计算机科学和数据分析专业该怎么选？

2023年春季学期，新的波士顿大学计算及科学数据中心（CDS）已经正式作为教学办公楼投入使用。

这栋高19层的数据科学大楼届时将成为波士顿大学建校180年以来最大，投入费用最多的一座建筑。足以见到波士顿大学对于数据分析学科研究的重视和投入。

也就在前不久，哥伦比亚大学工程学院刚刚获得了一笔3500万美金的拨款，用于研究和推进节能通信技术以及无线设备和数据中心的未来发展。

这项资金可以帮助哥伦比亚大学建立CUbiC研究中心，帮助美国更好的解决关于上述方向的问题。

因此，我们不难看出科学技术分析领域一直是美国高校乃至全美国持续发展的重要目标。也因为这个领域举足轻重的影响力，很多高薪职业也诞生于此。

因此，计算机科学（Computer Science）和数据分析（Data Science）这两个专业仍是大学里最热门的专业。但你知道吗？其实，计算机科学和数据科学是相关但却截然不同的学科。

计算机科学和数据科学的薪资待遇

那么都说这两个专业是“金饭碗”，为什么呢？

我们先来说下计算机科学，根据Glassdoor的数据统计，美国计算机科学岗位的平均年薪为112，760美元。然而这个数字实际上可以达到200，000美元甚至更高，具体取决于公司，地区，职位级别和经验。

同样是根据Glassdoor的数据，美国数据科学岗位的平均年薪是113，309美元。同样这个薪资可以达到更高，也取决于一些其他的因素。

根据美国劳工局统计，2024年数据分析相关岗位将增加到440万个。可想而知这个领域在未来仍然是炙手可热的行业之一。

不仅仅在国外，单看国内大厂官网发布的信息，例如腾讯，华为，字节跳动等，都不乏在春招和秋招放出许多与数据分析相关的岗位，这些岗位均开出了1.5万左右的月薪，超出其他岗位。

从招聘网站上看出，单单北京地区每天就有10000+的计算机科学和数据科学岗位空缺，而一些入门级的计算机科学岗位就能拿到2.5-3w以上的月薪，可谓是妥妥的“金饭碗”了。

计算机科学和数据科学的区别？

那么这两个行业领域到底有什么不同呢？

首先，相信大家对于计算机科学并不陌生，因为这个专业一直都是大学生选择的热门专业之一，也是现如今发展市场就业需求量最大的专业。

很多科技大厂例如Google，Meta，Apple等都离不开计算机科学专业的技术支持。

计算机科学是一门关于计算机系统的专业，研究计算机程序、算法、数据结构和计算机系统的原理，主要包含4个领域，分别为计算理论，算法与数据结构，编程方法与编程语言，以及计算机组成与架构。

它涵盖了从计算机编程语言到计算机网络的广泛领域。我们对从事该领域的同学们有一个很亲切的称呼就是“码农”。

然而，数据科学是一门多学科的科学，研究如何收集、组织、分析、可视化和理解数据。数据科学家使用数学、统计学、计算机科学等工具来解决各种数据问题。

由于近几年数据科学的爆火，衍生出来许许多多和数据科学相关的热门专业，例如商业分析（BA），商业智能（BI）等。

面对这两个专业我们应该如何选择？

总的来说，计算机科学更关注如何处理数据，而数据科学更关注如何从数据中获取信息。计算机科学是数据科学的基础，而数据科学则依赖于计算机科学提供的工具和方法。

所以建议大家，如果是数学成绩好，对计算机感兴趣的同学更建议选修计算机科学。

而如果是对于从数据中获取信息以及一些行业洞悉感兴趣的同学，那么更建议去选修数据科学。并且，因为数据分析对于理科背景的要求并不高，对于很多想文科转理的同学们来说，也是一个不错的选择。