ハーバード、コロンビア、スタンフォード等米国大学院でコンピューターサイエンス、データサイエンスを学ぼうシリーズ 「そもそもコンピューターサイエンスとデータサイエンスは何が違うのか?」

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ここ数年、IT化・情報化は凄まじいスピードで進んでいます。どの業界でもIT、テクノロジーを活用し、情報をうまく活用しなければならない状況になっています。ITやテクノロジーについて知識を持っている人材は今、どこでも求められています!

ITやテクノロジーなど情報系に興味がある人が行く学部といえばコンピューターサイエンスとデータサイエンスが思いつく方が多いのではないのでしょうか?

ですが、コンピューターサイエンスとデータサイエンスって何が違うの?と聞かれると難しいですよね。今回はそんな今HOTな学部、コンピューターサイエンスとデータサイエンスを紹介します!

コンピューターサイエンスとは?

ではまず、コンピューターサイエンスについて紹介します!コンピューターサイエンス学部は、とても完結的に説明すると「ソフトウェア、ソフトウェア両面から、コンピューターを使って問題解決を行い、コンピューターが出来るパフォーマンスを研究する」ということです。

コンピューターサイエンスといえば、みなさん一番に思いつくのはプログラミングだと思います。コンピューターサイエンスにおいてプログラミングは欠かせません。ですが、コンピューターサイエンスでは、プログラミングだけでなく数学の知識も必要になります。また、一言にコンピューターサイエンスと言っても様々な分野に分かれています。

プログラミング言語
人工知能(Artificial Intelligence)
コンピューターシステム
ネットワーク
ゲームデザイン
コンピューターグラフィックス
ソフトウェア工学

など、、
自分がなんの分野に特に興味があるのかで勉強すべき分野は大きく変わってくるのです。

コンピューターサイエンスはどの業界でも活躍します。例えば、みなさんが使っているSNSもそうです。また、より正確な天気予報を的中させるコンピューター、商業において、データをまとめ見やすくするプログラムなど出来ることはたくさんあります!まだまだこれからも新しいシステムが開発されるでしょう。

なので、コンピューターサイエンス学部に進学を決めている方は、コンピューターサイエンスの中でもどの分野について興味をもっているのかを知っておく必要があります。大学それぞれ分野ごとの授業の種類も違うので、自分の好きな分野の授業がたくさんある学部を選択するといいと思います!

Tue, 22 Sep 2020 19:36:38 +0900
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データサイエンスとは?

次に、データサイエンスとはなにかを説明します。データサイエンスとは「数学、統計学、機械学習の知識を活用してデータから必要な情報を取り出し、最適化する」ことを研究します。

データサイエンスを学ぶ上で、必要な知識はたくさんあります。

数学、統計学
機械学習
データ分析
プログラミング

近年、金融や商業、どの会社もビックデータを重要視しています。ビックデータを活用できれば、経営のために必要な情報が得ることが出来るからです。

データを利用して、問題解決や、新たなビジネスの開拓など、データサイエンティストは企業において大きな役割を果たします。ですので、データサイエンティストはどの業界でも常に求められている人材なのです。

データと聞くと統計のような物を想像する方が多いかと思います。ですが、データサイエンスでは、文字や文のデータでなく、画像や音声、動画なども含まれます。また、AIの研究においてもデータサイエンスは大きな役割を果たしています。データサイエンスによって摘出されたデータはより賢いAIを開発するために利用されます。

このように、データサイエンスではどのようにデータを分析するのかを勉強するのも大切ですが、どのような目的(ビジネス)のためにどのようなデータが必要なのかということも勉強する必要があります。

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まとめ

コンピューターサイエンスとデータサイエンス似ているように思われがちですが、学んでいることは似ていても、それぞれ目的は大きく違います。

コンピューターサイエンスは、「ハードウェア、ソフトウェアの両面から、コンピューターのパフォーマンスを開発し、問題解決に繋げる。」

また、データサイエンスは「データを使ってプログラミングや統計、データ分析などの理論を活用し、問題解決・目的達成に必要なデータを分析、分類、最適化する。」

IT化・情報化が進む、この時代にコンピューターサイエンスもデータサイエンスも必要です。ですが、コンピューターサイエンスやデータサイエンスの知識を持つ人材は不足しています。今必要とされている知識をつけて、どの業界からも求められる人材になりましょう!!

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Tue, 22 Sep 2020 19:37:37 +0900
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Tue, 22 Sep 2020 19:39:41 +0900

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