一、什么是计算机科学(Computer Science)

　　计算机科学主要研究计算理论、信息处理技术，以及相关软硬件系统的设计与实现。

　　专业背景要求

　　申请计算机科学硕士项目时，院校普遍对申请者的专业背景要求较高，本科为CS相关专业的申请人会更有优势。

　　跨专业申请者需补充足够的先修课程及相关科研/实习经历。例如修读过至少4至5门与计算机语言(Python、C++、Java)、数据结构、算法、系统架构等相关的课程，或者拥有CS相关的辅修背景。

　　对于完全没有CS背景的学生，若想申请“转码”项目，建议选择设置为CS方向的交叉专业项目。

　　常见先修课程关键词

　　Programming、Computer Architecture、Python、Java、C/C++、Matlab、Computation、Algorithm、Operating Systems、Machine Learning、Multivariable Calculus、Linux等。

　　如课程未覆盖，可通过线上课程、暑期学校或社区大学补充修读。

　　就业方向

　　CS毕业生的典型职业包括软件开发工程师(SDE)、前后端开发、算法工程师、AI开发、HCI、计算机视觉(CV)、数据科学、信息系统等。

　　目前来看，SDE岗位在市场需求和薪资水平上普遍高于DS，但也有交叉地带——计算机专业出身的学生也可从事数据科学相关工作。

　　申请难度

　　整体而言，CS项目的申请竞争最为激烈。学校非常重视申请者的主修课程成绩，尤其是高级课程。

　　第一梯队如MIT、CMU、斯坦福等，普遍要求GPA在3.9以上;第二梯队如UIUC、康奈尔、哥伦比亚等，GPA门槛一般在3.7左右。

　　二、什么是数据科学(Data Science)

　　数据科学致力于通过算法、模型和系统，从大规模数据中提取有价值的信息和洞见，支持数据驱动的决策制定。

　　专业背景要求

　　相比CS，数据科学对申请者的本科背景要求更为宽松。

　　具有数据科学、数学、应用数学、统计、计算机等专业背景的学生均可申请，尤其偏好那些具备扎实数学基础和算法课程背景的申请人。

　　常见先修课程关键词

　　Data Structure、Database、Linear Algebra、Discrete Math、Multivariable Calculus、Statistics、Probability、SQL、Machine Learning、Python、R等。

　　课程内容与CS有部分重合，但通常不涉及如Operating Systems或Computer Architecture等与软件开发更密切的内容。

　　如果本科阶段主修DS，但想申请CS硕士项目，需额外补充相关课程。

　　就业方向

　　数据科学方向的职业包括Data Analyst、Data Scientist、AI/ML/DL/CV/NLP相关岗位、Business Analyst等。

　　作为近年来快速发展的热门领域，数据科学在金融、医疗、市场营销、技术等多个行业都具有广阔的就业空间。

　　Glassdoor 等平台可以查阅相关薪资水平。DS、BA、MIS背景的学生均有机会胜任Business Analyst职位，而更技术向的岗位(如数据工程师、机器学习工程师)则倾向于DS或CS背景。

　　申请难度

　　整体难度略低于CS。除MSDS外，相关的硕士项目还包括MSAA、MSIT、MSIM、MSOR、IEOR等。

　　实习与科研经历仍然是加分项，若无相关经验，可能更适合申请Business Analytics类项目。

　　顶级院校如斯坦福、哈佛等，对申请者的GPA要求一般为3.8+，并倾向于招收来自美本前列高校的学生;

　　T1梯队如宾大、哥大、NYU等，GPA要求通常在3.7+;JHU、USC等院校录取门槛相对宽松，部分项目对GPA 3.3+ 也有录取案例。

　　如果您对美国CS专业与DS专业有什么区别感兴趣，想要了解更多相关内容，欢迎您在线咨询托普仕留学老师。托普仕留学专注美国TOP30名校申请，采用5v1服务模式，21步精细服务流程，硬性四维标准+六维背景提升等留学服务体系，为学生申请美国名校提供保障。