一方面，我们有一个包罗万象的解决方案 计算机科学另一方面，我们有一个热门话题 数据科学，得到了广泛的欢迎。 在这篇文章中我们将这样做 将数据科学与计算机进行比较 科学，讨论差异、课程费用、工作概况、市场机会和预期薪资。 如果您对任一领域的职业感兴趣或想了解有关该主题的更多信息，请阅读到最后。
比较数据科学与计算机科学
您可能听说过人工智能、机器学习、神经网络、大数据和深度学习等术语。 这些术语可以在数据科学课程和计算机科学中听到。 但主要区别是什么？ 这就是我们将在本指南中揭示的内容。
我们将使用以下参数来比较数据科学和计算机科学。
- 主要区别
- 课程费用
- 获得和所需的技能
- 工作简介
- 范围和内容
我们来详细说一下。
1]主要区别
计算机科学和数据科学都很相似，但也有一些关键的区别。 计算机科学或 CS 允许研究计算机硬件和软件。 您可以学习如何创建软件、管理数据库、实施防火墙、配置网络设备以及对网站和网页进行编程。 此外，您可以深入研究这些概念中的每一个，以学习并从中谋取职业生涯。
另一方面，数据科学结合了多个学科或专业概念来管理和理解数据。 您将使用统计等数学概念来理解数据，计算机技术将帮助您实现这一点。 然后，您检索到的数据将用于了解总体并用于机器学习。
因此，经过分析，我们可以得出结论：计算机科学是对计算机硬件和软件的研究，而数据科学则利用这些技术来研究数据。
2]课程费用
由于数据科学和计算机科学都很受欢迎，许多大学都开设了这些课程。 因此，课程费用差异很大。 然而，许多保守的大学没有将数据科学作为一个学位。 正因为如此，许多私立大学因供不应求而收取高额学费。 然而，如果你能就读世界上任何地方的好大学，课程费用几乎是一样的。
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3]获得和所需的技能
如果您有一个好的课程或对编程感兴趣，您很可能能够适应这两门课程。 然而，任何领域都不需要编程知识。 数据科学家必须对数学概念有透彻的理解，包括但不限于统计学。 您还需要了解或学习数据可视化技能和技术。 但是，请记住，如果您不掌握上述任何技能，但对数据科学感兴趣，请不要担心，因为在注册一门好课程后您会学到所有这些技能。
当谈到计算机科学时，你可以隐藏自己的弱点并从事你真正擅长的事情。 如果你不喜欢编程，没问题，那就转向计算机网络。 如果你不想从事枯燥的数据库工作，并且有兴趣学习生成式人工智能，那么你一定会成为一名 Prompt Engineer。 因此，计算机科学是一片汪洋大海，你只需要其中的一角。
4]专业简介
现在让我们谈谈完成这些课程后您将获得哪些角色。 正如已经提到的，计算机科学家可以研究不同的主题。 您可以管理计算机网络、处理数据库、编写软件、管理公司的 IT 基础设施等等。 因此，根据他们的选择和所在公司的需求，他们可以承担不同的工作概况和角色。
另一方面，数据科学家是专注于组织业务方面的利基市场。 他们收集数据、分析数据并根据数据帮助做出重要的业务决策。 此外，这些数据还可用于各种研究和开发领域，特别是机器学习。
5]范围和内容
如果您熟悉当前的专业环境，您就会知道计算机科学和数据科学领域的利润有多么高。
首先，我们来谈谈数据科学。 随着大量数据涌入，许多公司都需要数据科学家。 非常需要了解统计和数据可视化工具并了解数据的人。 如果您是初学者，在美国您的年薪预计约为 60,000 至 80,000 美元。 但一旦你掌握了窍门，你的年薪预计可达 10 万美元左右。
然而，在计算机科学领域，有各种各样的载体，例如 B. 提示工程师、DBA、程序员和网络管理员； 因此，有不同的薪资水平。 然而，如果我们谈论开发人员，一个好的开发人员在职业生涯初期每年的收入可以达到 80,000 美元，然后达到每年 100,000 美元。
综上所述，可以说这两个领域都是相当赚钱的。 然而，如果你确定自己想成为一名数据科学家，那就尝试一下吧； 你不会后悔的。 但如果你陷入困境，选择计算机科学，那么你就可以选择你喜欢的学科。
就是这样！
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数据科学或计算机科学哪个职业最好？
数据科学是一个不断发展的职业，几乎每个组织都需要一群数据科学家。 另一方面，计算机科学是常青树。 程序员、DBA、网络管理员和 Cloud 总是需要专家。 是的，数据科学是有需求的，并且在可预见的未来仍然如此，但计算机科学永远不会失去需求。
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为什么计算机科学比数据科学更好？
计算机科学涵盖很多内容，而数据科学是一个非常特殊的领域。 如果您是一名数据科学家，您就会与数据打交道并理解数据。 正因为如此，人们普遍认为 CS 更好，因为它在不断发展。 然而，这两个领域同样优秀且利润丰厚。
