计算科学与数据科学的区别与联系

小编 • 2023年2月21日上午2:02 • 科技 • 阅读 1259

区别是：计算科学主要是培养通过信息论、科学计算、运筹学等方面的基础知识教育和建立数学模型，解决科学计算、软件开发和设计、信息处理与编码等实际问题的能力。数据科学，则主要是培养以统计学、机器学习、数据可视化等相关领域的能力。

计算科学

计算科学主要是培养通过信息论、科学计算、运筹学等方面的基础知识教育和建立数学模型，解决科学计算、软件开发和设计、信息处理与编码等实际问题的能力。

如果我们仅考虑软件层面，不考虑硬件层面，计算科学，computer science 实际上是以软件为核心。从 1950 年开始，它面向的是软件工程师，它的目标实际上是写一个能够让计算机工作起来的软件。所以整体来说，它是以软件为中心的，包括需求分析，就是计划、设计、开发、测试、部署和维护一整个以软件为中心的环路。

数据科学

数据科学则主要是培养以统计学、机器学习、数据可视化等相关领域的能力，其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理等。

数据科学更多的是以数据为中心，它面向的是 data scientist。其实数据科学家这个概念现在有些被泛化，但我觉得这是件好事，更多的是指那些需要通过数据去发现知识的这样一群人。它的核心目标是通过数据攫取一些洞见或洞察，来更好地回答问题。回答问题必然要和相关的领域相结合，所以整体来讲，它的流程也是以数据为中心的，包括收集、准备、分析、可视化以及一些相关交流。

延伸阅读：

数据科学的发展历程

自1946年名列前茅台通用计算机发明以来，科学研究的实验模拟产出了大量数据，并依靠算法发现其中规律。当马云发自肺腑地宣告“DT时代”到来时，这一切的背后是数据科学的发展。

1974年，着名计算机科学家、图灵奖获得者Peter Naur在其着作《计算机方法的简明调研（Concise Survey of Computer Methods）》的前言中首次明确提出了数据科学（Data Science）的概念，“数据科学是一门基于数据处理的科学”，并提到了数据科学与数据学（Datalogy）的区别——前者是解决数据（问题）的科学（the science of dealing with data），而后者侧重于数据处理及其在教育领域中的应用（the science of data and of data processes and its place in education）。