农业与环境科学学院(ACES)

　　CS + Animal Sciences(动物科学)

　　CS + Crop Sciences(作物科学)

　　适合人群：想投身生物技术、数字农业、环境与粮食安全研究的学生。

　　教育学院

　　CS + Education(学习科学)

　　CS + Secondary Education(中学教育)

　　适合人群：未来计划做教育技术、在线教育平台开发，或想进入中学教育体系。

　　工程学院(Grainger Engineering / Siebel School of Computing and Data Science)

　　CS + Bioengineering(生物工程)

　　CS + Physics(物理学)

　　特别说明：CS + Physics这是由 Siebel School of Computing and Data Science 与物理系合作的项目。学生既学习数据结构、算法、操作系统等核心计算机课程，又深入物理学科，如电磁学、量子物理、计算物理。毕业生可以进军 量子计算、计算建模、金融科技 等新兴领域。

　　对比纯CS：

　　纯CS就业面更广，大厂、软件开发岗位认可度最高。

　　CS+Physics则更适合走科研(如物理PhD、量子计算实验室)、跨界应用(金融建模、AI物理模拟)路线。

　　就业竞争力取决于你是否能把“跨学科”优势真正用在简历和实习经历上。

　　艺术与应用艺术学院(Fine & Applied Arts)

　　CS + Music(音乐)

　　适合人群：热爱音乐+编程，想在数字音乐制作、音乐科技创新方向发展的学生(申请需作品集)。

　　文理学院(LAS)

　　Math & CS

　　Statistics & CS

　　CS + Anthropology(人类学)

　　CS + Astronomy(天文学)

　　CS + Chemistry(化学)

　　CS + Economics(经济学)

　　CS + Geography & GIS(地理&地理信息科学)

　　CS + Linguistics(语言学)

　　CS + Philosophy(哲学)

　　适合人群：

　　更倾向研究型发展(数学、统计、天文、化学)

　　或希望结合CS应用到社会科学(人类学、哲学、语言学、经济学、地理信息系统)。

　　媒体学院

　　CS + Advertising(广告学)

　　适合人群：对数字广告、传媒、用户增长、互联网产品运营有兴趣的学生。

　　其他

　　CS Minor(辅修CS)

　　适合主修非计算机专业，但希望补充计算机技能的学生。

　　深度分析：CS vs CS+X的职场发展区别

　　纯CS (工程学院)

　　课程覆盖算法、操作系统、编译原理、人工智能等核心内容。

　　就业面最广，软件开发、数据科学、AI、大厂研发岗认可度最高。

　　学生群体竞争激烈，但品牌含金量极高。

　　CS+X (跨学科方向)

　　核心CS课程有所压缩，更强调跨领域结合。

　　优势：在特定行业(如金融+CS、广告+CS、物理+CS)更有差异化竞争力。

　　劣势：如果缺乏实习/科研补充，可能在纯软件工程求职时不如纯CS简历有说服力。

　　总体来说：

　　想进大厂/互联网核心研发 → 纯CS更稳。

　　对跨学科研究有兴趣，或打算申研/做特定行业应用 → CS+X很有价值。

　　真香 vs 踩坑 项目盘点

　　真香TOP 3

　　CS + Physics → 前沿科研、量子计算、金融建模

　　CS + Bioengineering → 生物医疗、AI+医疗器械

　　CS + Economics → 数据金融、商科就业结合

　　容易踩坑的方向

　　CS + Advertising / Anthropology / Philosophy 等 → 如果只是想就业做“纯CS”，需要额外实习和项目来补齐竞争力。

　　总结：CS+X值不值得学?

　　如果你未来目标是：

　　走就业路线，进大厂或CS核心岗位 → 工程学院CS更优

　　对跨学科有热情(比如量子计算、生物信息学、数字广告) → CS+X是独特优势

　　准备读研/PhD → CS+X背景同样有竞争力

　　所以，CS+X不是“退而求其次”，而是“兴趣导向+跨学科思维”。关键要看你未来的目标。

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