数据科学与计算机科学的主要区别
技术和人工智能领域有许多不同的概念。两个这样的概念是密切相关的数据科学和计算机科学。这两个概念通常被视为相同，但实际上并非如此。在这些领域成为专业人士所需的技能也备受追捧。
在分解这些概念中的每一个之前，重要的是要认识到数据科学是包罗万象的，并且计算机科学经常被纳入这个过程，反之亦然。
在深入研究之前，让我们正确定义每一个：
- 数据科学：一个跨学科领域，数据科学依靠科学方法、过程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取或推断知识和见解。然后将来自数据的知识应用于广泛的领域。
- 计算机科学：计算、自动化和信息的研究，计算机科学涵盖理论和实践学科。它通常被认为是一个不同于计算机编程的学术研究领域。
数据科学与计算机科学之间的差异
在研究数据时，数据科学家可以通过一系列方法、算法、系统和工具从中提取意义。该工具包使他们能够从结构化和非结构化数据中提取洞察力。结构化数据是高度特定并以预定义格式存储的数据，而非结构化数据涉及以本机格式存储的许多不同类型的数据。
数据科学家经常利用他们的技能来提取有关业务或营销模式的有价值的见解，这就是为什么他们的需求量很大。他们可以通过深入了解其流程和消费者来帮助企业更好地表现。数据科学不仅用于商业，还用于政府和其他各种机构。
今天的数据科学领域很大程度上归功于智能手机的普及和我们生活的数字化。我们的世界充满了数量惊人的数据，而且每天都会产生更多数据。随着时间的推移，计算能力也急剧增加，同时相对成本降低，这使得廉价的计算能力广泛可用。通过结合数字化和廉价的计算能力，数据科学家能够获得比以往更多的洞察力。
当涉及到计算机科学和该领域的专业人士时，他们主要处理软件和软件系统，包括他们的理论、设计、开发和应用。
计算机科学的一些主要研究领域包括人工智能、计算机系统和网络、安全、数据库系统、人机交互、视觉和图形、数值分析、编程语言、软件工程和生物信息学。
尽管许多人认为，编程对于计算机科学来说是必不可少的，但它只是构成整个领域的一个元素。计算机科学家还设计和分析解决问题的算法并研究计算机硬件和软件的性能。他们应对的挑战包括从确定计算机可以解决哪些问题到设计在手持设备上运行良好的应用程序等方方面面。
在过去的 30 年中，计算机科学在我们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。但它也对现在需要处理和分析大量数据集的其他科学领域产生了巨大影响。如果没有计算机科学，我们将无法做诸如捕获和解释数据之类的事情。
以下是描述计算机科学和数据科学之间主要区别的要点列表：
- 计算机科学是由数据结构和算法等学科组成的计算领域。数据科学包括数学概念，如统计学、代数和微积分。
- 计算机科学帮助我们了解处理器是如何构建和操作的，以及编程领域的内存管理。数据科学帮助我们了解如何以有价值的方式使用数据。
- 计算机科学涵盖计算机器的使用及其应用。数据科学告诉我们如何从各种数据形式中提取信息和知识。
- 计算机科学的子领域包括计算、概率论、推理、离散结构和数据库设计。数据科学的子领域包括模拟、建模、分析、机器学习和计算数学。
- 计算机科学关注以最有效的方式构建和利用计算机。数据科学是关于如何安全地处理数据和提取见解。
- 计算机科学涉及寻找问题解决方案的科学方法，数据科学涉及寻找组织和处理数据的方法。
这绝不是两个概念之间差异的详尽列表，但它涵盖了一些主要概念。
数据科学家的角色和技能
数据科学家与组织中的利益相关者和高管密切合作，以了解目标是什么。然后，他们可以检查如何使用数据来实现这些目标并推动业务向前发展。
数据科学家必须具有适应性和灵活性，始终对新想法持开放态度。他们还需要能够开发和提出创新的解决方案，尤其是在人工智能等领域不断爆炸式增长的情况下。
通常与不同的团队合作，数据科学家需要了解不同部门的业务决策。这将使他们能够将精力集中在将在公司决策过程中发挥关键作用的数据项目上。他们还应该深入了解公司应该收集和使用的数据类型。
随着数据科学家的角色越来越多地融入业务，他们将对客户行为以及如何有效地利用数据从上到下改善整个业务有深入的了解。
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计算机科学家的角色和技能
计算机科学家更多地参与数学和概念化与计算相关的挑战。除此之外，他们还编写代码、开发网站和创建应用程序。计算机科学家开发的数学模型是缩小机器与人类之间差距的交互式工具。
希望在该领域取得成功的专业人士需要能够将理论转化为应用。他们还必须在编程方面非常高效，对各种编程语言有深入的了解。
教学和计算机技能并不是构成数据科学家的全部。他们还应该具备很强的沟通和团队合作能力，因为他们不会独自工作。
数据科学和计算机科学领域是我们数据驱动世界中最重要的两个领域。它们只会继续变得更加先进，并导致跨部门的创新。
