数据科学与大数据技术和计算机科学与技术是两个不同的概念，有着明显的区别。下面赶考猫就带大家了解一下数据科学与大数据技术和计算机科学与技术专业，介绍一下它们的区别，便于考生根据自己的需要、兴趣和职业规划进行选择。
一、数据科学与大数据技术和计算机科学与技术专业对比
计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业，旨在培养具有良好的科学素养，具有自主学习意识和创新意识，科学型和工程型相结合的计算机专业高水平工程技术人才。
数据科学与大数据技术是一门新兴本科专业，开设于2016年，该专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。这两个专业的毕业生授予工学学士学位或理学学士学位。
二、数据科学与大数据技术和计算机科学与技术的区别
区别1：主要研究内容不同
计算机科学与技术主要研究计算机的设计与制造，包含计算机软件、硬件的基本理论、技能与方法，进行计算机系统和软件的开发与维护、硬件的组装等。例如：Windows系统的维护，手机APP的开发，台式电脑的整机装配等。相较于网络工程、软件工程，计算机科学与技术专业所学范围更广。
数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。例如：今日头条通过算法匹配个人更偏爱的信息内容，淘宝根据消费者日常购买行为等数据进行商品推荐，电子地图根据过往交通情况数据为车辆规划最优路线等。
区别2：课程设置不同
下表展示了西南财经大学2020级计算机科学与技术和数据科学与大数据技术的专业课对比（不含通识教育课程）。虽然同属于计算机类专业，但是两个专业的课程重合度较低，计算机科学与技术专业更注重计算机原理和编程语言的学习，数据科学与大数据技术更注重计算机应用和数学建模能力的培养。
表. 计算机科学与技术和数据科学与大数据技术专业课对比
| 计算机科学与技术 | 数据科学与大数据技术 |
| 大学科基础课程 | |
| 相同课程 | |
| 数理统计 | |
| 不同课程 | |
| 程序设计(C语言)、操作系统、计算机网络、离散数学、人工智能导论、数据结构、数据库原理及应用技术、数字逻辑电路 | 空间解析几何、程序设计与科学计算、机器学习基础、数据结构与数值分析、数据可视化 |
| 专业必修课 | |
| 计算机组成原理、汇编语言、算法分析与设计、编译原理、数据挖掘、软件工程、机器学习基础 | 知识发现与数据挖掘、随机过程、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、计算统计 |
| 专业方向课 | |
| 相同课程 | |
| 深度学习 | |
| 不同课程 | |
| 自然语言处理、大数据可视化、大数据技术、密码学、区块链技术、数字图像处理、信息论、云计算 | 贝叶斯统计、抽样调查与应用、经济博弈论、强化学习、数据库原理与应用、数据智能前沿、数学建模与数学实验、优化方法 |
区别3：培养目标不同
计算机科学与技术要求学生具有从事计算机及相关领域中的计算机应用系统分析、设计、开发、应用、维护和管理的基本能力和创新素养。
数据科学与大数据技术要求学生具备宽厚扎实的数学、统计学、计算机科学等基础知识，掌握数据科学与人工智能相关方法及数据思维能力。
三、数据科学与大数据技术和计算机科学与技术哪个好
数据科学与大数据技术和计算机科学与技术都是好的专业，没有绝对的好坏之分，就业前景都较好。至于哪个更好，这取决于个人的兴趣和职业规划：
由于计算机科学与技术专业的宽口径属性，该专业的毕业生就业面略广于数据科学与大数据技术专业毕业生。随着大数据时代的到来，数据科学与大数据技术专业的对口岗位也在日益增多。目前计算机科学与技术和数据科学与大数据技术专业的就业形势都很好，但是不推荐数学能力和逻辑能力偏弱的考生盲目填报这两个专业。
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