den inte är begränsad till Indien vilket innebär att den inte har någon geografisk gräns. De globala namnen för detta fält sannolikt är sundered Pichai, kiseldalen till bortom, Satya nadella, Vishal Sikka och så allt.

Det finns olika positioner som du kan arbeta efter att ha slutfört datavetenskapen som utvecklare eller programvaruutvecklare, mjukvarutestning, databasutvecklare, dataarkitekt, datamodeller, associerad, kvalitetssäkring, analytiker, mobilapplikationsutvecklare, UI / UX designer, mjukvarukvalitet Assurance (QA), speldesigner, webbplats- eller mobilapplikationsdesigner, revisor för informationsteknologi och så vidare.

Jobbmöjligheter inom datavetenskap?

Det finns olika jobbmöjligheter inom olika områden och företag beroende på ditt intresse och vakans. De olika företagen där du får jobbmöjligheterna är -

  • Infosys
  • Wipro
  • Tata Consultancy Services (TCS)
  • Hewlett-Packard
  • HCL
  • Sun Microsystem
  • Cognizant
  • Accenture

I USA i den berömda Silicon Valley rekryterades de till och med i de bästa företagen som Google, Yahoo !, Adobe, Apple Inc, Intel och så allt.

Tillsammans med det stora antalet möjligheter får du det goda paketet också inom datavetenskap som beror på olika faktorer som ditt högskolemärke om du strävar efter datavetenskap från en högskola kommer automatiskt att öka dina chanser att få en bra lön medan du strävar efter datorer Vetenskap från alla icke-märkta högskolor kommer inte att lösa syftet och du skulle hamna någonstans runt 25 k, en annan faktor är dina betyg din CV återspeglar dina betyg som kan lämna intryck på din intervjuare, kunskaper om språk är viktigt faktor för att få ett bra paket bör du vara bra i programmeringsspråk som C, C ++, JAVA och allt som krävs. Oftast är C ++ och Java två språk som intervjuaren förväntar sig mycket mer av dig.

Vem vill göra en karriär inom datavetenskap?

Det kan vara möjligt om du har examen inom datavetenskap. De har ett alternativ av BE (CSE) eller B.Tech (CSE), BE (IT) eller B.Tech (IT), M.Tech (CSE) eller integrerade kurser för att göra en karriär inom datavetenskapsteknik. I B.Tech CSE college lär sig grunderna i CSE som operativsystem, programmeringsspråk (C, C ++, Java), Nätverk, databashantering och så allt. Du kan också dyka upp för GATE-examen för att få upp ovanstående examen.

IIT Bangalore, IIT Bombay, IIT Delhi, IIT Kanpur, IIT Kharagpur, IIT Roorkee, Birla Institute of Technology, Delhi Technical University och alla är bland de få högsta datavetenskapliga högskolorna i Indien.

Vem är rätt publik för att lära sig datavetenskapsteknologier?

Rätt publik för att lära sig datavetenskapsteknologier är som studenten som vill göra en karriär inom datavetenskap bortsett från en student den professionella som utvecklare, forskare som utvecklar applikationen baserad på datorn.

Slutsats:

  • Det är studien av datorer och beräkningssystem.
  • Datavetenskap inkluderar både informationsprocesser och främjande av den grundläggande förståelsen för algoritmer och i allmänhet, såväl som praktisk design av effektiv pålitlig programvara och hårdvara för att uppfylla givna specifikationer.
  • Datavetenskap kan hjälpa till att automatisera uppgiften, övervaka uppgiften och spara tid.
  • Färdigheter som krävs för datavetenskap är att skriva kod, kreativ problemlösning, analytiska färdigheter, problemlösningsfärdigheter, kreativitet, kritiskt tänkande, resilience och så allt.
  • Det finns olika positioner som du kan arbeta efter att ha slutfört datavetenskapen som utvecklare eller programvaruutvecklare, mjukvarutestning, databasutvecklare, dataarkitekt, datamodeller, associerad, kvalitetssäkring, analytiker, mobilapplikationsutvecklare, UI / UX designer, mjukvarukvalitet Assurance (QA), Game Designer, Webbplats- eller mobilapplikationsdesigner, Informationsteknisk revisor och företag som Infosys, Wipro, Tata Consultancy Services (TCS), Hewlett-Packard, HCL, Sun Microsystem, Cognizant, Accenture.
  • Rätt publik för att lära sig datavetenskapsteknologier är studenter och professionella som utvecklare, forskare.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Vad är datavetenskap. Här diskuterade vi Working, Scope, Skill Required, Career Growth in Computer Science. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Vad är datavetenskap
  2. Frågor om datavetenskap
  3. Vad är Shell Scripting?
  4. karriär inom datorprogrammering

Kategori:

Mjukvaruutveckling