一方で、私たちは包括的なサービスを提供しています。コンピュータサイエンス、もう一方で、最近の話題があります。データサイエンス、非常に人気を集めています。この投稿では、データサイエンスとコンピューターを比較する 科学、違い、コース料金、仕事のプロフィール、市場機会、期待される給与について話し合います。この 2 つの分野のいずれかでキャリアを築くことに興味がある場合、またはこのトピックについて詳しく知りたい場合は、最後までお読みください。
データ サイエンスとコンピューター サイエンスを比較する
などの用語を聞いたことがあるはずです。人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、ビッグデータそしてディープラーニング。これらの用語は、データ サイエンスのクラスやコンピューター サイエンスで聞くことができます。しかし、主な違いは何でしょうか?それがこのガイドで解き明かす内容です。
以下のパラメータでデータ サイエンスとコンピューター サイエンスを比較します。
- 主な違い
- コース料金
- 得られるスキルと必要なスキル
- 職務プロフィール
- 範囲と給与
それらについて詳しく話しましょう。
1] 主な違い
コンピューター サイエンスとデータ サイエンスはどちらも似ていますが、いくつかの重要な違いがあります。コンピューター サイエンスまたは CS では、コンピューターのハードウェアとソフトウェアを研究できます。ソフトウェアの作成、データベースの管理、ファイアウォールの実装、ネットワーキング デバイスの構成、Web サイトと Web ページのプログラムの方法を学ぶことができます。それだけでなく、それぞれの概念を深く掘り下げて学び、そこからキャリアを築くことができます。
一方、データ サイエンスは、データを管理および理解するために、いくつかの学術分野または専門概念を組み合わせます。統計などの数学的概念を使用してデータを理解し、コンピューター技術がそれを支援します。次に、取得したデータは大衆を理解するために使用され、機械学習に使用されます。
したがって、この分析の後、コンピューター サイエンスはコンピューターのハードウェアとソフトウェアの研究であり、データ サイエンスはこれらのテクノロジーを使用してデータを研究すると結論付けることができます。
2】コース料金
データ サイエンスとコンピューター サイエンスは両方とも需要があるため、多くの大学がそのコースを提供しています。このため、コース料金は大きく異なります。しかし、多くの保守的な大学はデータサイエンスをコースとして追加することを控えています。そのため、多くの私立大学では、需要がありながら供給が比較的少ないため、コース料金が高額になります。しかし、良い大学に入学できれば、世界中のどこでも授業料はほとんど変わりません。
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3] 習得および必要なスキル
プログラムが得意な方、またはプログラミングに興味がある方は、両方のコースに適応できる可能性が高くなります。ただし、どちらの分野もプログラミングのスキルだけが必要なわけではありません。データ サイエンティストは、統計を含む (ただしこれに限定されない) 数学的概念を熟知している必要があります。また、データ視覚化のスキルとテクノロジーについて知っているか、学習する必要もあります。前述のスキルのどちらも知らないが、データ サイエンスに興味がある場合は、適切なコースに登録すればすべて習得できるので、心配する必要はありません。
コンピューター サイエンスに関しては、自分の弱点を隠して、実際に得意なことでキャリアを築くことができます。プログラミングが好きでなくても、問題はありません。コンピュータ ネットワークに進んでください。退屈なデータベースに取り組みたくなく、生成 AI の学習に興味があるのであれば、当然のことですが、プロンプト エンジニアになってください。したがって、コンピューター サイエンスは広大な海であり、必要なのはその一角だけです。
4] ジョブプロフィール
では、これらのコースを修了すると、どのような役割が与えられるのかについて説明します。前述したように、コンピューター科学者はさまざまなテーマに取り組むことができます。彼らは、コンピュータ ネットワークの管理、データベースでの作業、ソフトウェアのコーディング、企業の IT インフラストラクチャの管理などを行うことができます。そのため、自分の選択と勤めている会社の要件に応じて、さまざまな職務プロフィールや役割を得ることができます。
一方、データ サイエンティストは、組織のビジネス面に焦点を当てたニッチな分野です。データを取得して分析し、それに基づいて重要なビジネス上の意思決定を支援します。それだけでなく、データはさまざまな研究開発分野、特に機械学習で使用できます。
5] 業務範囲と給与
現在の仕事環境に精通していれば、コンピューター サイエンスとデータ サイエンスの両方の分野がいかに儲かるかがわかるでしょう。
まずはデータサイエンスについて話しましょう。大量のデータが流入するため、多くの企業がデータ サイエンティストを求めています。そして、統計やデータ視覚化ツールの専門家であり、データを理解している人だけが切実に必要とされています。初心者の場合、米国では年間約 60,000 ~ 80,000 ドルの給与が期待できます。ただし、経験を積めば年収1000万円程度も期待できます。
ただし、コンピュータ サイエンスの領域には、プロンプト エンジニア、DBA、プログラマー、ネットワーク管理者など、さまざまなキャリアが存在します。したがって、さまざまな給与区分があります。それにもかかわらず、開発者について言えば、優秀な開発者は、キャリアの初期段階で年間最大 80,000 ドルを稼ぐことができ、その後は年間 100,000 ドルに達する可能性があります。
結論として、どちらの分野もかなり儲かると言えます。ただし、データ サイエンティストになりたいと確信している場合は、それに向かって進んでください。後悔はしないでしょう。ただし、ジレンマに陥った場合は、コンピューター サイエンスを選択し、好きな分野を選択してください。
それでおしまい!
データ サイエンスとコンピューター サイエンスのどちらのキャリアが最適ですか?
データ サイエンスは成長を続ける専門職であり、ほぼすべての組織が多数のデータ サイエンティストを必要としています。一方、コンピューター サイエンスは常緑です。プログラマー、DBA、ネットワーク管理者、およびクラウドの専門家が常に必要となります。確かに、データ サイエンスには需要があり、近い将来もそうなるでしょうが、CS の需要がなくなることはありません。
なぜコンピューター サイエンスがデータ サイエンスよりも優れているのでしょうか?
コンピューター サイエンスには多くのものが含まれますが、データ サイエンスは非常に特殊な分野です。あなたがデータ サイエンティストであれば、データを扱い、そこから意味を生み出すことになります。そのため、多くのコンセンサスは、進化し続ける CS の方が優れていると信じています。ただし、どちらの分野も同様に優れており、収益性が高くなります。