计算机科学家： 计算机科学家是具有完整计算机科学知识的人，即研究计算和应用。计算机科学家在该领域发明新技术，他们经常将这些技术应用于实际问题，例如科学或商业。这可能需要他们与工程师等其他专家合作。其中一些科学家可能专注于特定领域，包括编程或数据科学。
数据科学家： 数据科学家将能够从头到尾完成数据科学项目。它们可以帮助存储大量数据、创建预测建模过程并展示结果。他组织(大)数据。执行描述性统计和分析，以开发洞察力、构建模型和解决业务需求。数据科学家必备的技能是数学和统计、领域知识和软技能、编程和数据库、通信和可视化。
下表列出了计算机科学家和数据科学家之间的区别：
| 比较项 | 计算机科学家 | 数据科学家 |
|---|---|---|
| 定义 | 计算机科学家是具有计算机科学知识的人，即研究计算和应用程序数据科学家将能够从头到尾进行数据科学项目。 | 可以帮助存储大量数据，创建预测模型过程并提出调查结果。 |
| 技能 | 软件开发、编程、信息系统管理 | 数学、编程、沟通 |
| 重要性 | 计算机科学家对于了解需求并将软件产品交付给没有漏洞的最终用户非常必要。 | 大量数据来自多个领域/领域。因此，随着数据的增长，分析、管理和使其成为有用的业务解决方案所需的专业知识 |
| 方法论 | 对于计算机科学家来说，SDLC(软件开发生命周期)是由需求、软件设计、开发和软件维护组成的基础。 | 数据科学家的方法类似于 ETL 过程。 |
| 工具 | 设计和分析工具 | 数据可视化工具、数据分析工具、数据库工具。 |
| 要求 | 分析用户需求、设计师、开发人员、构建和发布工程师、数据工程师。 | 数据科学家、业务分析师、数据分析师、数据工程师和数据专家。 |
| 数据源 | 用户需求、新功能开发以及对某些功能的需求等。 | 几乎所有网站数据都可以作为数据源考虑。社交媒体、业务应用程序、交易、传感器数据、机器日志数据等。 |
| 方法 | 计算机科学家的方法是：瀑布、螺旋、V&V 模型 和 敏捷 | 数据科学家的方法是：算法实现、模式识别、数据可视化和机器学习 |
