數(shù)據(jù)科學(xué)碩士與計算機科學(xué)碩士：有什么區(qū)別？
許多STEM學(xué)位具有重疊的特征。例如，如果不學(xué)習(xí)相當(dāng)多的數(shù)學(xué)知識，你就無法深入應(yīng)用工程學(xué)位。同樣，如果沒有計算機科學(xué)的幫助，就很難在數(shù)據(jù)科學(xué)方面走得更遠。但是，即使這些教育軌道中的許多都發(fā)展出相似的特征和技能組合，但工作前景之間可能存在顯著差異。如果你想?yún)^(qū)分數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機科學(xué)，首先要問幾個相關(guān)的問題。
數(shù)據(jù)科學(xué)不就是計算機科學(xué)的一個分支嗎？
不，數(shù)據(jù)科學(xué)不僅僅是計算機科學(xué)的一個分支。數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機科學(xué)都有大量的集成，每個領(lǐng)域都有自己獨特的領(lǐng)域。從廣義上講，計算機科學(xué)涉及研究現(xiàn)代計算的理論和實踐，并且通常包括各種編碼技能和語言的曲目。這將包括從軟件到運行它們的操作系統(tǒng)以及與操作系統(tǒng)交互的基本硬件的所有內(nèi)容。
數(shù)據(jù)科學(xué)看起來像是計算機科學(xué)的一個分支的部分原因是因為這兩個職業(yè)都可能涉及類似的任務(wù)。在數(shù)據(jù)分析和編程中尤其如此。但常見的計算機科學(xué)職業(yè)任務(wù)可能包括測試代碼中的錯誤、創(chuàng)建應(yīng)用程序或優(yōu)化現(xiàn)有代碼。大多數(shù)計算機科學(xué)工作都會導(dǎo)致軟件開發(fā)的各個方面。
數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機科學(xué)是一樣的嗎？
比較數(shù)據(jù)科學(xué)與計算機科學(xué)需要做出一些細微的區(qū)分。首先，計算機科學(xué)課程旨在為學(xué)生提供廣泛的計算基礎(chǔ)知識基礎(chǔ)。學(xué)生需要科學(xué)、數(shù)學(xué)、推理和分析方面的背景。這是圍繞網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)庫，程序，編碼和整體設(shè)計原則的核心課程的補充。
數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機科學(xué)通?？雌饋砗芟嗨?，因為它們可能需要相似的技能。例如，兩者都可以學(xué)習(xí)Python或Java等編程語言。但是計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生會對這些語言背后的理論背景更感興趣，而數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生只使用計算機科學(xué)提供的工具來分析指標。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能需要對這些工具的熟練程度，但與專業(yè)程序員可能看到的專業(yè)水平不同。
數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機科學(xué)之間的區(qū)別在本科階段可能更難發(fā)現(xiàn)。像計算機科學(xué)理學(xué)學(xué)士學(xué)位這樣的學(xué)位往往提供對一個領(lǐng)域的廣泛理解，為廣泛的職業(yè)選擇和教育道路開辟道路。只有在研究生階段，您才會發(fā)現(xiàn)更明顯的差異，因為研究生學(xué)習(xí)通常涉及更多的專業(yè)。
計算機科學(xué)碩士課程可能會進一步發(fā)展畢業(yè)生在算法、應(yīng)用開發(fā)、性能重塑等方面的知識。計算機科學(xué)碩士學(xué)位課程將允許您進一步專注于人工智能、數(shù)據(jù)庫管理、計算機圖形學(xué)、計算性能、數(shù)據(jù)分析、軟件工程等。
什么是計算機科學(xué)中的數(shù)據(jù)分析？
比較數(shù)據(jù)分析與計算機科學(xué)具有挑戰(zhàn)性，因為它們有相當(dāng)大的重疊。在計算機科學(xué)的背景下，數(shù)據(jù)分析涉及調(diào)整適合數(shù)據(jù)收集、處理、清理和探索性分析的數(shù)據(jù)要求?；旧?，數(shù)據(jù)分析師獲取數(shù)據(jù)源，并使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建故事。這些故事是有效傳達信息的可視化。
在計算機科學(xué)職業(yè)中，這可能意味著使用推理統(tǒng)計來創(chuàng)建與數(shù)據(jù)匹配的數(shù)學(xué)模型。在數(shù)據(jù)科學(xué)的背景下，數(shù)據(jù)分析可能完全意味著其他東西，在數(shù)據(jù)科學(xué)中，收集的數(shù)據(jù)必須被分離和檢查，將數(shù)據(jù)分解成有用的部分，你可以用它來測試想法和理論。
有些人比較數(shù)據(jù)科學(xué)與編程等職業(yè)道路，因為兩者都需要分析和編程經(jīng)驗。但是數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)更強調(diào)分析元素，而編程更強調(diào)培養(yǎng)使用多種語言的熟練程度。
數(shù)據(jù)科學(xué)與信息系統(tǒng)是另一個常見的比較，因為兩者都可以參與數(shù)據(jù)管理。但這種區(qū)別需要了解數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師之間的區(qū)別。數(shù)據(jù)工程師參與創(chuàng)建和維護數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)，以保持干凈和相關(guān)的數(shù)據(jù)傳入。相比之下，從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作往往更側(cè)重于從收集的數(shù)據(jù)中提取見解，這些數(shù)據(jù)可能會或可能不會被清理或訂購。Power BI 和 Tableau 等工具可以轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機科學(xué)哪個更好？
答案在很大程度上取決于您的職業(yè)目標、個人興趣以及您想接受多遠的教育。計算機科學(xué)對計算有更廣泛的了解，這涉及學(xué)習(xí)廣泛的技能。這賦予了它一個相對于數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)位的潛在優(yōu)勢，更廣泛的職業(yè)選擇。相反，對于那些對數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)感興趣的人來說，擁有數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)位可能是一個明顯的優(yōu)勢。
值得注意的是，雖然BLS的數(shù)據(jù)表明大多數(shù)計算機科學(xué)職業(yè)都需要學(xué)士學(xué)位。數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)相似，但更明顯地傾向于高級管理職位的研究生學(xué)位。您可能想了解有關(guān)數(shù)據(jù)分析職業(yè)的更多信息。
就個人興趣而言，計算機科學(xué)往往涉及更多地了解軟件 - 硬件關(guān)系，這通常會導(dǎo)致編碼或網(wǎng)絡(luò)管理的職業(yè)。相比之下，數(shù)據(jù)科學(xué)更多的是尋找構(gòu)建和分析數(shù)據(jù)的方法，尤其是非結(jié)構(gòu)化或部分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從事分析職業(yè)比其他領(lǐng)域需要更高的批判性思維和洞察力。
你能成為擁有學(xué)士學(xué)位的數(shù)據(jù)科學(xué)家嗎？
是的，但有條件。數(shù)據(jù)科學(xué)需要強大的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)背景、數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的基礎(chǔ)知識，以及至少精通一種或兩種編程語言，如 Python。這意味著許多種類的學(xué)士學(xué)位可以成為通往數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)的途徑，即使是那些不專門從事數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)。
但是，成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家需要熟練掌握與建模數(shù)據(jù)相關(guān)的各種技能。其中許多專門針對特定領(lǐng)域，例如學(xué)習(xí)創(chuàng)建有效的可視化，以向缺乏這些領(lǐng)域技術(shù)技能的利益相關(guān)者傳達高度復(fù)雜的信息。