La cybersécurité fait référence à un ensemble de méthodes et de technologies qui régissent la protection des réseaux, des systèmes, des appareils, des données et des programmes contre divers types de logiciels malveillants et de cyberattaques.
La science des données est une collection d'outils, d'apprentissage automatique et d'algorithmes qui collaborent pour découvrir des modèles cachés dans des données brutes et non modifiées.
Faits marquants
- La cybersécurité protège les systèmes et réseaux informatiques contre les accès non autorisés et les attaques, tandis que la science des données se concentre sur l'analyse et l'interprétation de grands ensembles de données.
- La cybersécurité nécessite divers protocoles et techniques de sécurité, tandis que la science des données nécessite une analyse statistique et des connaissances en apprentissage automatique.
- La cybersécurité est plus réactive que la science des données, car elle répond aux menaces au fur et à mesure qu'elles surviennent. La science des données est plus proactive, cherchant à découvrir des idées et des modèles avant que les problèmes ne surviennent.
Cybersécurité vs science des données
La cyber-sécurité est l'étude de la surveillance de la sécurité et de la protection des systèmes et réseaux informatiques et des données qui y sont stockées contre les attaques malveillantes. Science des données est une étude multidisciplinaire de données brutes pour en extraire des informations précieuses, construire des modèles et en tirer des informations exploitables.
L'objectif principal de la cybersécurité est de sécuriser et de protéger les réseaux et les données contre les accès non autorisés. L'apprentissage est un processus continu pour les analystes et experts en cybersécurité.
Ils doivent se tenir au courant des diverses technologies et applications pour être prêts à faire face à tout risque potentiel.
Diplômé en informatique, informatique et sécurité, ingénierie informatique, ou tout domaine similaire qui offre un diplôme lié à une spécialité en cybersécurité est nécessaire pour devenir analyste ou expert en cybersécurité.
L'objectif le plus fondamental de la science des données est d'extraire des données utiles et de les convertir en collections de données plus organisées et spécialisées grâce au traitement.
Pour travailler en tant que data scientist, vous devez avoir un large éventail de compétences analytiques et technologiques.
Le travail d'un scientifique des données consiste à évaluer et à collecter une quantité importante de données non structurées et structurées. Le salaire de départ d'un data scientist est plus élevé que celui d'un analyste en cybersécurité.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Cybersécurité | Sciences des données |
|---|---|---|
| Objectif | Pour sécuriser et protéger les réseaux et les données de tout type d'accès non autorisé. | Extraction d'informations précieuses et leur conversion en ensembles de données organisés et plus spécialisés. |
| Salaire de départ | Comparativement inférieur | Comparativement plus élevé |
| Éducation | Un simple diplôme dans le domaine fonctionnerait. | Une qualification supérieure dans le domaine est exigée. |
| Mises à jour | Doit rester à jour. | Les compétences que l'on apprend seraient suffisantes. |
| Rôle | Protéger le réseau et les données de l'employeur. | Analyser et rassembler des informations non structurées et structurées. |
Qu'est-ce que la cybersécurité?
En tant qu'employé, le travail d'un analyste ou d'un professionnel en cybersécurité consiste à défendre le réseau et les données de l'entreprise.
Un diplôme en informatique, en technologie et sécurité de l'information, en génie informatique ou dans tout autre domaine comparable offrant un diplôme lié à une spécialité en cybersécurité est requis pour devenir analyste ou expert en cybersécurité.
L'apprentissage est un processus sans fin pour les analystes et experts en cybersécurité. Ils doivent se tenir au courant des diverses technologies et applications pour être prêts à faire face à tout risque potentiel.
Le salaire de départ d'un analyste, expert ou professionnel en cybersécurité est légèrement inférieur à celui d'un scientifique des données.
La cybersécurité est un vaste océan de processus et de technologies qui régissent la protection des réseaux, des systèmes, des appareils, des données et des programmes contre divers types de logiciels malveillants et de cyberattaques.
L'objectif principal de la cybersécurité est de sécuriser et de protéger les réseaux et les données contre tout type d'accès illégal.
Qu'est-ce que la science des données?
Le travail d'un scientifique des données consiste à analyser et à collecter une quantité importante d'informations et de données non structurées et structurées. Un diplôme de premier cycle dans n'importe quelle discipline liée à la science des données est requis pour travailler en tant que scientifique des données.
Par la suite, un individu doit obtenir une maîtrise dans le même domaine avant de chercher du travail. Pour travailler en tant que data scientist, une personne doit posséder un large éventail de compétences analytiques et technologiques.
Le salaire de départ d'un data scientist est nettement supérieur à celui d'un analyste en cybersécurité. La science des données est une collection d'outils, d'apprentissage automatique et d'algorithmes qui fonctionnent ensemble sous le couvert d'un ensemble obscur de modèles dérivés de données brutes et non modifiées.
L'objectif le plus important de la science des données est d'extraire des données précieuses et de les convertir en collections de données plus organisées et spécialisées grâce au traitement.
Principales différences entre la cybersécurité et la science des données
- La cybersécurité est un océan de processus et de technologies qui contrôlent la protection des réseaux, des systèmes, des appareils, des données et des programmes contre différents types de logiciels malveillants et de cyberattaques. D'autre part, la science des données est la fusion d'une variété d'outils, d'apprentissage automatique et d'algorithmes qui fonctionnent ensemble sous un ensemble couvert de modèles masqués à partir de données brutes et non modifiées.
- L'objectif important de la cybersécurité est de sécuriser et de protéger les réseaux et les données de tout type d'accès non autorisé. D'autre part, l'objectif le plus important de la science des données est l'extraction d'informations précieuses et leur conversion en ensembles de données organisés et plus spécialisés en les traitant.
- Pour les analystes et les professionnels de la cybersécurité, le processus d'apprentissage ne cesse jamais. Ils sont tenus de se tenir au courant des différents types de technologies et de logiciels afin de pouvoir faire face à tout type de menaces potentielles. D'autre part, pour devenir un scientifique des données, un individu doit être bien familiarisé avec une variété de compétences analytiques et techniques.
- Le rôle d'un analyste ou d'un professionnel de la cybersécurité en tant qu'employé est de protéger le réseau et les données de l'employeur. D'autre part, le rôle d'un employé en tant que Data scientist est d'analyser et de rassembler une grande quantité d'informations et de données non structurées et structurées.
- Pour devenir analyste ou expert en cybersécurité, une personne doit posséder un diplôme en informatique, en technologie et sécurité de l'information, en génie informatique ou dans toute discipline pertinente offrant un diplôme lié à la spécialisation en cybersécurité. D'autre part, pour devenir un scientifique des données, une personne doit posséder un diplôme de premier cycle A dans n'importe quel domaine lié à la science des données. Par la suite, il est nécessaire d'obtenir une maîtrise dans le même domaine avant qu'un individu ne cherche un emploi.
- Le salaire de départ d'un analyste, expert, professionnel de la cybersécurité est légèrement inférieur à celui d'un Data scientist. En revanche, le salaire de départ d'une personne spécialisée en science des données est comparativement plus élevé que celui gagné par un analyste en cybersécurité.
- https://link.springer.com/article/10.1186/s40537-020-00318-5
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-38788-4_6
Dernière mise à jour : 13 juillet 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
