데이터 과학과 컴퓨터 과학을 비교하세요. 경력 성장에 어떤 것이 좋은가요?

데이터 과학과 컴퓨터 과학을 비교하세요. 경력 성장에 어떤 것이 좋은가요?

한편에는 컴퓨터 과학을 포괄하는 학문이 있고 , 다른 한편에는 최근 많은 인기를 얻고 있는 데이터 과학 이라는 주제가 있습니다. 이 게시물에서는 데이터 과학과 컴퓨터 과학을 비교 하고 차이점, 수업료, 직업 프로필, 시장 기회 및 예상 급여에 대해 논의합니다. 둘 중 하나에서 경력을 쌓는 데 관심이 있거나 해당 주제에 대해 더 자세히 알고 싶다면 끝까지 읽으십시오.

데이터 과학과 컴퓨터 과학

데이터 과학과 컴퓨터 과학 비교

인공 지능 , 기계 학습 , 신경망 , 빅 데이터 , 딥 러닝 과 같은 용어를 들어보셨을 것입니다 . 이러한 용어는 데이터 과학 수업과 컴퓨터 과학 수업에서 들을 수 있습니다. 그러나 주요 차이점은 무엇입니까? 이것이 우리가 이 가이드에서 풀어볼 내용입니다.

다음 매개변수에 대해 데이터 과학과 컴퓨터 과학을 비교할 것입니다.

  1. 주요 차이점
  2. 코스 비용
  3. 습득하고 필요한 기술
  4. 직업 프로필
  5. 범위 및 급여

그들에 대해 자세히 이야기합시다.

1] 주요 차이점

컴퓨터 과학과 데이터 과학은 모두 유사하지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 컴퓨터 과학 또는 CS를 통해 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 공부할 수 있습니다. 소프트웨어 생성, 데이터베이스 관리, 방화벽 구현, 네트워킹 장치 구성, 웹 사이트 및 웹 페이지 프로그래밍 방법을 배울 수 있습니다. 그뿐만 아니라 각 개념을 깊이 파고들어 배우고 이를 통해 경력을 쌓을 수도 있습니다.

반면, 데이터 과학은 여러 학문 분야나 전문 개념을 결합하여 데이터를 관리하고 이해합니다. 통계와 같은 수학적 개념을 사용하여 데이터를 이해하고 컴퓨터 기술이 도움을 줍니다. 그러면 여러분이 가져온 데이터는 대중을 이해하고 머신러닝에 활용될 것입니다.

따라서 이 분석을 통해 우리는 컴퓨터 과학이 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어에 대한 연구이고 데이터 과학은 이러한 기술을 사용하여 데이터를 연구한다는 결론을 내릴 수 있습니다.

2] 수강료

데이터 과학과 컴퓨터 과학 모두 수요가 많기 때문에 많은 대학에서 과정을 제공합니다. 이로 인해 수업료가 많이 다릅니다. 하지만 보수적인 대학에서는 데이터 사이언스 과목을 추가하는 것을 꺼리는 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 많은 사립 대학에서는 수요가 많고 공급이 상대적으로 낮기 때문에 과정 비용을 많이 청구합니다. 하지만 세계 어느 곳에서나 좋은 대학에 등록할 수 있다면 수업료는 거의 비슷할 것입니다.

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3] 획득 및 요구되는 기술

당신이 좋은 프로그램이거나 프로그래밍에 관심이 있다면 두 과정 모두에 적응할 수 있을 것입니다. 그러나 두 분야 모두 프로그래밍 기술만 필요하지 않습니다. 데이터 과학자는 통계를 포함하되 이에 국한되지 않는 수학적 개념을 철저하게 다루어야 합니다. 또한 데이터 시각화 기술과 기술을 알고 있거나 배워야 합니다. 앞서 언급한 기술 중 어느 것도 모르지만 데이터 과학에 관심이 있다면 좋은 과정에 등록한 후에 모든 기술을 배울 수 있으므로 걱정하지 마십시오.

컴퓨터 과학의 경우 자신의 약점을 위장하고 자신이 실제로 잘하는 분야에서 경력을 쌓을 수 있습니다. 프로그래밍이 마음에 들지 않더라도 문제 없습니다. 컴퓨터 네트워킹을 선택하세요. 지루한 데이터베이스 작업을 원하지 않고 생성 AI를 배우는 데 관심이 있다면 당연히 신속한 엔지니어가 되십시오. 따라서 컴퓨터 과학은 필요한 모든 것이 모퉁이만 있는 광대한 바다입니다.

4] 직무 프로필

이제 이 과정을 마치면 어떤 역할을 얻게 되는지 이야기해 보겠습니다. 앞서 언급했듯이 컴퓨터 과학자는 다양한 주제를 연구할 수 있습니다. 컴퓨터 네트워킹 관리, 데이터베이스 작업, 소프트웨어 코딩, 기업의 IT 인프라 관리 등을 수행할 수 있습니다. 따라서 자신의 선택과 근무하는 회사의 요구 사항에 따라 얻을 수 있는 다양한 직업 프로필과 역할이 있습니다.

반면 데이터 과학자는 조직의 비즈니스 측면에 초점을 맞춘 틈새 시장입니다. 그들은 데이터를 가져와 분석하고 이를 기반으로 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 뿐만 아니라, 데이터는 다양한 연구개발 분야, 특히 머신러닝 분야에서 활용될 수 있습니다.

5] 범위 및 급여

현재 직업 환경에 정통하다면 컴퓨터 과학과 데이터 과학 분야 모두 얼마나 수익성이 좋은지 알 수 있을 것입니다.

먼저 데이터 과학에 대해 이야기하겠습니다. 많은 기업에서는 엄청난 양의 데이터 흐름이 다가오고 있기 때문에 데이터 과학자를 요구하고 있습니다. 그리고 통계, 데이터 시각화 도구에 능숙하고, 데이터에 대한 이해가 있는 사람만이 절실히 필요합니다. 초보자라면 미국에서 연간 $60,000~$80,000 정도의 급여를 기대할 수 있습니다. 하지만 한번 경험해 보면 연봉 100,000달러 정도를 기대할 수 있습니다.

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