比較數據科學與計算機科學；哪個對職業發展有利？
一方面，我們有包羅萬象的計算機科學，另一方面，我們有最近很受歡迎的數據科學學科。在這篇文章中，我們將比較數據科學與計算機 科學，討論差異、課程費用、工作概況、市場機會和預期薪資。如果您有興趣在這兩個行業中從事任何一個職業，或者想了解有關該主題的更多信息，請閱讀到最後。
比較數據科學與計算機科學
您一定聽說過人工智能、機器學習、神經網絡、大數據和深度學習等術語。這些術語可以在數據科學課和計算機科學課上聽到。但主要區別是什麼？這就是我們將在本指南中闡明的內容。
我們將根據以下參數比較數據科學與計算機科學。
- 主要差異
- 課程費用
- 獲得和需要的技能
- 職位簡介
- 範圍和薪資
讓我們詳細談談它們。
1] 主要區別
計算機科學和數據科學都很相似，但也有一些關鍵的區別。計算機科學或 CS 使人們能夠研究計算機硬件和軟件。您可以學習如何創建軟件、管理數據庫、實施防火牆、配置網絡設備以及對網站和網頁進行編程。不僅如此，您還可以深入研究每個概念來學習並從中謀取職業生涯。
另一方面，數據科學結合了多個學科或專業概念來管理和理解數據。您將使用統計等數學概念來理解數據，計算機技術可以為您提供幫助。然後，您獲取的數據將用於了解民眾並用於機器學習。
因此，經過這樣的分析，我們可以得出結論，計算機科學是對計算機硬件和軟件的研究，而數據科學則利用這些技術來研究數據。
2]課程費用
由於數據科學和計算機科學都很受歡迎，因此許多大學都開設了這些課程。因此，課程費用差異很大。然而，許多保守的大學都沒有將數據科學作為一門課程。這就是為什麼許多私立大學的課程收費很高，因為需求量很大，而供應量卻相對較低。然而，如果你能進入世界任何地方的一所好大學，課程費用將幾乎相似。
您可以查看一些頂尖大學的免費在線課程來拓展您的視野。
3] 獲得的技能和所需的技能
如果您擅長編程或對編程感興趣，您很可能能夠適應這兩門課程。然而，這兩個領域都只需要編程技能。數據科學家必須精通數學概念，包括但不限於統計。他們還必須了解或學習數據可視化技能和技術。請記住，如果您對前面提到的技能都不了解，但您對數據科學感興趣，請不要擔心，因為在註冊一門好課程後您將學習所有這些技能。
當談到計算機科學時，人們可以掩飾自己的弱點，並在自己真正擅長的領域從事職業。如果您不喜歡編程，沒問題，請選擇計算機網絡。如果你不想在無聊的數據庫上工作並且有興趣學習生成式人工智能，那麼毫無疑問，成為一名快速工程師。因此，計算機科學是一片廣闊的海洋，你所需要的只是其中的一個角落。
4]工作簡介
現在，讓我們談談完成這些課程後您將獲得什麼樣的角色。如前所述，計算機科學家可以研究各種學科。他們可以管理計算機網絡、處理數據庫、編寫軟件、管理公司的 IT 基礎設施等等。因此，根據他們的選擇和他們所工作的公司的要求，他們可以獲得各種工作資料和角色。
而數據科學家是一個專注於組織業務方面的利基市場。他們獲取數據、分析數據，並根據數據協助做出重要的業務決策。不僅如此，這些數據還可以用於各種研究和開發領域，特別是機器學習。
5]範圍和薪資
如果您熟悉當前的工作環境，您就會知道計算機科學和數據科學領域的利潤有多麼高。
讓我們先談談數據科學。許多公司都需要數據科學家，因為他們面臨著巨大的數據流。只有掌握統計學、數據可視化工具並了解數據的人才是迫切需要的。如果您是初學者，在美國您的年薪預計約為 60,000 至 80,000 美元。但是，一旦經驗豐富，您的年薪預計約為 100,000 美元。
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