数据科(kē)學(xué)硕士与计算机科(kē)學(xué)硕士：有(yǒu)什么區(qū)别？
许多(duō)STEM學(xué)位具有(yǒu)重叠的特征。例如，如果不學(xué)习相当多(duō)的数學(xué)知识，你就无法深入应用(yòng)工程學(xué)位。同样，如果没有(yǒu)计算机科(kē)學(xué)的帮助，就很(hěn)难在数据科(kē)學(xué)方面走得更遠(yuǎn)。但是，即使这些教育轨道中的许多(duō)都发展出相似的特征和技能(néng)组合，但工作前景之间可(kě)能(néng)存在显着差异。如果你想區(qū)分(fēn)数据科(kē)學(xué)和计算机科(kē)學(xué)，首先要问几个相关的问题。

数据科(kē)學(xué)不就是计算机科(kē)學(xué)的一个分(fēn)支吗？
不，数据科(kē)學(xué)不仅仅是计算机科(kē)學(xué)的一个分(fēn)支。数据科(kē)學(xué)和计算机科(kē)學(xué)都有(yǒu)大量的集成，每个领域都有(yǒu)自己独特的领域。从广义上讲，计算机科(kē)學(xué)涉及研究现代计算的理(lǐ)论和实践，并且通常包括各种编码技能(néng)和语言的曲目。这将包括从软件到运行它们的操作系统以及与操作系统交互的基本硬件的所有(yǒu)内容。
数据科(kē)學(xué)看起来像是计算机科(kē)學(xué)的一个分(fēn)支的部分(fēn)原因是因為(wèi)这两个职业都可(kě)能(néng)涉及类似的任務(wù)。在数据分(fēn)析和编程中尤其如此。但常见的计算机科(kē)學(xué)职业任務(wù)可(kě)能(néng)包括测试代码中的错误、创建应用(yòng)程序或优化现有(yǒu)代码。大多(duō)数计算机科(kē)學(xué)工作都会导致软件开发的各个方面。

数据科(kē)學(xué)和计算机科(kē)學(xué)是一样的吗？
比较数据科(kē)學(xué)与计算机科(kē)學(xué)需要做出一些细微的區(qū)分(fēn)。首先，计算机科(kē)學(xué)课程旨在為(wèi)學(xué)生提供广泛的计算基础知识基础。學(xué)生需要科(kē)學(xué)、数學(xué)、推理(lǐ)和分(fēn)析方面的背景。这是围绕网络，数据库，程序，编码和整體(tǐ)设计原则的核心课程的补充。
数据科(kē)學(xué)和计算机科(kē)學(xué)通常看起来很(hěn)相似，因為(wèi)它们可(kě)能(néng)需要相似的技能(néng)。例如，两者都可(kě)以學(xué)习Python或Java等编程语言。但是计算机科(kē)學(xué)专业的學(xué)生会对这些语言背后的理(lǐ)论背景更感兴趣，而数据科(kē)學(xué)专业的學(xué)生只使用(yòng)计算机科(kē)學(xué)提供的工具来分(fēn)析指标。因此，数据科(kē)學(xué)家可(kě)能(néng)需要对这些工具的熟练程度，但与专业程序员可(kě)能(néng)看到的专业水平不同。
数据科(kē)學(xué)和计算机科(kē)學(xué)之间的區(qū)别在本科(kē)阶段可(kě)能(néng)更难发现。像计算机科(kē)學(xué)理(lǐ)學(xué)學(xué)士學(xué)位这样的學(xué)位往往提供对一个领域的广泛理(lǐ)解，為(wèi)广泛的职业选择和教育道路开辟道路。只有(yǒu)在研究生阶段，您才会发现更明显的差异，因為(wèi)研究生學(xué)习通常涉及更多(duō)的专业。
计算机科(kē)學(xué)硕士课程可(kě)能(néng)会进一步发展毕业生在算法、应用(yòng)开发、性能(néng)重塑等方面的知识。计算机科(kē)學(xué)硕士學(xué)位课程将允许您进一步专注于人工智能(néng)、数据库管理(lǐ)、计算机图形學(xué)、计算性能(néng)、数据分(fēn)析、软件工程等。

什么是计算机科(kē)學(xué)中的数据分(fēn)析？
比较数据分(fēn)析与计算机科(kē)學(xué)具有(yǒu)挑战性，因為(wèi)它们有(yǒu)相当大的重叠。在计算机科(kē)學(xué)的背景下，数据分(fēn)析涉及调整适合数据收集、处理(lǐ)、清理(lǐ)和探索性分(fēn)析的数据要求。基本上，数据分(fēn)析师获取数据源，并使用(yòng)数据创建故事。这些故事是有(yǒu)效传达信息的可(kě)视化。
在计算机科(kē)學(xué)职业中，这可(kě)能(néng)意味着使用(yòng)推理(lǐ)统计来创建与数据匹配的数學(xué)模型。在数据科(kē)學(xué)的背景下，数据分(fēn)析可(kě)能(néng)完全意味着其他(tā)东西，在数据科(kē)學(xué)中，收集的数据必须被分(fēn)离和检查，将数据分(fēn)解成有(yǒu)用(yòng)的部分(fēn)，你可(kě)以用(yòng)它来测试想法和理(lǐ)论。
有(yǒu)些人比较数据科(kē)學(xué)与编程等职业道路，因為(wèi)两者都需要分(fēn)析和编程经验。但是数据科(kē)學(xué)职业更强调分(fēn)析元素，而编程更强调培养使用(yòng)多(duō)种语言的熟练程度。
数据科(kē)學(xué)与信息系统是另一个常见的比较，因為(wèi)两者都可(kě)以参与数据管理(lǐ)。但这种區(qū)别需要了解数据科(kē)學(xué)家和数据工程师之间的區(qū)别。数据工程师参与创建和维护数据基础架构，以保持干净和相关的数据传入。相比之下，从事数据科(kē)學(xué)工作往往更侧重于从收集的数据中提取见解，这些数据可(kě)能(néng)会或可(kě)能(néng)不会被清理(lǐ)或订購(gòu)。Power BI 和 Tableau 等工具可(kě)以转换数据，帮助人们更好地理(lǐ)解数据。

数据科(kē)學(xué)和计算机科(kē)學(xué)哪个更好？
答(dá)案在很(hěn)大程度上取决于您的职业目标、个人兴趣以及您想接受多(duō)遠(yuǎn)的教育。计算机科(kē)學(xué)对计算有(yǒu)更广泛的了解，这涉及學(xué)习广泛的技能(néng)。这赋予了它一个相对于数据科(kē)學(xué)學(xué)位的潜在优势，更广泛的职业选择。相反，对于那些对数据科(kē)學(xué)职业感兴趣的人来说，拥有(yǒu)数据科(kē)學(xué)學(xué)位可(kě)能(néng)是一个明显的优势。
值得注意的是，虽然BLS的数据表明大多(duō)数计算机科(kē)學(xué)职业都需要學(xué)士學(xué)位。数据科(kē)學(xué)职业相似，但更明显地倾向于高级管理(lǐ)职位的研究生學(xué)位。您可(kě)能(néng)想了解有(yǒu)关数据分(fēn)析职业的更多(duō)信息。
就个人兴趣而言，计算机科(kē)學(xué)往往涉及更多(duō)地了解软件 - 硬件关系，这通常会导致编码或网络管理(lǐ)的职业。相比之下，数据科(kē)學(xué)更多(duō)的是寻找构建和分(fēn)析数据的方法，尤其是非结构化或部分(fēn)结构化数据。从事分(fēn)析职业比其他(tā)领域需要更高的批判性思维和洞察力。

你能(néng)成為(wèi)拥有(yǒu)學(xué)士學(xué)位的数据科(kē)學(xué)家吗？
是的，但有(yǒu)条件。数据科(kē)學(xué)需要强大的数學(xué)、统计學(xué)背景、数据库构建的基础知识，以及至少精通一种或两种编程语言，如 Python。这意味着许多(duō)种类的學(xué)士學(xué)位可(kě)以成為(wèi)通往数据科(kē)學(xué)职业的途径，即使是那些不专门从事数据科(kē)學(xué)的职业。
但是，成為(wèi)一名数据科(kē)學(xué)家需要熟练掌握与建模数据相关的各种技能(néng)。其中许多(duō)专门针对特定领域，例如學(xué)习创建有(yǒu)效的可(kě)视化，以向缺乏这些领域技术技能(néng)的利益相关者传达高度复杂的信息。