计算机科学和数据科学哪个学位适合你？

计算机科学 vs 数据科学：哪个学位适合你？

从最新的 iPhone 模型到 ChatGPT，可以看出技术已经渗透到我们的日常生活。尽管近年来出现了大规模裁员和经济不确定性，但对技术专业人员的需求在多个关键领域依然强劲。

计算机科学和数据科学通常被认为是进入这个行业的最佳学科，但在选择时可能会感到困惑，尤其是当课程内容可能在这两个学位之间有重叠时。

因此，如果你正在考虑是学习计算机科学还是数据科学，这里有一些在做决策之前需要考虑的关键区别。

1、什么是计算机科学？

在广义上，计算机科学是对计算机进行综合性研究，包括计算机的设计、架构、软件、算法和硬件。计算机科学通常被视为数据科学的"骨干"，它涉及高效地构建和使用计算机，并致力于理解软件和编程语言的工作原理。

2、什么是数据科学？

与计算机科学不同，数据科学更关注从各种类型的数据（结构化、半结构化或非结构化）中获取有意义的结论，而不是关注软件的操作方式。作为一门跨学科的学科，数据科学涉及数据挖掘、机器学习和数据分析，并集中关注检测数据中的模式和预测未来结果的算法。

3、课程内容

从学术角度来看，计算机科学是一门传统的学科，通常属于工程学院的学科。根据选择的大学，可以在本科、研究生和博士阶段选择不同的学习选项。

以伦敦帝国理工学院的计算机工程学士学位课程为例，第一年的学生需要修读微积分、线性代数、离散数学、逻辑和推理以及计算机系统导论等课程。一些课程还可能包括数据科学的入门模块。

相比之下，数据科学作为一门相对较新的学科，通常可以在工程学院或数学学院设立。大多数数据科学课程都在研究生阶段提供，面向已经拥有相关学科的学士学位的学生。

例如，哈佛大学的数据科学硕士学位的课程包括以下领域的课程：数据系统、可视化、统计机器学习、人工智能、线性模型以及时间序列和预测。

值得注意的是，这两个学科都需要数学的适应能力，但数据科学在统计学方面有更强的重点，特别是在使用算法模拟未来结果时。

4、专业领域

你可能会想知道在核心学科之外，你的专业化选项有哪些。以多伦多大学为例，选修课包括游戏设计、Web和互联网技术、计算机视觉、人机交互、计算语言学和自然语言处理。

数据科学课程的选修课程通常更加职业导向，为学生提供解决现代科学问题所需的技能。在卡内基梅隆大学的数据科学硕士课程中，可选课程包括：计算基因组学、生物统计学、生物信息学基础和数字分子设计工作室。

5、入学要求

对于计算机科学，通常需要具备数学学历，并至少学习一门科学学科作为入学要求。

对于数据科学，入学要求并不总是明确要求数学学历，但需要具备量化学科的学习经验，如物理学或经济学。你还需要在申请中展示对概率、统计学和编程的知识。

来自非传统背景的申请者如果具有相关的工作经验，也可能被考虑入学。

6、职业前景

有许多职业适合计算机科学和数据科学的毕业生，例如商业智能分析师、机器学习工程师或数据科学家。

随着科技行业的持续增长，这两个学位都可以帮助你建立有利可图的职业发展。根据Indeed的数据，在美国，数据科学家的平均年薪为12.01万美元，软件工程师的平均年薪为10.22万美元。

计算机科学毕业生可能适合以下相关角色：

软件工程师 

信息安全分析师 

网页开发师 

应用/系统开发师

游戏开发师

数据科学毕业生可能更适合以下角色：

数据分析师 

数据工程师 

数据架构师 

分析经理 

统计学家

在决定哪个学科更适合你时，了解自己的兴趣和职业意向非常重要。如果你对开发复杂的软件系统、产品和工具，以改善安全性、安全性或有效性更感兴趣，那么计算机科学可能是你的选择。

另一方面，如果你对通过数据和分析帮助公司实现更大效益、回答重大战略性问题更感兴趣，那么数据科学可能更加适合你。

无论如何，这两个学科都提供了一个独特的机会，让现代生活变得更加便利，并创造积极的影响。

7、选计算机科学还是数据科学？

在做决策之前，以下是一个快速总结：

计算机科学：

•范围更广，有更多的子领域 

•侧重于高效地构建和使用计算机 

•强调计算机基础和软件工程 

•是一门传统学科，各个层次的高等教育都有提供 

•数学背景是必要的

数据科学：

•焦点较窄 

•关注数据的组织和处理 

•是一个新兴领域，大多数课程在硕士级别提供 

•对于正式学习数学来说不那么重要，有数学背景的相关学科可能足够 

•重视统计学

最终，在选择计算机科学还是数据科学时，请仔细考虑你的兴趣、职业愿望和教育背景，做出明智的决策。