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我们经常遇到一些想申请计算机相关硕士的同学，在定专业初期非常爽快「就了。」
然而，真正到了选专业方向的时候，就一头雾水。「 , , , , , Data ，这么多相关方向的吗？」
由于每个专业领域在学习的内容和深度上都有不同，差之毫厘谬以千里。为了帮助大家更好地选择适合自己的专业，今天就为大家说说这几个专业的区别。
01
，即CS，计算机科学，这几年，计算机科学应用发展迅猛，以绝对优势成为美国最好就业的专业，因此，也成为理工科申请中最热门专业，没有之一。
其定义是：系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。
说人话：计算机科学是学习算法、计算、信息的实用性学科，应用在硬件和软件中的计算系统中。
虽说计算机这个学科领域是非常应用的，但CS在众多计算机相关领域中更偏理论。
CS通常要求本科阶段学习过统计学、微积分和高级代数等数学课程，以及涵盖了抽象数据和算法等计算机课程。
计算机科学专业主要分支：人工智能、计算机体系结构、人机交互、软件工程、数据与数据库、多媒体（计算机图形学等）、网络、信息安全、管理信息系统MIS、生物信息、计算理论等。
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02
传统意义上的电子工程EE专业的方向有：电力技术、电子学与集成电路、信号处理、系统控制、电磁学等。
EE和CS也有很多交叉部分，比如计算机里有 ，EE里也有 、 等，比如计算机里有 ，EE里也有 and 。
EE也和很多工程专业皆有交叉方向，比如材料工程、医学工程、生物工程等，也广泛应用于日常生活中的，比如汽车制造、医疗设备。
因此，申请人数以及申请人的背景也是丰富多样的，比如学电子信息科学、微电子、通信、信息工程等专业的学生，以及一些机械工程、航空、物理等专业的学生跨申请EE专业。尤其是光子学与光学 & 与物理方向有交叉，会吸引了许多物理专业的学生。
和CS相较而言，EE的申请对学术背景和先修课的要求相对低一些，但由于专业更偏应用，因此要求学生的研究背景与申请方向匹配，光有高GPA是不够的。
03
CE的应用性更强，结合了CS和EE，除了基本的编程技巧，还要熟悉电子工程方面的知识，学习电路、电子、VISI设计等，本质上是工科，比较偏向硬件开发。
加州大学洛杉矶分校UCLA官网就CS和CE的区别，给出如下解释是：
What is the the CSand CE ?
CS is with no , CE is and a bit of , but with a on .
CS是纯软件，没有硬件课程要求。CE有软件和一些硬件课程，并且重心是在电子工程设计，因此，适合对计算机系统硬件感兴趣的同学。
CE有时会开设在CS系下，称为 and 系，比如UC 。
CE也有在独立的学院，比如CMU的 of 。
CE对于申请者的硬件条件并没有很严苛的要求，非计算机背景的学生，存在相关的专业背景和研究经历也能申请，诸如一些工业设计、机械设计、通信工程等专业的学生。
04
SE研究的是如何以系统性的、规范化的用可定量的过程化方法去开发和维护软件，是跟码农的工作最接近的一个方向。
其就业方向分为系统分析员、软件设计师、系统架构师、程序员、测试员等，但一般都统称程序员。
大部分学校的本科阶段，CS和SE都在CS系里，到了研究生阶段才会分侧重变成有 CS 和 SE 之分。这时候，SE专业和CS的区别才会比较明显。
这里截取了CMU大学 的课程设置供大家参考。除了有 课程之外，也会加入 & ，Agile 等更商业化的课程。
05
IT其实是一个广泛的术语，包括计算机运营或开发，偏向信息技术策略管理、网络信息系统发展的方向。
虽然IT经常用到CS、SE、和Info 的相关技术，但是它的独特之处在于它关心的却是如何将技术应用以解决人们的问题，而不是专注于创造新的技术。所以，如果说CS是创造和改进，那么IT就代表着使用和维护。
从MIT IT项目，我们可以看的应用方向有：数据分析、政策和战略、信息安全、软件和网络系统。
06
Data
数据科学DS，是近几年热度在持续上升的一门交叉学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。
它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学，统计，模式识别，机器学习，数据可视化，数据仓库，以及高性能计算。
随着这一研究领域的日趋热门，越来越多的院校也开始开设单独的数据科学项目，但仍然有很多学校的数据科学作为一个开设在CS或者统计系下。
DS对申请者的数学背景和计算机背景都要求较高，需要申请者有数学知识作为理论基础，有统计方法作为对数据分析的工具，同时有计算机知识作为编程实现的手段。
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