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)市場上需求最大的專業(yè)之一。除了Computer Science以外，目前招聘市場還有一個熱門職業(yè)—數(shù)據(jù)科學(xué) Data Science。

總而言之，大家的問題無非就是：哪個專業(yè)現(xiàn)在發(fā)展好？我的背景能申請上哪個專業(yè)？我的性格適合哪個專業(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)算溝通交流的語言邏輯規(guī)則，如C++，JAVA，HTML5等。

長期學(xué)習(xí)和應(yīng)用CS的技能會在思維模式上非常嚴(yán)謹(jǐn)以及對研究對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。

Data ScienceDS 數(shù)據(jù)科學(xué)家的優(yōu)勢在于業(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，這是一個幾乎所有同學(xué)無論是學(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)庫和大數(shù)據(jù)平臺,根據(jù)目前的趨勢，還需要具備Google cloud platform, AWS等云端大數(shù)據(jù)平臺的應(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，但頂級的項(xiàng)目難度非常大，并不低于CS的頂級項(xiàng)目。

對于想要在北美就業(yè)的同學(xué)來說，CS是在北美就業(yè)最強(qiáng)的學(xué)科，通用性更高，競爭也就更加激烈。

CS的開發(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，競爭較小，三年左右有機(jī)會轉(zhuǎn)data scientist，薪資和SDE（開發(fā)工程師）基本持平。后期data scientist和SDE基本在同一水平線。在國內(nèi)算法工程師的薪水會高于開發(fā)工程師，但開發(fā)崗位的競爭難度遠(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)，例如圖像算法會考察圖像檢測的錯誤率，推廣搜則是考察用戶在該平臺消耗的時(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則會相對穩(wěn)定一點(diǎn)，無論國內(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，開發(fā)崗位會更簡單，因?yàn)闆]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)開發(fā)工程師等等。

隨著行業(yè)的火熱發(fā)展，開設(shè)Data Science 項(xiàng)目的學(xué)校也越來越多，這對申請者來說也是一個重大利好的消息～

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