数据科学和机器学习的计算机科学或计算机工程

Question

我是一位25岁的数据顾问，他正考虑重返学校，获得计算机科学或工程学的第二个学士学位。我的兴趣是数据科学和机器学习。我使用编程作为达到目的的手段，并使用Python、R、C、Java和Hadoop等语言在大型数据集中找到意义。

计算机科学或计算机工程学位对此会更好吗？我意识到统计学学位可能更有益处，但我会在一所没有统计学系或计算数学系的学校。

Answer 1

大多数计算机工程程序主要处理电气工程方面的事情，从模拟电路到低级编程。课程中确实有一些CS课程，而且经常有选修课。

对于数据挖掘和机器学习，我将更多地关注CS，在那里，您可以获得更广泛的基础，并且可以更多地访问选修课(包括数学和物理)。

唯一的例外是，如果你对机器人感兴趣，拥有机械工程是有用的。

如果我是你，我也会考虑调查是否有任何硕士课程，你的非CS学位(也许有一些额外的课程)，让你学习硕士。你不需要重读整个大学，拥有学士学位和硕士比拥有两个单身汉要好。我有两个硕士学位，可以告诉你双重学位是一种浪费。

Answer 2

你的第一个学位是什么？

计算机科学学士学位将帮助你编程，它应该教你数据结构，算法，操作系统，计算理论等的基础知识。大多数CS程序提供本科人工智能课程，这可能包括机器学习，也可能不包括机器学习。好的程序可能有一个大学的机器学习课程。

一般来说，如果你想学习机器，你应该攻读计算机或统计学的研究生学位。在任何一种情况下，你都应该上一些统计学课程，并且，理想的情况下，做一篇关于机器学习的论文。如果你想要一个CS学位去做机器学习，并且你不接受统计，那么你将不得不自己学习它。

Answer 3

统计是随机/概率论的反面。不过，不要混淆它们，你需要上概率论的课程，才能真正理解机器学习的基本原理。

要想在机器学习方面获得良好的工作背景:获得CS学位，并真正深入数学课程。任何包括两个连续的概率课程和一两个机器学习课程的课程路径都可能适合您的需要。坏消息是概率论真的很难，好消息是这个领域有大量的发展机会。