コンピュータサイエンスは、情報（「データ」）とそれを操作して問題を解決する方法（「アルゴリズム」）について、主に理論的に、また実践的に研究する学問である。

コンピュータサイエンスは、コンピュータを研究する学問でもなければ、コンピュータを使うことを厳密に要求する学問でもありません。データやアルゴリズムは紙とペンで計算できるため、「コンピュータ・サイエンス」という言葉は不適切なのです。コンピュータサイエンスはより数学に近いので、現在では代わりに「情報学」という言葉を使うことを好む人もいます。

コンピュータ・サイエンスは、しばしば他の3つの関連する、しかし同一ではない分野と混同されることがあります。

• コンピュータ工学 - データとアルゴリズムの研究であるが、コンピュータのハードウェアを含む。電子部品はどのように通信しているのか？マイクロプロセッサはどのように設計するのですか？チップセットの効率を上げるには？
• ソフトウェア工学 - コンピュータ科学者が抽象的な理論を扱うのに対し、ソフトウェアエンジニアは理論とアルゴリズムを組み合わせた実用的なプログラムを書く傾向があるので、「応用コンピュータ科学」と考えてもよいでしょう。
• IT - ITは、利用可能なソフトウェアとハードウェアの使用と習得に関係します。 IT専門家は、ネットワークを維持し、他の人が特定のプログラムやデバイスに問題がある場合に支援を提供するのに役立ちます。

しかし、現在では、プログラミング、データ解析・操作、ハードウェアとソフトウェアの相互作用を含むあらゆる分野を総称して「コンピュータサイエンス」と呼んでいる人がほとんどである。つまり、コンピュータサイエンスには多くの「集中」または「分野」があります

コンピュータサイエンスの多くの分野

コンピュータサイエンスを勉強しようと思っている人は、2つの学校で同じ範囲やカリキュラムがないことを知っておく必要があります。どの科目がコンピュータサイエンスに該当するかはおろか、「コンピュータサイエンス」の意味についてさえ、学校は合意することができないのです。

ここでは、皆さんが遭遇する可能性の高いコンピュータサイエンスの「タイプ」と、各タイプの「専門分野」を非網羅的にリストアップしています。このように、コンピュータサイエンスは現在最も普及している分野の一つです。

• 人工知能 - 思考、会話、推論、問題解決などの認知機能を発揮できる機械の開発。言語学、心理学、神経科学など他の分野も取り込んでいます。機械学習は、機械が自ら学習し、進化し、データのパターンを認識する能力を探求するサブセットである。
• バイオインフォマティクス - コンピューターサイエンスを用いて、生物学の複雑さを測定、分析、モデル化、理解すること。大規模データ解析、ハイパフォーマンスコンピューティング、データシミュレーション、分子モデリングなどを含む。
• 計算理論 - アルゴリズムと数学的証明の研究。新しいアルゴリズムの生成や既存のアルゴリズムの改良だけでなく、その方法論や定理の証明も含まれる。
• コンピュータグラフィックス - 直感的な方法でデータを操作し、変換する方法を検討します。写真品質のリアルな画像、ダイナミックな画像生成、3Dモデリングとアニメーション、データビジュアライゼーションなどのトピックを含みます。
• ゲーム開発 - エンターテインメント用のパーソナルコンピューター、**およびオンラインゲームを制作すること。ゲームエンジンの設計は、商業用と研究用で異なり、リアルタイムでのインタラクションに最適化された独自のアルゴリズムやデータ構造を持つことが多い。
• ネットワーク - 分散型コンピュータシステムと、ネットワーク内およびネットワーク間の通信を改善する方法についての研究です。
• ロボティクス - ロボットが使用するアルゴリズムの作成と開発。ロボットキネマティクス、ロボットと人間のインターフェース、環境とのインタラクション、ロボットとロボットのインタラクション、バーチャルエージェントなどの改良を含む。
• セキュリティ - 侵入者、マルウェア、不正使用からコンピュータシステムを保護するためのアルゴリズム、方法、ソフトウェアの開発。クラウドやネットワークセキュリティ、PCセキュリティ、モバイルセキュリティ、メールセキュリティ、アンチウイルスソフト、暗号化（暗号化と復号化の研究）などを含む。

コンピュータサイエンスの学位を取得して大学を卒業するためには、少なくとも次のような学習が必要です。

• コンピュータシステムがハードウェアとソフトウェアのレベルでどのように動作しているか。
• 様々なプログラミング言語でのコードの書き方。
• データ構造とアルゴリズムの性質と応用。
• 数学的概念（形式論理、グラフ理論など）
• コンパイラ、オペレーティングシステム、コンピュータの設計方法。

あなたはコンピューターサイエンスに向いているのでしょうか？

私は、「正しい」特性や特徴がないからといって、誰かにコンピュータサイエンスをあきらめるように言うことはありません。追求したいのであれば、ぜひそうしてください。努力と根性があれば、現場の欠点はすべて克服できる。

しかし、ある種の特徴や特性によって、コンピュータサイエンスのキャリアを楽しみ、成功する可能性が高くなることは事実です。学位取得には最低でも4年かかる。自分の行動を把握し、貴重な時間を無駄にする可能性を最小限に抑えましょう。

コンピュータサイエンスに「向いている人」は、次のような人です。

• 彼らはもともと好奇心が旺盛なのです。
• 彼らは、問題や混乱を解決しなければならないと感じているのです。
• 論理的に、段階を追って考えることができるのです。
• 彼らは、従来とは異なる視点から問題に取り組んでいます。
• 彼らは日々進化し、新しいことを学ぼうとします。
• 彼らは、長期の挫折に耐える勇気をもっています。
• 彼らはネットで答えを探す方法を知っている。

問題解決は、コンピュータサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、情報技術の専門家にとって核となるスキルである。好奇心が旺盛で、物事を深く理解したいという気持ちがなければ、コンピュータサイエンスを仕事として楽しいと思えないのは間違いないでしょう。

また、コンピュータ・サイエンスは、現在、世界で最も急速に発展している分野の一つです。新しい言語、新しいライブラリ、新しいアプリケーション、新しいイデア、ソフトウェアなどに追いつこうとしないなら、すぐに圧倒されてしまうかもしれません（レガシーな分野を使うことにこだわらない限り）。

コンピュータサイエンスは、とてもクリエイティブなものでもあります。作家や画家、音楽家と同じように、ゼロからコードを作ることになるのです。枠にとらわれない発想と練習が必要です。プログラマーズ・ブロックはよくある障害で、何度も克服するために決心する必要があるのです。

上記のいずれにも当てはまらない場合は、適さない可能性があります。

職業を選び、それを極める

もしあなたがコンピューターサイエンスに興味を持ち、自分に必要なものがあると思うのなら、おめでとうございます。厳しいけれど、やりがいのある仕事があなたを待っています。成功したいのなら、たったひとつのことを知っていればいい...。

最初のうちは、コンピュータサイエンスのさまざまな分野をできるだけ多く探求してみてください。どれが自分のお気に入りなのか、驚くかもしれません（面白そうなものもありますが、そうでもないです）。しかし、それがどれかわかったら、それに集中し、その道の達人になりましょう。

いろいろな分野に手を出すことは、趣味の一つでもありますが、あらゆる分野の人がキャリアを積んで成功することは稀です。一方、プロのスペシャリストになると、遠回りをすることになります。

コンピュータサイエンスが何であるかはお分かりいただけたと思いますが、他にご質問、ご懸念、ご提案などはございませんか？ 下のコメント欄でお知らせください。

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