AI, Data Science, CS不同地方

新人发帖，我是生命科学方向faculty，一直对CS感兴趣，目前自学编程。老公介绍我
来未名论坛，请专业人士多指教。

就从我自学经历来看，AI, Data Science, CS三个专业在本科这个level，rogramming 相关课程重叠。CS独有的是硬件部分，操作系统，compilers等非常硬核的课程。而AI
的核心课程，比如Robotics、Machine Learning、认知科学另外两个方面一般不会开。Data Science方向统计课程比其它两个方向学的都要深入很多。

研究生阶段的话界限不明显，貌似三个背景的都可以申请其中任意一个PhD。

外行的观察，不知道对不对，请指正。

差不多. CS传统的核心方向是:
操作系统, 网络, 分布式系统
编程语言, compiler
图形学, 3D渲染, 物理模拟

再补充两块我觉得就完整了：

1. 算法和数据结构。复杂度分析。
2. 体系结构。怎么用基础门器件搭CPU。但是CS只是纸上谈兵画电路图，
怎么做芯片似乎不在CS的范围内。

模式识别是IEEE的传统项目。神经网络传统上似乎也不是CS管的。
但是咱祖师爷图灵牛逼，讨论过一些人工智能的问题。再加上
这些方向研究方法基本上都是写程序，成不成很大程度上还依赖于
程序写得好不好，甚至近几年还有硬件好不好。所以CS的人近水楼台
先得月了。

【 在 dumbCoder (HumbleCoder 不懂就问-_-) 的大作中提到: 】
: 差不多. CS传统的核心方向是:
: 操作系统, 网络, 分布式系统
: 编程语言, compiler
: 图形学, 3D渲染, 物理模拟

楼主太老实了。没有看到事情辩证的一面。DS有钱有人，什么课有用什么课流行，就
会拿过来改个名字据为己有。

AI, CS, 信息论都是这么从cybernetics里面分出来的。一开始就一小点自己的东西，
看着很荒诞。但是
分出来后，有钱有人，自己的知识进化树就长大了。

从这个角度来讲，哪有什么计算机系独有的课。

而且我之前查过。确实是如此。本科ds课，很多都有OS, compiler。
DS系主任看来没有一个糊涂的。

【 在 wdong(万事休) 的大作中提到: 】
<br>: 再补充两块我觉得就完整了：
<br>: 1. 算法和数据结构。复杂度分析。
<br>: 2. 体系结构。怎么用基础门器件搭CPU。但是CS只是纸上谈兵画电路图，<br>: 怎么做芯片似乎不在CS的范围内。
<br>: 模式识别是IEEE的传统项目。神经网络传统上似乎也不是CS管的。
<br>: 但是咱祖师爷图灵牛逼，讨论过一些人工智能的问题。再加上
<br>: 这些方向研究方法基本上都是写程序，成不成很大程度上还依赖于
<br>: 程序写得好不好，甚至近几年还有硬件好不好。所以CS的人近水楼台
<br>: 先得月了。
<br>

无论是为了转行还是为了学点技术来应用，都不用考虑科班的顺序和流程。

就按培训班的课程和实践来就行。不用看专业，看目标定位，然后搜对应需要学的主要东西。

Data Scientist: 统计向为主，处理数据，分析，建模
Machine Learning engineer: 也是处理数据，建模，但是手段不同，问题不同

纯CS科班课程里很多对你基本没有什么意义。就算有的人说学了体系结构编译原理有好处，性价比也不高。数据结构和算法是核心是真的，想要水平高，需要学好这两个，但是简化的话很多人也能做很多事情，虽然被科班的鄙视，但是一样做事情。

参考生物信息学的人学的东西，可能比较相关。

说的不错。以解决问题为朝向就可以了。问题作深入了，自然什么学科门类的东西都会碰到。

【 在 dracodoc (david) 的大作中提到: 】
: 无论是为了转行还是为了学点技术来应用，都不用考虑科班的顺序和流程。
: 就按培训班的课程和实践来就行。不用看专业，看目标定位，然后搜对应需要学的主要
: 东西。
: Data Scientist: 统计向为主，处理数据，分析，建模
: Machine Learning engineer: 也是处理数据，建模，但是手段不同，问题不同
: 纯CS科班课程里很多对你基本没有什么意义。就算有的人说学了体系结构编译原理有好
: 处，性价比也不高。数据结构和算法是核心是真的，想要水平高，需要学好这两个，但
: 是简化的话很多人也能做很多事情，虽然被科班的鄙视，但是一样做事情。
: 参考生物信息学的人学的东西，可能比较相关。

连生物老板都转了 起个好头 7515

【 在 ProfessorNeo (倪鸸鸥) 的大作中提到: 】
: 新人发帖，我是生命科学方向faculty，一直对CS感兴趣，目前自学编程。老公介绍我
: 来未名论坛，请专业人士多指教。
: 就从我自学经历来看，AI, Data Science, CS三个专业在本科这个level，
rogramming
: 相关课程重叠。CS独有的是硬件部分，操作系统，compilers等非常硬核的课程。而
AI
: 的核心课程，比如Robotics、Machine Learning、认知科学另外两个方面一般不会开。
: Data Science方向统计课程比其它两个方向学的都要深入很多。
: 研究生阶段的话界限不明显，貌似三个背景的都可以申请其中任意一个PhD。
: 外行的观察，不知道对不对，请指正。

生命科學是生物？都faculty了，別轉行了，自取其辱。

有興趣沒必要去唸書，和一堆用簡體中文的馬農一起競爭一些可憐的職位，何必呢？

【 在 ProfessorNeo (倪鸸鸥) 的大作中提到: 】
: 新人发帖，我是生命科学方向faculty，一直对CS感兴趣，目前自学编程。老公介绍我
: 来未名论坛，请专业人士多指教。
: 就从我自学经历来看，AI, Data Science, CS三个专业在本科这个level，
rogramming
: 相关课程重叠。CS独有的是硬件部分，操作系统，compilers等非常硬核的课程。而
AI
: 的核心课程，比如Robotics、Machine Learning、认知科学另外两个方面一般不会开。
: Data Science方向统计课程比其它两个方向学的都要深入很多。
: 研究生阶段的话界限不明显，貌似三个背景的都可以申请其中任意一个PhD。
: 外行的观察，不知道对不对，请指正。

加油。现在深学在物理，化学，生物全面开花，学生都在编程，调参。

【在 ProfessorNeo(倪鸸鸥)的大作中提到：】
：新人发帖，我是生命科学方向faculty，一直对CS感兴趣，目前自学编程。老公介绍我
：来未名论坛，请专业人士多指教。

靠。这啥人啊。

首先，人没说要转行。

其次，简体中文怎么了？繁体中文的台骗我们还看不上呢。

【 在 netghost (Up to Isomorphism) 的大作中提到: 】
: 生命科學是生物？都faculty了，別轉行了，自取其辱。
: 有興趣沒必要去唸書，和一堆用簡體中文的馬農一起競爭一些可憐的職位，何必呢？: rogramming
: AI

我儿子学cognitive science
几天前我看了一下他们系开的课
与cs 差不多, 除没有
#1 operating system
#2 networking
#3 database

谢谢楼上各位回复！我没有想转行，只是喜欢CS业余弄弄，这和我业余看数理化方面的东西一样，纯粹兴趣。

AI, DS, CS虽然有编程的交叠，但在我看来是差别很大的三个方向，不应该哪个技术听起来酷就弄到自己学科来：

CS的核心是“计算机”，那么这个领域的知识体系，我理解，就应该是围绕着计算机硬件体系构建的，它的着眼点应该是硬件上层和软件底层的知识。我在需要解决硬件和软件兼容问题时，我肯定想找的是CS方向技术人员，而不是AI或者DS方向的。

DS的核心是"数据"，这个领域的重心应该是如何处理如何应用如何解释数据，我不知道DS学操作系统原理、编译原理有什么意义？这个领域可以完全不考虑底层操作系统是如何运作的，它需要解决的是如何有效获取数据，如何清理数据，如何选择合适的模型去分析数据。这个学科的一切，我认为，应该围绕数据去构建。

AI的核心是"智能"，这个领域研究关注点应该是如何让一个agent具有智能表现。这个
智能表现甚至并不一定非要通过计算、逻辑、数据来实现。比如Rodney Brooks提出的
behavior-based robotics，就是用最简单的感应器配置根据环境做出应激变化，一样
可以表现出很高的智能。我在用Raspberry Pi做一个飞行器的时候，我考虑的肯定不是操作系统啊，数据啊，用什么语言之类的，我的重心肯定是设计距离传感器位置，调整视觉传感器的参数，设计前后左右四个马达的转速，等等来让飞行器具有健壮的智能构架。在编程序的时候，我重点考虑的肯定是包容式架构最底层是让机器飞行还是避免碰撞，第二、第三层等等我该设计什么飞行功能。然后再到CoppeliaSim去模型一下环境
。"智能化"要做的工作已经非常多了，其它的代码效率之类的，不是我考虑的重心。最后实在要优化算法，我可以让一个CS的去做。

虽然三个学科都很大程度依赖编程，但在我看来是差别很大的三个方向。

这些定义都是会随着时间变化的。而且很快。所以毫无意义。
我看，你应该从你的问题入手，考虑需要什么知识或者既能解决问题。
而不是总结这行干啥的，那行干啥的。
就是干了20年cs的，也弄不清楚什么什么是cs核心。
所以追求这些乃是错误的思路。

【 在 ProfessorNeo (倪鸸鸥) 的大作中提到: 】
: 谢谢楼上各位回复！我没有想转行，只是喜欢CS业余弄弄，这和我业余看数理化方面的
: 东西一样，纯粹兴趣。
: AI, DS, CS虽然有编程的交叠，但在我看来是差别很大的三个方向，不应该哪个技术听
: 起来酷就弄到自己学科来：
: CS的核心是“计算机”，那么这个领域的知识体系，我理解，就应该是围绕着计算机硬
: 件体系构建的，它的着眼点应该是硬件上层和软件底层的知识。我在需要解决硬件和软
: 件兼容问题时，我肯定想找的是CS方向技术人员，而不是AI或者DS方向的。
: DS的核心是"数据"，这个领域的重心应该是如何处理如何应用如何解释数据，我不知道
: DS学操作系统原理、编译原理有什么意义？这个领域可以完全不考虑底层操作系统是如
: 何运作的，它需要解决的是如何有效获取数据，如何清理数据，如何选择合适的模型去
: ...................

我给你纠正一点。现在大陆是使用和出版正体中文图书最多的地方。这点和几十年前不同。
【 在 TheMatrix (TheMatrix) 的大作中提到: 】
: 靠。这啥人啊。
: 首先，人没说要转行。
: 其次，简体中文怎么了？繁体中文的台骗我们还看不上呢。

至少名义上，学科名字上挂着"Computer" Science, "Data" Science, Artificial "
Intelligence"吧？如果定义已经偏离了，那名字也应该换一下。

【 在 chebyshev (......) 的大作中提到: 】
: 这些定义都是会随着时间变化的。而且很快。所以毫无意义。
: xx的核心是什么，别说你了。就是干了20年程序的，也弄不清楚什么什么是核心。

人家就是要叫DS的名字，拿之前CS的credit。
你怎么不开窍呢。

查下各校课程设置，excel列个表看看。
总结人人都会，但是实证才是最重要的。

【 在 ProfessorNeo (倪鸸鸥) 的大作中提到: 】
: 至少名义上，学科名字上挂着"Computer" Science, "Data" Science, Artificial ": Intelligence"吧？如果定义已经偏离了，那名字也应该换一下。

好吧，我不知道这些学科建设背后的来龙去脉，纯粹外行眼光去看表面现象。

【 在 chebyshev (......) 的大作中提到: 】
: 人家就是要叫DS的名字，拿之前CS的credit。
: 你怎么不开窍呢。
: 查下各校课程设置，excel列个表看看。
: 总结人人都会，但是实证才是最重要的。

看课程就可以了。你觉得有用就学习啊。
总结什么叫cs，什么叫ds，没多大意思，对吧。

等你有实力了，也可以在自己学校新开个系。例如叫做“生物信息系”。
这完全是可能的。
【 在 ProfessorNeo (倪鸸鸥) 的大作中提到: 】
: 好吧，我不知道这些学科建设背后的来龙去脉，纯粹外行眼光去看表面现象。

名可名，非常名

【 在 chebyshev (......) 的大作中提到: 】
: 看课程就可以了。你觉得有用就学习啊。
: 总结什么叫cs，什么叫ds，没多大意思，对吧。
: 等你有实力了，也可以在自己学校新开个系。例如叫做“生物信息系”。
: 这完全是可能的。

还有一个穿插其中：统计学。
现在的data science到master阶段还是非常基础的统计学，实用为主，各个概念都涉及，但理论training很少。
很多AI要解决的问题统计学一直在做。就是这几年deep learning等异军突起，在不少
实际问题上超越统计学。

【 在 ProfessorNeo (倪鸸鸥) 的大作中提到: 】
: 新人发帖，我是生命科学方向faculty，一直对CS感兴趣，目前自学编程。老公介绍我
: 来未名论坛，请专业人士多指教。
: 就从我自学经历来看，AI, Data Science, CS三个专业在本科这个level，
rogramming
: 相关课程重叠。CS独有的是硬件部分，操作系统，compilers等非常硬核的课程。而
AI
: 的核心课程，比如Robotics、Machine Learning、认知科学另外两个方面一般不会开。
: Data Science方向统计课程比其它两个方向学的都要深入很多。
: 研究生阶段的话界限不明显，貌似三个背景的都可以申请其中任意一个PhD。
: 外行的观察，不知道对不对，请指正。

现在cs 本科好像compiler 不是必修课了。

【 在 dumbCoder (HumbleCoder 不懂就问-_-) 的大作中提到: 】
: 差不多. CS传统的核心方向是:
: 操作系统, 网络, 分布式系统
: 编程语言, compiler
: 图形学, 3D渲染, 物理模拟

我本科时好像也不是必修课。我上的那个课也仅仅是
形式语言解析。上完了能自己写一个和C差不多的小语言的
编译器。编译器的精髓，代码变换和优化完全没教。
这些知识很小众，我到现在也不会。

编译器是个奇葩。编译器，操统，数据库这些，其实都是
CS原理的应用。其中编译器离大家最远。linux和mysql怎么搞
的，大家多少都知道一些。gcc里面怎么运作的，完全是个黑盒。

【 在 wwzz (一辈子当码工) 的大作中提到: 】
: 现在cs 本科好像compiler 不是必修课了。

原来我考虑机器学习或者其他的统计推断办法可以进去compiler。
所以看过一点资料，但是根据我的经验，能看到有许多软硬件的专利壁垒在里面。
因此，这方向没法进步。当初gcc出来，实属不容易。
【 在 wdong (万事休) 的大作中提到: 】
: 我本科时好像也不是必修课。我上的那个课也仅仅是
: 形式语言解析。上完了能自己写一个和C差不多的小语言的
: 编译器。编译器的精髓，代码变换和优化完全没教。
: 这些知识很小众，我到现在也不会。
: 编译器是个奇葩。编译器，操统，数据库这些，其实都是
: CS原理的应用。其中编译器离大家最远。linux和mysql怎么搞
: 的，大家多少都知道一些。gcc里面怎么运作的，完全是个黑盒。

现在搞编译的都搞jit, 但懂的人也很少。有个人问一个jax的问题，jax team的几个人都说不清楚，要问问做的人。其实jax最多是个中型项目

【在 wdong(万事休)的大作中提到：】
：我本科时好像也不是必修课。我上的那个课也仅仅是
：形式语言解析。上完了能自己写一个和C差不多的小语言的

jax好用吗？
【 在 lightroom (吃一条鱼，思考一个问题，法号三丰) 的大作中提到: 】
: 现在搞编译的都搞jit, 但懂的人也很少。有个人问一个jax的问题，jax team的几个人
: 都说不清楚，要问问做的人。其实jax最多是个中型项目
: ：我本科时好像也不是必修课。我上的那个课也仅仅是
: ：形式语言解析。上完了能自己写一个和C差不多的小语言的

我看那些生命科学的人整体忙得要命，你怎么有功夫搞这些？如果不想转行，就自学一下R，SQL，再有时间看看目前流行的Python。

【 在 ProfessorNeo (倪鸸鸥) 的大作中提到: 】
: 新人发帖，我是生命科学方向faculty，一直对CS感兴趣，目前自学编程。老公介绍我
: 来未名论坛，请专业人士多指教。
: 就从我自学经历来看，AI, Data Science, CS三个专业在本科这个level，
rogramming
: 相关课程重叠。CS独有的是硬件部分，操作系统，compilers等非常硬核的课程。而
AI
: 的核心课程，比如Robotics、Machine Learning、认知科学另外两个方面一般不会开。
: Data Science方向统计课程比其它两个方向学的都要深入很多。
: 研究生阶段的话界限不明显，貌似三个背景的都可以申请其中任意一个PhD。
: 外行的观察，不知道对不对，请指正。

gcc里面很可能藏有猫腻，某机构可以在志愿开发者中招募，在gcc里面做手脚

【 在 wdong (万事休) 的大作中提到: 】
: 我本科时好像也不是必修课。我上的那个课也仅仅是
: 形式语言解析。上完了能自己写一个和C差不多的小语言的
: 编译器。编译器的精髓，代码变换和优化完全没教。
: 这些知识很小众，我到现在也不会。
: 编译器是个奇葩。编译器，操统，数据库这些，其实都是
: CS原理的应用。其中编译器离大家最远。linux和mysql怎么搞
: 的，大家多少都知道一些。gcc里面怎么运作的，完全是个黑盒。

事业进入平台期后有很多自由度，基本自己可以决定投入多少时间以及如何分配时间到事业上。我有同事在实验室团队运转很成熟了还亲自到科研第一线去冲，可能他们确实喜欢自己做的东西。我现在基本每周工作时间在40个小时以下，科研、教学、行政都轻车熟路了。比起前几年多了很多时间看自己喜欢看的书。

我学CS和我事业没有任何关系，和我看哲学书一样，就是感兴趣。我现在在学java和
OOP，12月份以来在捣鼓streams，多线程，还有design patterns这些知识，感觉编程
序其实也很依赖记忆力，需要经常弄才能掌握，要不然也容易忘记。

【 在 GouSheng (水果王) 的大作中提到: 】
: 我看那些生命科学的人整体忙得要命，你怎么有功夫搞这些？如果不想转行，就自学一
: 下R，SQL，再有时间看看目前流行的Python。
: rogramming
: AI

我挺喜欢。基本上是带GPU加速和AD的numpy。本身项目就小，不是像tf那样wrapper套
着wrapper

【 在 chebyshev (......) 的大作中提到: 】
: jax好用吗？

回头试一下。thanks for sharing

【 在 lightroom(吃一条鱼，思考一个问题，法号三丰) 的大作中提到: 】

: 我挺喜欢。基本上是带GPU加速和AD的numpy。本身项目就小，不是像tf那样
wrapper套

: 着wrapper