计算机科学与数据交互,数据科学与计算机交互。 有些学校有独特的计算机科学和数据科学课程。 其他人则将它们合二为一。
那么,什么给出呢?
对于没有涉足科技领域的人来说,可能很难辨别这两个密切相关的领域之间的真正差异。 即使对于科技行业的人来说,有时每个桶中的内容也存在灰色地带。
好消息是,数据科学和计算机科学在教育服务和就业机会方面都在不断增长。 越来越多的学位、认证和训练营正在教授急需的硬技能——比如编程、 机器学习, 和 数据分析-最好地迎合每个区域。 此外,技术人员的薪资仍然很高; 根据 Dice 的数据,技术人员的平均工资 2023 年为 111,193 美元。
但问题仍然存在:数据和计算机科学之间的真正区别是什么? 这篇文章将提供一些见解。
什么是数据科学?
顾名思义, 数据科学 深入关注现实世界问题(通常是业务问题)中数据的收集、组织和提取。 财富有一个 综合指南 更具体地深入研究数据科学的复杂性。
数据科学研究通常会带来数据科学家、数据分析师、数据工程师等职业。 数据相关职业的增长速度快于美国所有工作的全国平均水平,其中 数据科学家 据统计,尤其以 35% 的速度增长 美国劳工统计局。 此外,他们的薪水很高——平均每年约 103,500 美元。
数据科学技能 以 SQL、R 和 Python 等编程语言以及统计、数学和人工智能知识为中心。
卡内基梅隆大学教授、数据科学联合创始人 Jignesh Patel 表示,数据科学是计算机科学的一个分支学科,在机器学习和大数据统计方面有分支。 数据聊天。
“就像医生可能专门研究儿科或外科一样,计算机科学家可能专门研究数据科学,”帕特尔说。
什么是计算机科学?
计算机科学是一个更广泛的术语,重点研究计算机,包括软件、硬件、网络和人工智能。
“计算机科学领域的职业涵盖非常广泛的功能,例如软件开发、软件工程和架构、计算机安全、数据库开发和管理,”首席数据科学家 Mamdough Refaat 说道。 牵牛星。
从学位的角度来看,计算机科学课程提供许多不同的专业方向,其中可能包括数据科学、网络安全、机器学习和人工智能。 因此,那些学习计算机科学的人不一定会被限制在计算机科学家的职位上。 软件开发人员、系统分析师和计算机工程师只是其中的几个例子。
总体而言,对计算机科学相关职位的需求正在增长,根据数据,大多数时候平均工资接近或在六位数以内。 美国劳工统计局。
数据和计算机科学有什么区别?
数据和计算机科学之间的主要区别在于关注程度。 计算机科学是一个包罗万象的研究领域,甚至包括数据科学本身。
区分要素 | 计算机科学 | 数据科学 |
技能/知识 | 网络、软件、网络安全、算法、数据库、人工智能 | 机器学习、人工智能、深度学习、统计学、数学、电子表格、数据管理 |
编程语言 | JavaScript、C++、HTML 等 | SQL、R、Python、SAS |
职位名称示例 | 计算机科学家、软件开发人员、网络/系统分析师 | 数据科学家、数据分析师、数据工程、业务分析师、商业智能分析师、营销分析师 |
对于计算机科学来说,差异化技能可能包括增加计算机网络、网络安全和算法的知识。 计算机科学家可能了解多种编程语言,例如 JavaScript、C++、HTML 等。 该学科有时也与物理和经济学等其他非技术领域很好地结合。
另一方面,数据科学更像是一个与数学和统计学交叉更紧密的利基子领域。 重要技能包括机器学习、人工智能和深度学习的专业知识。 另外,相关编程语言范围更窄,包括 SQL、R 和 Python。
“计算机科学”认证或训练营项目不太受欢迎。 相反,他们可能更专注于 IT 这样的主题, 数据分析、人工智能、网络安全等等。
“这两个领域在人工智能、数据管理和编程领域有交叉,”雷法特告诉《财富》杂志。 “然而,计算机科学可以被描述为专注于编程环境和软件的创建,而数据科学则专注于探索和使用数据。”
由于这两个领域都在持续发展,雷法特补充道,专家应该期待终生学习,尤其是在解决业务问题的背景下。
“任何行业的雇主都寻求对其特定行业及其独特问题和应用领域有深入了解的数据和计算机科学家,”他说。 “虽然这两个领域的基本技能可以在行业之间转移,但拥有商业洞察力是一个很大的优势。”