「 選專業 」一直是申請過程中非常重要的一環。

而研究生專業五花八門，復雜多樣的計畫名稱更是容易把人帶跑偏。很多專業從名字上看可能沒有太大差別，但 未來的學術研究和就業方向可能十分不同 。

年年申請季，都有因為 誤看專業計畫 ，陰差陽錯選錯了專業。開學才發現，所選的專業並不適合自己……這可真是欲哭無淚了。

今天，就給大家盤點一下在研究生申請時， 最容易被混淆的幾大專業 。

電腦科學VS電腦工程

電腦科學Computer Science 和 電腦工程Computer Engineering，這兩個專業可以說是 師出同門 ，也都是當下的熱門專業，但是從專業角度來說，它們又各有著自己的學習和研究領域。

電腦科學

電腦科學是研究電腦裝置如何處理、儲存和通訊數據和指令的科學， 利用演算法處理數據和指令來編寫軟體技術 等。

基本核心課程： 數據結構和演算法、高等數學、高級軟體開發、作業系統（OS）設計、數據安全／防禦性編程等。

熱門就業職位： 軟體工程師、手機應用程式開發人員、 UI / UX 的設計師、電腦科學家、作業系統設計師、數據科學家、系統分析師。

電腦工程

電腦工程是 電腦科學和電子工程的交叉學科專業 。它更關註微處理器如何工作、設計以及最佳化；如何設計電子元件的綜合系統、如何處理軟體內指令以及如何針對特定的硬體平台編寫、編譯和最佳化軟體。

基本核心課程： 電子電路設計、人工智慧與機器人、基本軟體開發、電腦架構與設計、數位訊號處理、微處理器設計和介面等。

熱門就業職位： 電氣工程師、電子產品架構師、電腦硬體工程師、機械工程師、芯片架構師、行動裝置工程師、品質控制工程師。

金融VS金融工程

金融類的專業一直以來都是申請的大熱門， 在每年的美國商科專業申請中，有1/3以上是來自金融相關專業的申請。

金融

金融碩士的核心課程設定更多集中在 投資分析、公司金融、金融管理或者財務管理 方面，而基礎課程一般需要申請學生在經濟學、會計學、統計學方面有先修課。

美國的金融碩士計畫基本可以歸納為兩種定位： 金融市場和量化分析 。其主要的分支方向（同一個計畫可能會涵蓋多個方向）：資本市場，企業融資，風險管理，量化分析以及金融工程等。

金融工程

近年來，由於 金融創新層出不窮 ，金融市場發展得越來復雜，在以往傳統的股票和債券上發展出了期貨、期權等一系列新型投資工具，這就是通常所說的金融衍生物。

而如何對這些金融衍生物進行定價，於是既通曉金融市場又能有數學套用能力的專業就應運而生，它強調 數學和電腦背景 。

和金融專業不同，金融工程會更看重數學、編程、工作經驗和金融經濟類知識。簡單來說，就是 用數學工具來解決金融問題 。

不難發現， 金融工程的學習要比傳統金融學更難一些，除了要掌握 基本的金融學知識 ，還需要不錯的 數學和電腦功底 。

商業分析VS數據科學

隨著大數據時代的降臨 ， BA(Business Analytics，商業分析) 和 DS（Data Science ，數據科學） 這兩個都是有關於數據分析的專業就變得更加熱門了，但是它們之間有什麽不同，又有什麽淵源呢？

商業分析

BA= 40% Statistics + 30% Computer Science + 30% Business

商業分析指的是 對方案進行經濟效益分析 ，從財務上進一步判斷它是否符合企業目標。如果符合，產品概念就可進入產品研制階段了， 更適合文科/商科/理科/工科背景的申請人申請 。

數據科學

DS= 30% Statistics + 50% Computer Science + 20% Application

數據科學是 關於數據的科學或者研究數據的科學 ，定義為研究探索Cyberspace中數據界奧秘的理論、方法和技術，研究的物件是數據界中的數據， 更適合理工/工科背景的申請人申請 。

好啦，今天的分享就到這裏，其實國外碩士易混淆的還有很多，諸如公共管理（MPA）與公共政策（MPP），教育學與教育教學，最好的辦法就是 去官網仔細閱讀培養目標和課程詳情 ， 切勿只看名字就下定論 。

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本文部份圖片來源於網路

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