计算机科学和数据科学的区别，你应该学哪一个？
许多学生对数据科学是否是计算机科学的一部分感到困惑。 事实上，数据科学属于计算机科学，但仍与计算机科学不同。 这两个术语有相似之处，但两者之间存在显着差异。 计算机科学有各种小领域，例如人工智能、分析、编程、自然语言处理、机器学习、Web 开发等等。 数据科学也是计算机科学的一部分，但需要更多的数学和统计学知识。
换句话说，计算机科学处理软件和硬件编程，而数据科学处理分析、编程和统计。
因此，如果计算机科学家专注于编程、统计和分析，他就可以成为数据科学家。
让我们首先分别定义计算机科学和数据科学。
什么是计算机科学？
计算机科学可以定义为对计算机工程、设计和科学技术应用的研究。 计算机科学的应用包含了网络、软件、硬件和互联网等各个方面和技术概念。 计算机科学的知识因其不同的领域而异，例如设计、建筑、制造等。
计算机科学家分析算法并研究计算机软件和硬件的性能。 计算机科学的主要研究领域是计算机系统、人工智能和网络、人机交互、视觉和图形、
以及编程语言、数值分析、生物信息学、软件工程、计算理论等。
什么是数据科学？
数据科学是对不同类型数据的研究，例如非结构化、半结构化和结构化数据。 数据可以是任何可用格式，用于获取其包含的信息。 数据科学包括许多用于研究数据的技术。 它被称为数据挖掘、数据清除、数据转换等。 数据科学侧重于利用数据进行预测、探索和理解。
因此，它强调数据分析结果的有效沟通。 此外，数据科学通过管理速度和准确性之间的必要权衡来优先考虑优化算法的知识。
计算机科学和数据科学有什么区别？
计算机科学是对计算机性能的研究，而数据科学则是在大数据中寻找意义。 计算机科学专业的学生学习高级计算，包括数据库系统、开发企业范围应用程序的深入经验。
另一方面，数据科学专业的学生使用计算机应用程序学习数学和大数据集分析，例如数据可视化、数据挖掘、高效数据管理和预测数据分析。
计算机科学是发展网络安全、软件和智能系统领域的技术。 虽然数据科学基于数据挖掘所需的技能，但它阐明了大型组织和公司决策中使用的庞大数据集的含义。
计算机科学很重要，因为它是当今技术创新的主要驱动力。 然而，数据科学对于一个组织来说更重要，它的应用需要数据挖掘和分析方面的专家。 计算机科学专业的学生可以选择应用程序开发人员、计算机程序员、计算机工程师、数据库开发人员、数据库工程师、数据中心经理、IT 工程师、软件工程师、系统程序员、网络工程师、Web 开发人员和网络管理员的职位。
另一方面，数据科学专业的学生可以选择计算生物学家、数据科学家、数据分析师、数据战略家、金融分析师、研究分析师、统计学家、商业智能经理、临床研究人员等职业。
结论
主要区别可以简单地解释为计算机科学家可以通过学习统计和分析成为数据科学家。 计算机科学专业的学生学习软件操作系统、编程和其他使计算机正常运行所必需的重要知识。 计算机科学涉及学习编程语言，例如 Java、JavaScript 和 Python。 他们还学习使这些语言具有功能性的必要元素。
