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。

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。

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。

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。

申请注意事项与就业兼容性

在申请过程中，CS、DS、BA、OR 等项目的具体申请要求因学校而异。
例如计算机方向在不同院校中可能分为MS/MEng CS、MSCE等子方向：

• 哥伦比亚大学：若希望专攻计算架构、嵌入式系统等，应选择MSCE；

• 若兴趣在SE、AI、ML、NLP等领域，则应选择MSCS。

关于就业的兼容性

如前所述，CS背景的毕业生可胜任DS相关职位，而DS背景的毕业生则多进入BA等岗位，相对不适合从事纯SDE方向工作。

在AI、ML、CV、NLP等交叉方向，CS与DS之间的界限日益模糊，技能高度重叠。

数据科学人才可以活跃于金融、医疗、市场、科技等多个行业，承担基于数据分析的业务决策职责。其工作直接影响企业在战略制定、客户体验优化、产品开发等方面的决策质量。

计算机科学毕业生则在软件开发、IT咨询、网络安全、系统工程等领域有广泛就业机会，几乎覆盖所有使用软件和计算系统的行业，从科技公司到金融、医疗、政府部门均有需求。他们参与开发系统底层架构，是数字基础设施的核心建设者。