计算机科学是研究计算机设备怎么样处理、存储和通信数据和指令的科学，利用算法处理数据和指令来编写软件技术等。

  基本核心课程：数据结构和算法、高等数学、高级软件开发、操作系统（OS）设计、数据安全／防御性编程等。

  热门就业职位：软件工程师、手机应用程序研发人员、 UI / UX 的设计师、计算机科学家、操作系统设计师、数据科学家、系统分析师。

  计算机工程是计算机科学和电子工程的交叉学科专业。它更关注微处理器如何工作、设计以及优化；如何设计电子元件的综合系统、怎么样处理软件内指令以及如何针对特定的硬件平台编写、编译和优化软件。

  基本核心课程：电子电路设计、AI与机器人、基本软件开发、计算机架构与设计、数字信号处理、微处理器设计和接口等。

  热门就业职位：电气工程师、电子科技类产品架构师、计算机硬件工程师、机械工程师、芯片架构师、移动电子设备工程师、质量控制工程师。

  MS in Computer Science从计算机生物学，计算机安全，计算机科学基础，机器学习，自然语言处理，网络系统，软件系统，视觉图形互动和机器人，MS个性化，硕士论文等分支中选择来进行学习。

  金融类的专业一直以来都是申请的大热门，在每年的美国商科专业申请中，有1/3以上是来自金融相关专业的申请。

  除了传统的金融专业之外，近几年兴起的还有金融工程专业。那么，这两个专业到底有什么区别呢？

  金融硕士的核心课程设置更多集中在投资分析、公司金融、金融管理或者财务管理方面，而基础课程通常要申请学生在经济学、会计学、统计学方面有先修课。

  其主要的分支方向（同一个项目可能会涵盖多个方向）：长期资金市场，企业融资，风险管理，量化分析以及金融工程等。

  金融工程：近年来，由于金融创新层出不穷，金融市场发展得越来复杂，在以往传统的股票和债券上发展出了期货、期权等一系列新型投资工具，这就是通常所说的金融衍生物。

  而如何对这些金融衍生物进行定价，于是既通晓金融市场又能有数学应用能力的专业就应运而生，它强调数学和计算机背景。

  和金融专业不同，金融工程会更看重数学、编程、工作经验和金融经济类知识。简单来说，就是用数学工具来解决金融问题。

  金融工程开设的program均为应用型的硕士学制，课程通常包括：金融风险管理、投资组合分析、期货和期权、资产定价、资本预算、固定收益分析、利率模型、股票市场分析等，还包括学习这一些内容所需要数学和计算机储备。

  不难发现，金融工程的学习要比传统金融学更难一些，除了要掌握基本的金融学知识，还需要不错的数学和计算机功底。

  例如，康奈尔大学的金融工程硕士项目要求申请者入学前必须修过工程微积分序列（包括线性代数和矢量微积分），工程概率与统计，中级计算机编程，工程随机过程导论，金融基础课程，概率论和统计学等课程，并且强烈建议学过随机过程，微分方程组，精通C++或Python。

  美国MPA和MPP申请能够说是近几年的热门，属于交叉类学科，对于申请人的专业背景无太多要求，所以也成为了很多学生跨专业的目标，不单单是文科生才能申请，理科生和工科生也能申请而且甚至还很有优势。

  这两个专业从名称上就能够准确的看出，一个侧重于管理，一个侧重于政策的研究和分析。

  MPA：一般从事行政管理的工作，主要培养公共管理的领导人员，即领导团队，管理事务，执行政策等。主要的方向包括公共部门管理，非营利部门管理，公共财政与金融，国际发展等领域。

  基本核心课程：公共管理入门、预算/金融、管理经济学、政治程序和法律程序、定量法、伦理学

  MPP：主要着眼于政策分析、制定与评估。学生学习公共政策的基础理论和方法论、从地方到全世界的公共政策现状以及社会政治、经济、文化、环境等各领域的政策。

  基础核心课程：公共政策入门、统计学和数据分析、公共财政、微观/宏观经济学、政策分析方法、定量方法、伦理学

  就业走向：政策分析员，数据分析员，政策咨询师，研究员，财政预算分析员；许多学生也会在毕业的时候选择通往PhD的道路。

  哈佛大学肯尼迪政府学院前身是成立与1936年的哈佛大学公共行政研究生院，其MPA专业全美排名第二。

  MPP专业人数最多，平均每年的新生人数在270人左右。MPA/ID和MPA的招生人数基本相当，平均每年70人左右。肯尼迪政治学院的教学特点是注重基础方法论与政策研究领域的结合，以解决实际问题为主， 大量采用案例分析的方式。

  MPA和MPP虽然是两个不同的学科，在学习时会有内容上不同的侧重，但是在实际在做的工作应用中，两者是可以互通的。

  具体选择哪一个专业，除了考虑毕业之后的就业之外，还可以仔细地看看想要申请的学校在MPP和MPA专业细分的方向，从非营利组织、医疗领域，城市规划，环境政策，公众安全，公共财政，到社会政策等等，考虑自己对哪一个方向更感兴趣。

  随着大数据时代的降临，BA(Business Analytics，商业分析)和DS（Data Science ，数据科学）这两个都是有关于数据分析的专业就变得更热门了，但是它们之间有什么不同，又有什么渊源呢？

  BA与DS两者的发展都来源于现代商业组织/企业在决策中对数据的依赖所带来对数据分析的需求。

  这两个专业不仅名称看上去很像，而且“科学”和“工程”还经常被联系在一起，作为环境类专业中最为热门的两大留学专业，是不是傻傻分不清了？

  环境科学是一门综合性科学，是以地球科学上发展起来的学科，侧重于分析问题和学术研究。内容主要涉及应用生物化学、生物学及化学的知识及技能，以测量、评估及改善各种各样的环境问题。

  基础核心课程：生态学基础、地理信息系统、人口与环境、海洋生态、气候分析等。

  环境工程侧重于运用工程学理论与实践来解决环境卫生问题。最重要的包含如何提供安全可靠的公共供水；如何妥善处理与循环使用废水与固态废料；如何在城市与农村建立符合卫生要求的排水系统等。

  在美国顶尖院校中，单独开设环境科学的项目院校不多，很多院校会开设一些交叉项目，或者还有不少院校将环境科学和工程合并在一起开设成环境科学与工程专业。

  相对于竞争非常激烈的电子工程和计算机专业来说，环境工程和环境科学有关专业的学生在同等条件下更容易申请到顶尖名校。

  而且现在全世界都更加地注重环境问题，所以毕业后的就业率也不低，在美国就业的话待遇也是不错的。

  在申请研究生的时候，选对专业是很重要的一环，对未来就业走向有着非常大影响。

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