DS/CS哪个更适合你？技能要求、职业选择及薪资水平大揭秘！

计算机科学专业是目前留美最热门专业之一，同时也是互联网蓬勃发展下就业市场上需求最大的专业之一。除了Computer Science以外，目前招聘市场还有一个热门职业—数据科学 Data Science。

总而言之，大家的问题无非就是：哪个专业现在发展好？我的背景能申请上哪个专业？我的性格适合哪个专业？

01CS/DS

Computer ScienceCS 计算机科学的技能即学即用，不像DS需要基于对所应用的业务结合经验和实际理解，从而发挥实际价值。计算机科学专业主要掌握与计算沟通交流的语言逻辑规则，如C++，JAVA，HTML5等。

长期学习和应用CS的技能会在思维模式上非常严谨以及对研究对象有非常高的确定性。与此不同的是DS更强调的是量化分析以及信息解读能力。

如果具备CS的背景，职业延伸方面可以较轻松转型DS，或选择计算机技术领域里更高阶的方面，如架构师，技术总监。如果DS背景选择计算机技术方向的延伸，则需要大量地学习计算机相关知识。

Data ScienceDS 数据科学家的优势在于业务全能。与传统的统计分析师或码农相比，数据科学家具备三种技能：编程能力，业务分析洞察能力，数据解读能力，而统计分析师通常只具备其中两样，业务分析洞察能力和数据解读能力。程序员通常也只具备其中一样或两样。

SQL，这是一个几乎所有同学无论是学DS或BA都要去学习的东西。此外，也要具备一定的编程能力，Python或C++。同时熟悉各种数据源，包括数据库和大数据平台,根据目前的趋势，还需要具备Google cloud platform, AWS等云端大数据平台的应用技能，加上具有定性，定量分析，和机器学习，深度学习和自然语言处理等模型的应用。并具备数据可视化工具的经验，如Tableau和Power BI。

02CS、DS技能要求

CS相关课程

Statistics 统计

Linear Algebra 线性代数

Calculus 微积分

Discrete Mathematics

离散数学

Data Structures and Algorithms

数据结构和算法

Computer Architecture

计算机体系结构

Operating Systems

操作系统原理

Data Management

数据管理

Artificial Intelligence

人工智能

DS相关技能要求

03就业方面

DS和CS在难度方面存在较大区别。DS的整体难度是中等，绝大多数同学都能拿到Offer，轮空的概率较低，但顶级的项目难度非常大，并不低于CS的顶级项目。

对于想要在北美就业的同学来说，CS是在北美就业最强的学科，通用性更高，竞争也就更加激烈。

CS的开发岗位较多，在北美的就业难度较小。CS可以选修DS的课程，因此CS的岗位兼容了DS。

DS在北美起步通常做data analyst（数据分析师），薪资中等，竞争较小，三年左右有机会转data scientist，薪资和SDE（开发工程师）基本持平。后期data scientist和SDE基本在同一水平线。在国内算法工程师的薪水会高于开发工程师，但开发岗位的竞争难度远远低于算法岗位。

DS最终考察的是该模型所达到的指标，例如图像算法会考察图像检测的错误率，推广搜则是考察用户在该平台消耗的时间和金钱，工作成果可以得到有效量化。年轻人有较强的数据分析能力和思考能力，也可以在工作中有较为出色的表现。CS则会相对稳定一点，无论国内外，需求稳定，工作质量和工作量直接挂钩，可以熟能生巧。

在求职时，CS的刷题难度会高于DS。DS和CS在就业时都需要做题，DS只需要达到中等水平，但是CS需要达到较高的水平。虽然在求职时存在一些难易区分，但工作到后期，开发岗位会更简单，因为没有具体的指标要求。

现如今互联网行业也有很多Data Science方面的岗位需求，比如算法工程师，数据挖掘工程师，数据开发工程师等等。

随着行业的火热发展，开设Data Science 项目的学校也越来越多，这对申请者来说也是一个重大利好的消息～

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