본인이 속한 리그에서 본인이 상위 5% 안에 드는 경쟁력을 가졌을 경우, 유리함의 차이 없음. 취업 가능.

본인 경쟁력이 그만 하지 못할 경우 CS가 취업 가능성 압도적 높음.

어떤 회사나 프로젝트에서 필요로 하는 인력의 규모가 CS인력이 DS인력보다 10배 또는 그 이상의 스케일로 많이 필요함. 다른 말로 하면 DS는 똘똘한 소수의 인력 채용. CS는 똘똘한 소수를 포함하여 평범한 다수의 인력도 채용함.

매니저로서 사람 뽑을때 cs는 그나마 확장 가능성이 높은 거고, 관련 분야가 훨씬 많고
ds는 cs의 극히 일부분이기 때문에 탑급은 취직 쉽지만 하위급은 그냥 단순 데이타 처리하는 사람들이랑도 경쟁해야할 듯. .

취업은 CS가 전반적인 수요가 더 많아서 DS보다는 조금 더 쉽다고 생각되구요,
입학난이도는 CS석사보다는 DS석사가 쉽습니다

근데 DS석사한다고 CS잡에 어플라이 못하고 그런건 없어요.
특히나 학사가 CS쪽이시면 아예 제한이 없다고 보시면 됩니다.

다만 코스웍은 DS가 수학통계관련 과목이 더 많고 그래서 CS석사보다 어렵게 느껴질 수는 있어요
당연히 CS학사를 갖고 있으시면 DS보다는 CS석사과목들이 더 쉽겠죠?

DS는 사라져야할 직업으로 보입니다. CV, NLP 등등 machine learning이용하는 전문분야들은 괜찮겠지만 단순 통계 돌리고 business intelligence뽑아내는건 기존 data analyst한테 좀 돌아가야할것 같고…

CS와 DS는 생각하는 것 이상으로 차이가 납니다. 물론 석사라 하지만, 결국은 domain 혹은 method로 나뉘는데, DS는 in between이거든요. 둘 다 잘 알면 그보다 더 좋을 수 없겠는데, 일반적으로는 둘 중 하나도 못하기 쉽상이라서 말이죠.
다만, 세상 일이라는게 예외는 존재하기에 그 예외를 찾는 법을 알려드리면 해당 DS 학과가 대학 자체에서 밀어주는 university wide 프로그램이거나(이런 경우는 캠퍼스를 따로 만들거나 혹은 적어도 해당 학과를 위하여 빌딩을 새로 올리죠), 혹은 해당 학과가 독립된 학과이며 교수들이 affiliate 혹은 타과 소속이 아닌 해당 학과 소속이며 소속 박사과정의 펀딩이 보장된 경우라면 C버리고 가는 것도 좋죠. 물론 그런 학과는 해당 분야 상위 10 안에는 듭니다.

아무래도 DS분야 쪽으로 취업하려면, 더 전문적으로 공부하지 않으면 오히려 더 애매한 포지션이 되겠네요. ㅠㅠ
위에서 말씀해주신 내용을 보니 CS / DS의 구분을 단순히 선택하면 안되겠네요. 조언 감사합니다.

CS로 가면 DS에서 할수있는건 95% 다 할수 있어요
DS로 가면 SWE job을 잡을 때 살짝 애매한 포지션이 될 수는 있죠
CS base가 없다고 생각할 수 있기 때문에..
물론 문과도 코딩하는 시대에 큰 차이는 없겠지만은 두 학위가 주는 인상만을 봤을때는 그렇습니다