數據科學碩士與計算機科學碩士：有什么區別？
許多STEM學位具有重疊的特征。例如，如果不學習相當多的數學知識，你就無法深入應用工程學位。同樣，如果沒有計算機科學的幫助，就很難在數據科學方面走得更遠。但是，即使這些教育軌道中的許多都發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。如果你想區分數據科學和計算機科學，首先要問幾個相關的問題。
數據科學不就是計算機科學的一個分支嗎？
不，數據科學不僅僅是計算機科學的一個分支。數據科學和計算機科學都有大量的集成，每個領域都有自己獨特的領域。從廣義上講，計算機科學涉及研究現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以及與操作系統交互的基本硬件的所有內容。
數據科學看起來像是計算機科學的一個分支的部分原因是因為這兩個職業都可能涉及類似的任務。在數據分析和編程中尤其如此。但常見的計算機科學職業任務可能包括測試代碼中的錯誤、創建應用程序或優化現有代碼。大多數計算機科學工作都會導致軟件開發的各個方面。
數據科學和計算機科學是一樣的嗎？
比較數據科學與計算機科學需要做出一些細微的區分。首先，計算機科學課程旨在為學生提供廣泛的計算基礎知識基礎。學生需要科學、數學、推理和分析方面的背景。這是圍繞網絡，數據庫，程序，編碼和整體設計原則的核心課程的補充。
數據科學和計算機科學通常看起來很相似，因為它們可能需要相似的技能。例如，兩者都可以學習Python或Java等編程語言。但是計算機科學專業的學生會對這些語言背后的理論背景更感興趣，而數據科學專業的學生只使用計算機科學提供的工具來分析指標。因此，數據科學家可能需要對這些工具的熟練程度，但與專業程序員可能看到的專業水平不同。
數據科學和計算機科學之間的區別在本科階段可能更難發現。像計算機科學理學學士學位這樣的學位往往提供對一個領域的廣泛理解，為廣泛的職業選擇和教育道路開辟道路。只有在研究生階段，您才會發現更明顯的差異，因為研究生學習通常涉及更多的專業。
計算機科學碩士課程可能會進一步發展畢業生在算法、應用開發、性能重塑等方面的知識。計算機科學碩士學位課程將允許您進一步專注于人工智能、數據庫管理、計算機圖形學、計算性能、數據分析、軟件工程等。
什么是計算機科學中的數據分析？
比較數據分析與計算機科學具有挑戰性，因為它們有相當大的重疊。在計算機科學的背景下，數據分析涉及調整適合數據收集、處理、清理和探索性分析的數據要求。基本上，數據分析師獲取數據源，并使用數據創建故事。這些故事是有效傳達信息的可視化。
在計算機科學職業中，這可能意味著使用推理統計來創建與數據匹配的數學模型。在數據科學的背景下，數據分析可能完全意味著其他東西，在數據科學中，收集的數據必須被分離和檢查，將數據分解成有用的部分，你可以用它來測試想法和理論。
有些人比較數據科學與編程等職業道路，因為兩者都需要分析和編程經驗。但是數據科學職業更強調分析元素，而編程更強調培養使用多種語言的熟練程度。
數據科學與信息系統是另一個常見的比較，因為兩者都可以參與數據管理。但這種區別需要了解數據科學家和數據工程師之間的區別。數據工程師參與創建和維護數據基礎架構，以保持干凈和相關的數據傳入。相比之下，從事數據科學工作往往更側重于從收集的數據中提取見解，這些數據可能會或可能不會被清理或訂購。Power BI 和 Tableau 等工具可以轉換數據，幫助人們更好地理解數據。
數據科學和計算機科學哪個更好？
答案在很大程度上取決于您的職業目標、個人興趣以及您想接受多遠的教育。計算機科學對計算有更廣泛的了解，這涉及學習廣泛的技能。這賦予了它一個相對于數據科學學位的潛在優勢，更廣泛的職業選擇。相反，對于那些對數據科學職業感興趣的人來說，擁有數據科學學位可能是一個明顯的優勢。
值得注意的是，雖然BLS的數據表明大多數計算機科學職業都需要學士學位。數據科學職業相似，但更明顯地傾向于高級管理職位的研究生學位。您可能想了解有關數據分析職業的更多信息。
就個人興趣而言，計算機科學往往涉及更多地了解軟件 - 硬件關系，這通常會導致編碼或網絡管理的職業。相比之下，數據科學更多的是尋找構建和分析數據的方法，尤其是非結構化或部分結構化數據。從事分析職業比其他領域需要更高的批判性思維和洞察力。
你能成為擁有學士學位的數據科學家嗎？
是的，但有條件。數據科學需要強大的數學、統計學背景、數據庫構建的基礎知識，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士學位可以成為通往數據科學職業的途徑，即使是那些不專門從事數據科學的職業。
但是，成為一名數據科學家需要熟練掌握與建模數據相關的各種技能。其中許多專門針對特定領域，例如學習創建有效的可視化，以向缺乏這些領域技術技能的利益相關者傳達高度復雜的信息。