一、课程设置：应用实践 vs.理论深度

　　1、Tandon工程学院CS硕士(MSCS)：

　　项目需完成30个学分，课程结构明确分为四个部分：

　　算法必修课(3学分)

　　顶点课程Capstone(3学分，含大量编程实践)

　　核心选修课(12学分)

　　普通选修课(12学分)

　　Tandon的网络安全方向是其传统强项，不少教师具有国家安全背景。选课自由度较高，除算法必修外，学生可在信息安全、图形学、分布式系统等多个方向灵活选择。

　　2、Courant数学科学研究院CS硕士(GSAS MSCS)：

　　项目需完成36个学分，课程设置更侧重理论基础：

　　3门基础核心课(算法、编程语言、操作系统)

　　2门应用导向课程

　　1门顶点课程

　　其余为选修课

　　Courant依托全美排名第一的应用数学基础，在机器学习与深度学习领域实力突出。图灵奖得主YannLeCun每年春季亲自教授深度学习课程，Facebook AI Research纽约分部的多位专家也在此授课。

　　课程时间安排上，Courant的课程多在晚上进行，方便学生白天实习或科研。

　　二、申请要求与录取难度

　　1、Tandon MSCS：

　　语言要求：托福90+/雅思7.0+(建议托福100+更具竞争力)。

　　GPA：最低要求3.0，近年实际录取平均约3.5+，且逐年攀升。

　　背景要求：偏好计算机、工程等专业背景，要求熟练掌握C++，了解计算机组成、数据结构等基础知识。

　　GRE：往年录取平均320分，现已改为Optional。

　　2、Courant MSCS：

　　语言要求：托福100+/雅思7.0+。

　　学术要求：除编程能力(C/C++/Java)外，强调数学基础，需掌握数据结构、递归、概率等知识。

　　录取背景：陆本学生以985/211为主，近年也录取部分顶尖美本和转专业学生(需补充计算机先修课程)。

　　从录取难度看，Courant传统上门槛更高，但近年随着申请热度上升，两个项目的bar逐渐趋平。值得注意的是，Courant对转专业申请者更为开放，而Tandon更倾向科班出身。

　　三、就业资源与地理优势

　　两个项目共享NYU的纽约黄金地理位置，Google、Facebook、Bloomberg等科技金融巨头均在纽约设有办公室，为学生提供了丰富的实习和就业机会。

　　Tandon就业特点：

　　Bloomberg每年为纽约毕业生提供大量岗位;

　　Fintech初创公司和中小型科技公司机会丰富;

　　因项目人数较多，实习竞争相对激烈，部分学生选择回国实习。

　　Courant就业优势：

　　金融科技公司招聘比例高，Citadel等知名金融公司常见Courant学生;

　　中等偏上的实习上岸率，大厂去向包括Facebook、Google、Amazon等;

　　科研资源丰富，表现优异者可进入LeCun实验室，为攻读博士铺路。

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