数据科学硕士与计算机科学硕士：有什么区别？
许多STEM学位具有重叠的特征。例如，如果不学习相当多的数学知识，你就无法深入应用工程学位。同样，如果没有计算机科学的帮助，就很难在数据科学方面走得更远。但是，即使这些教育轨道中的许多都发展出相似的特征和技能组合，但工作前景之间可能存在显着差异。如果你想区分数据科学和计算机科学，首先要问几个相关的问题。

数据科学不就是计算机科学的一个分支吗？
不，数据科学不仅仅是计算机科学的一个分支。数据科学和计算机科学都有大量的集成，每个领域都有自己独特的领域。从广义上讲，计算机科学涉及研究现代计算的理论和实践，并且通常包括各种编码技能和语言的曲目。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内容。
数据科学看起来像是计算机科学的一个分支的部分原因是因为这两个职业都可能涉及类似的任务。在数据分析和编程中尤其如此。但常见的计算机科学职业任务可能包括测试代码中的错误、创建应用程序或优化现有代码。大多数计算机科学工作都会导致软件开发的各个方面。

数据科学和计算机科学是一样的吗？
比较数据科学与计算机科学需要做出一些细微的区分。首先，计算机科学课程旨在为学生提供广泛的计算基础知识基础。学生需要科学、数学、推理和分析方面的背景。这是围绕网络，数据库，程序，编码和整体设计原则的核心课程的补充。
数据科学和计算机科学通常看起来很相似，因为它们可能需要相似的技能。例如，两者都可以学习Python或Java等编程语言。但是计算机科学专业的学生会对这些语言背后的理论背景更感兴趣，而数据科学专业的学生只使用计算机科学提供的工具来分析指标。因此，数据科学家可能需要对这些工具的熟练程度，但与专业程序员可能看到的专业水平不同。
数据科学和计算机科学之间的区别在本科阶段可能更难发现。像计算机科学理学学士学位这样的学位往往提供对一个领域的广泛理解，为广泛的职业选择和教育道路开辟道路。只有在研究生阶段，您才会发现更明显的差异，因为研究生学习通常涉及更多的专业。
计算机科学硕士课程可能会进一步发展毕业生在算法、应用开发、性能重塑等方面的知识。计算机科学硕士学位课程将允许您进一步专注于人工智能、数据库管理、计算机图形学、计算性能、数据分析、软件工程等。

什么是计算机科学中的数据分析？
比较数据分析与计算机科学具有挑战性，因为它们有相当大的重叠。在计算机科学的背景下，数据分析涉及调整适合数据收集、处理、清理和探索性分析的数据要求。基本上，数据分析师获取数据源，并使用数据创建故事。这些故事是有效传达信息的可视化。
在计算机科学职业中，这可能意味着使用推理统计来创建与数据匹配的数学模型。在数据科学的背景下，数据分析可能完全意味着其他东西，在数据科学中，收集的数据必须被分离和检查，将数据分解成有用的部分，你可以用它来测试想法和理论。
有些人比较数据科学与编程等职业道路，因为两者都需要分析和编程经验。但是数据科学职业更强调分析元素，而编程更强调培养使用多种语言的熟练程度。
数据科学与信息系统是另一个常见的比较，因为两者都可以参与数据管理。但这种区别需要了解数据科学家和数据工程师之间的区别。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，从事数据科学工作往往更侧重于从收集的数据中提取见解，这些数据可能会或可能不会被清理或订购。Power BI 和 Tableau 等工具可以转换数据，帮助人们更好地理解数据。

数据科学和计算机科学哪个更好？
答案在很大程度上取决于您的职业目标、个人兴趣以及您想接受多远的教育。计算机科学对计算有更广泛的了解，这涉及学习广泛的技能。这赋予了它一个相对于数据科学学位的潜在优势，更广泛的职业选择。相反，对于那些对数据科学职业感兴趣的人来说，拥有数据科学学位可能是一个明显的优势。
值得注意的是，虽然BLS的数据表明大多数计算机科学职业都需要学士学位。数据科学职业相似，但更明显地倾向于高级管理职位的研究生学位。您可能想了解有关数据分析职业的更多信息。
就个人兴趣而言，计算机科学往往涉及更多地了解软件 - 硬件关系，这通常会导致编码或网络管理的职业。相比之下，数据科学更多的是寻找构建和分析数据的方法，尤其是非结构化或部分结构化数据。从事分析职业比其他领域需要更高的批判性思维和洞察力。

你能成为拥有学士学位的数据科学家吗？
是的，但有条件。数据科学需要强大的数学、统计学背景、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。这意味着许多种类的学士学位可以成为通往数据科学职业的途径，即使是那些不专门从事数据科学的职业。
但是，成为一名数据科学家需要熟练掌握与建模数据相关的各种技能。其中许多专门针对特定领域，例如学习创建有效的可视化，以向缺乏这些领域技术技能的利益相关者传达高度复杂的信息。