Computer Science計算機科學專業(yè)是大學生選擇的最熱門專業(yè)之一，同時也是移動互聯(lián)網蓬勃發(fā)展下就業(yè)市場上需求最大的專業(yè)之一。但除了CS以外，我們發(fā)現(xiàn)在招聘市場出現(xiàn)了一個新興起的熱門職業(yè)Data Science數(shù)據科學。計算機科學和數(shù)據科學有什么實質性的差異呢？
CS計算機科學的技能即學即用，非常直觀，不像DS需要基于對所應用的業(yè)務結合經驗和實際理解，才發(fā)揮實際價值。計算機科學專業(yè)主要掌握與計算溝通交流的語言邏輯規(guī)則，如C++，JAVA，HTML5等。因此，長期學習和應用這個專業(yè)的技能會在思維模式上非常嚴謹以及對研究對象有非常高的確定性。與此不同的是DS更強調的是量化分析以及信息解讀能力，思維模式相對嚴謹，對研究對象各種結果的概率。
如果具備CS的背景，在職業(yè)延伸方面，可以比較輕松選擇DS的轉型，或者選擇堅持計算機技術領域里更高階的方面，例如架構師，技術總監(jiān)，甚至CTO都可以。但DS背景如果要選擇計算機技術方向的延伸，則需要大量地補充計算機相關的知識。Data ScienceDS數(shù)據科學家的優(yōu)勢在于業(yè)務型全能。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析師或者寫代碼程序員相比，數(shù)據科學家具備三種技能：編程能力，業(yè)務分析洞察能力，數(shù)據解讀能力（講故事能力），而統(tǒng)計分析師通常只具備其中兩樣，業(yè)務分析洞察能力和數(shù)據解讀能力。程序員通常也只具備其中一樣或兩樣，編程能力和一部分也具備業(yè)務分析洞察能力。
此外，數(shù)據科學仍然有行業(yè)紅利期。隨著網絡數(shù)字化生活的普及度滲透，數(shù)據科學的應用也逐漸被越來越多大大小小公司重視。我們常常見到一些比較新穎的崗位，例如，大數(shù)據分析專家，經營分析師，需求分析師等，這些都是基于數(shù)據科學的應用范疇。與計算機科學相比，因為軟件應用的流行更早于移動互聯(lián)網的普及，具備計算機科學技術的人才數(shù)量會比數(shù)據科學更多一些，也就是市場競爭和飽和度更高。
數(shù)據科學更為靈活，選擇門檻更低。CS專業(yè)因為存在時間更長，大部分高等院校已經設置完善的專業(yè)方向和課程。因此，CS專業(yè)的畢業(yè)生如果是專業(yè)領域知名大學的背景將會是很有利的加分。在福布斯的統(tǒng)計的一項調查顯示，50%的計算機領域從業(yè)人員畢業(yè)于排名前200大學計算機專業(yè)，其中30%則集中在前50院校計算機專業(yè)。與其相比，數(shù)據科學領域的從業(yè)者僅有28%持有相應的學位，大部分來自不同的專業(yè)。
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