計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)是目前留美最熱門專業(yè)之一，同時(shí)也是互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展下就業(yè)市場(chǎng)上需求最大的專業(yè)之一。除了Computer Science以外，目前招聘市場(chǎng)還有一個(gè)熱門職業(yè)—數(shù)據(jù)科學(xué) Data Science。

總而言之，大家的問(wèn)題無(wú)非就是：哪個(gè)專業(yè)現(xiàn)在發(fā)展好？我的背景能申請(qǐng)上哪個(gè)專業(yè)？我的性格適合哪個(gè)專業(yè)？

01CS/DS

Computer ScienceCS 計(jì)算機(jī)科學(xué)的技能即學(xué)即用，不像DS需要基于對(duì)所應(yīng)用的業(yè)務(wù)結(jié)合經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際理解，從而發(fā)揮實(shí)際價(jià)值。計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)主要掌握與計(jì)算溝通交流的語(yǔ)言邏輯規(guī)則，如C++，JAVA，HTML5等。

長(zhǎng)期學(xué)習(xí)和應(yīng)用CS的技能會(huì)在思維模式上非常嚴(yán)謹(jǐn)以及對(duì)研究對(duì)象有非常高的確定性。與此不同的是DS更強(qiáng)調(diào)的是量化分析以及信息解讀能力。

如果具備CS的背景，職業(yè)延伸方面可以較輕松轉(zhuǎn)型DS，或選擇計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域里更高階的方面，如架構(gòu)師，技術(shù)總監(jiān)。如果DS背景選擇計(jì)算機(jī)技術(shù)方向的延伸，則需要大量地學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí)。

Data ScienceDS 數(shù)據(jù)科學(xué)家的優(yōu)勢(shì)在于業(yè)務(wù)全能。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析師或碼農(nóng)相比，數(shù)據(jù)科學(xué)家具備三種技能：編程能力，業(yè)務(wù)分析洞察能力，數(shù)據(jù)解讀能力，而統(tǒng)計(jì)分析師通常只具備其中兩樣，業(yè)務(wù)分析洞察能力和數(shù)據(jù)解讀能力。程序員通常也只具備其中一樣或兩樣。

SQL，這是一個(gè)幾乎所有同學(xué)無(wú)論是學(xué)DS或BA都要去學(xué)習(xí)的東西。此外，也要具備一定的編程能力，Python或C++。同時(shí)熟悉各種數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫(kù)和大數(shù)據(jù)平臺(tái),根據(jù)目前的趨勢(shì)，還需要具備Google cloud platform, AWS等云端大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用技能，加上具有定性，定量分析，和機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等模型的應(yīng)用。并具備數(shù)據(jù)可視化工具的經(jīng)驗(yàn)，如Tableau和Power BI。

02CS、DS技能要求

CS相關(guān)課程

Statistics 統(tǒng)計(jì)

Linear Algebra 線性代數(shù)

Calculus 微積分

Discrete Mathematics

離散數(shù)學(xué)

Data Structures and Algorithms

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法

Computer Architecture

計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)

Operating Systems

操作系統(tǒng)原理

Data Management

數(shù)據(jù)管理

Artificial Intelligence

人工智能

DS相關(guān)技能要求

03就業(yè)方面

DS和CS在難度方面存在較大區(qū)別。DS的整體難度是中等，絕大多數(shù)同學(xué)都能拿到Offer，輪空的概率較低，但頂級(jí)的項(xiàng)目難度非常大，并不低于CS的頂級(jí)項(xiàng)目。

對(duì)于想要在北美就業(yè)的同學(xué)來(lái)說(shuō)，CS是在北美就業(yè)最強(qiáng)的學(xué)科，通用性更高，競(jìng)爭(zhēng)也就更加激烈。

CS的開(kāi)發(fā)崗位較多，在北美的就業(yè)難度較小。CS可以選修D(zhuǎn)S的課程，因此CS的崗位兼容了DS。

DS在北美起步通常做data analyst（數(shù)據(jù)分析師），薪資中等，競(jìng)爭(zhēng)較小，三年左右有機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)data scientist，薪資和SDE（開(kāi)發(fā)工程師）基本持平。后期data scientist和SDE基本在同一水平線。在國(guó)內(nèi)算法工程師的薪水會(huì)高于開(kāi)發(fā)工程師，但開(kāi)發(fā)崗位的競(jìng)爭(zhēng)難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于算法崗位。

DS最終考察的是該模型所達(dá)到的指標(biāo)，例如圖像算法會(huì)考察圖像檢測(cè)的錯(cuò)誤率，推廣搜則是考察用戶在該平臺(tái)消耗的時(shí)間和金錢，工作成果可以得到有效量化。年輕人有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力和思考能力，也可以在工作中有較為出色的表現(xiàn)。CS則會(huì)相對(duì)穩(wěn)定一點(diǎn)，無(wú)論國(guó)內(nèi)外，需求穩(wěn)定，工作質(zhì)量和工作量直接掛鉤，可以熟能生巧。

在求職時(shí)，CS的刷題難度會(huì)高于DS。DS和CS在就業(yè)時(shí)都需要做題，DS只需要達(dá)到中等水平，但是CS需要達(dá)到較高的水平。雖然在求職時(shí)存在一些難易區(qū)分，但工作到后期，開(kāi)發(fā)崗位會(huì)更簡(jiǎn)單，因?yàn)闆](méi)有具體的指標(biāo)要求。

現(xiàn)如今互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也有很多Data Science方面的崗位需求，比如算法工程師，數(shù)據(jù)挖掘工程師，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師等等。

隨著行業(yè)的火熱發(fā)展，開(kāi)設(shè)Data Science 項(xiàng)目的學(xué)校也越來(lái)越多，這對(duì)申請(qǐng)者來(lái)說(shuō)也是一個(gè)重大利好的消息～

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