在当今快速发展的技术环境中，有两个领域脱颖而出，成为创新和进步的催化剂。数据科学 （Data Science）和 计算机科学 （Computer Science） 。随着世界变得越来越数据驱动，这些领域的专家在塑造未来影响方面发挥着关键作用。

然而，很多家长和同学仍然容易混淆数据科学和计算机科学。所以：

数据科学和计算机科学有何不同？ 两个方向的申请要求和申请难度怎么样？ 哪个领域提供了更有前途和更充实的职业道路？今天我们就来了解一下这两个专业

在这篇文章中，我们将结合美国硕士项目对教育质量最有帮助的地方进行全面分析。其他国家和地区也纷纷效仿，值得借鉴。

01. 计算机科学是什么计算机科学英语。计算机科学专注于计算、信息、技术以及软件和硬件的设计和实现。

专业背景在申请时，学校是比较卡候选人背景的，计算机本科申计算机会比较合适。对于跨专业学生，取决于有足够的先决条件和相关的科学研究/实习背景。比如我辅修了CS相关的课程，或者4-5门计算机相关的课程，涵盖计算机语言（Python/C++/Java等）、算法、数据结构、系统等。

对于没有任何 CS 相关背景的同学，如果考虑转码，建议选择 CS 相关缝合专业。Prerequisites预修课程的关键词包括编程、计算机体系结构、Python、Java、C/C++、Matlab、计算、算法、操作系统、机器学习、多变量微积分和Linux。

具体课程名字因学校而异，课程不够可以选择网课/夏校/社区大学课程等。就业目前，SDE 的职位和工资普遍比DS 的需求更高，但情况并非总是如此。当然，你也可以通过学习CS成为一名数据科学家。

专业及招聘方向包括SDE、前后端、算法工程师、AI、HCI、CV、DS、IS等。

申请难度相较于 DS 申请难度更高。科研/实习经历非常重要，在CS专业课程，特别是高级课程中会受到高度重视。

例如，麻省理工学院、卡内基梅隆大学和斯坦福大学等一级大学通常要求GPA 为3.9 或更高，而UIUC、康奈尔大学和哥伦比亚大学等二级大学通常要求GPA 为3.7 或更高。

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