데이터사이언스와 컴공, 뭐가 다른가요

둘 다 코드를 쓰고 데이터를 다룹니다. 그래서 이름만 보고 고르면 입학한 뒤에 '생각한 공부가 아니었다'는 말이 나옵니다. 차이는 무엇을 만드는가에 있습니다.

컴퓨터공학은 '작동하는 것'을 만듭니다

자료구조와 알고리즘, 운영체제, 네트워크, 소프트웨어 공학이 뼈대입니다. 프로그램이 왜 느린지, 어디서 멈추는지를 파고드는 공부가 많습니다. 결과물은 대체로 돌아가는 서비스나 시스템입니다.

데이터사이언스는 '설명'을 만듭니다

확률과 통계, 선형대수, 기계학습, 데이터 처리와 시각화가 중심입니다. 같은 코드를 쓰더라도 목적이 다릅니다. 이 숫자가 정말 의미 있는지, 우연은 아닌지를 따지는 훈련에 시간이 많이 들어갑니다.

고를 때 볼 것

• 학년별 필수 과목에 수학·통계가 얼마나 들어 있는지
• 졸업 요건이 작품인지, 논문·프로젝트 보고서인지
• 실습 과목의 결과물이 서비스인지 분석 리포트인지
• 같은 이름의 학과라도 대학마다 과목 구성이 다르다는 점

숫자 뒤에 있는 이유를 캐묻는 게 재미있다면 데이터 쪽이, 머릿속 설계가 실제로 돌아가는 순간이 좋다면 시스템 쪽이 대체로 잘 맞습니다.