サイバーセキュリティとデータサイエンス: 違いと比較

サイバー セキュリティとは、ネットワーク、システム、デバイス、データ、およびプログラムをさまざまな種類のマルウェアやサイバー攻撃から保護する方法とテクノロジの集合を指します。

データ サイエンスは、ツール、機械学習、およびアルゴリズムの集合体であり、連携して未加工の変更されていないデータに隠されたパターンを明らかにします。

主要な取り組み

1. サイバーセキュリティはコンピューター システムとネットワークを不正なアクセスや攻撃から保護しますが、データ サイエンスは大規模なデータ セットの分析と解釈に重点を置いています。
2. サイバーセキュリティにはさまざまなセキュリティ プロトコルと技術が必要ですが、データ サイエンスには統計分析と機械学習の知識が必要です。
3. サイバーセキュリティは、脅威が発生したときに対応するため、データ サイエンスよりも反応的です。 データ サイエンスはより積極的で、問題が発生する前に洞察とパターンを明らかにしようとします。

サイバーセキュリティ vs データサイエンス

サイバー セキュリティは、コンピュータ システムとネットワーク、およびそこに保存されているデータを悪意のある攻撃から保護し、セキュリティを監視する研究です。データ サイエンスは、生のデータを学際的に研究して、そこから貴重な情報を抽出し、モデルを構築して実用的な洞察を引き出すことです。

サイバー セキュリティの主な目標は、ネットワークとデータを不正アクセスから保護することです。 学習は、サイバー セキュリティ アナリストや専門家にとって継続的なプロセスです。

彼らは、潜在的なリスクに対処する準備を整えるために、さまざまなテクノロジーとアプリケーションに遅れずについていく必要があります。

サイバー セキュリティ アナリストまたは専門家になるには、コンピューター サイエンス、情報技術とセキュリティ、コンピューター エンジニアリング、またはサイバー セキュリティの専門分野に関連する学位を取得できる同様の分野の学位が必要です。

データ サイエンスの最も基本的な目標は、有用なデータを抽出し、処理を通じて、より組織化された専門的なデータ コレクションに変換することです。

データサイエンティストとして働くには、幅広い分析スキルと技術スキルが必要です。

データ サイエンティストの仕事は、大量の非構造化データと構造化データを評価して収集することです。 データ サイエンティストの初任給は、サイバー セキュリティ アナリストの初任給よりも高くなります。

比較表

比較のパラメータ	サイバーセキュリティ	データサイエンス
DevOps Tools Engineer試験のObjective	あらゆる種類の不正アクセスからネットワークとデータを保護します。	貴重な情報の抽出と、整理されたより専門的なデータ セットへの変換。
初任給	比較的低い	比較的高い
再定義する	その分野での簡単な学位があればうまくいくでしょう。	その分野のより高い資格が必要です。
更新	最新の状態を維持する必要があります。	習得したスキルで十分です。
職種	雇用主のネットワークとデータを保護します。	非構造化情報と構造化情報を分析して収集します。

サイバーセキュリティとは何ですか？

従業員としてのサイバー セキュリティ アナリストまたは専門家の仕事は、会社のネットワークとデータを守ることです。

サイバー セキュリティ アナリストまたは専門家になるには、コンピュータ サイエンス、情報技術およびセキュリティ、コンピュータ エンジニアリング、またはサイバー セキュリティの専門分野に関連する学位を提供するその他の同等の分野の学位が必要です。

学習は、サイバー セキュリティ アナリストや専門家にとって終わりのないプロセスです。 潜在的なリスクに対処できるように、さまざまなテクノロジーやアプリケーションを最新の状態に保つ必要があります。

サイバー セキュリティ アナリスト、専門家、または専門家の初任給は、データ サイエンティストの初任給よりもわずかに低くなります。

サイバー セキュリティは、さまざまな種類のマルウェアやサイバー攻撃からネットワーク、システム、デバイス、データ、およびプログラムを保護するプロセスとテクノロジの広大な海です。

サイバー セキュリティの主な目標は、あらゆる種類の不正アクセスからネットワークとデータを保護することです。

データサイエンスとは

データ サイエンティストの仕事には、大量の非構造化および構造化情報とデータの分析と収集が伴います。 データ サイエンティストとして働くには、データ サイエンスに関連するあらゆる分野の学士号が必要です。

その後、個人は仕事を探す前に同じ分野で修士号を取得する必要があります。 データサイエンティストとして働くためには、個人は幅広い分析および技術スキルを備えている必要があります。

データ サイエンティストの初任給は、サイバー セキュリティ アナリストの初任給よりもはるかに高くなっています。 データ サイエンスは、未加工の変更されていないデータから派生した一連の謎のパターンを装って連携するツール、機械学習、およびアルゴリズムの集合です。

データ サイエンスの最も重要な目標は、価値のあるデータを抽出し、処理を通じて、より組織的で専門的なデータ コレクションに変換することです。

サイバーセキュリティとデータサイエンスの主な違い

1. サイバー セキュリティは、ネットワーク、システム、デバイス、データ、プログラムをさまざまな種類のマルウェアやサイバー攻撃から保護するプロセスとテクノロジの海です。 一方、データ サイエンスは、さまざまなツール、機械学習、およびアルゴリズムの融合であり、生データおよび変更されていないデータからカバーされたシャドー パターンのセットの下で連携します。
2. サイバー セキュリティの重要な目的は、ネットワークとデータをあらゆる種類の不正アクセスから保護することです。 一方、データ サイエンスの最も重要な目的は、貴重な情報を抽出し、それらを処理することによって、整理されたより専門的なデータ セットに変換することです。
3. サイバー セキュリティ アナリストや専門家にとって、学習のプロセスに終わりはありません。 あらゆる種類の潜在的な脅威に対処できるように、さまざまな種類のテクノロジとソフトウェアで最新の状態を維持する必要があります。 一方、データサイエンティストになるには、さまざまな分析的および技術的スキルに精通している必要があります。
4. 従業員としてのサイバーセキュリティアナリストまたは専門家の役割は、雇用主のネットワークとデータを保護することです。 一方、データサイエンティストとしての従業員の役割は、大量の非構造化および構造化された情報とデータを分析して収集することです。
5. サイバー セキュリティ アナリストまたは専門家になるには、コンピュータ サイエンス、情報技術とセキュリティ、コンピュータ エンジニアリング、またはサイバー セキュリティの専門分野に関連する学位を提供する関連分野の学位を取得している必要があります。 一方、データサイエンティストになるには、データサイエンスに関連する分野で学士号を取得している必要があります。 その後、同じ分野で修士号を取得してから就職する必要があります。
6. サイバーセキュリティアナリスト、専門家、専門家の初任給は、データサイエンティストの初任給よりもわずかに低くなっています。 一方、データサイエンスを専門とする人の初任給は、サイバーセキュリティアナリストよりも比較的高いです。

参考情報

1. https://link.springer.com/article/10.1186/s40537-020-00318-5
2. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-38788-4_6