美本计算机专业：“地狱级”申请难度的CS专业深度解析 || 讲座回顾

TD北美留学进化论 · 科技自媒体教育 · 6 天前

主要观点总结

本文是关于计算机相关专业的升学与就业前景的线上讲座的总结。讲座涵盖了计算机类专业的各个方面，包括如何选择适合自己的专业方向、计算机专业的就业机会、跨学科的职业路径以及如何在申请过程中确保竞争力等关键话题。

关键观点总结

关键观点1: 文章概述了计算机类专业的基本方向和未来就业前景。

包括计算机科学（CS）、电子工程（EE）和数据科学（DS）三个主要方向，并强调了编程技能在未来就业中的需求。

关键观点2: 介绍了计算机类专业的主要垂直就业岗位。

包括软件工程师、数据分析师、嵌入式系统工程师等，并强调了不同专业方向在就业上的差异。

关键观点3: 强调了跨学科职业方向的重要性。

介绍了几个热门的跨学科组合及其就业方向，如DS + 经济/金融、DS + 生物/医学等。

关键观点4: 指出了计算机专业的高薪背后的挑战。

包括学习难度大、行业竞争激烈、求职难度高等问题，并给出了在申请阶段如何确保竞争力的建议。

关键观点5: 提供了申请阶段的准备建议。

包括标化成绩的提升、参与校内社团和志愿活动、科研和夏校的经历积累、实习经验的获取以及竞赛的准备等方面。

正文

在3月15日的线上讲座中，我们深入探讨了计算机相关专业的升学与就业前景。讲座由Lena和Maggie两位规划老师主讲，内容涵盖了计算机类专业的各个方面，包括如何选择适合自己的专业方向，计算机专业的就业机会，跨学科的职业路径，以及如何在申请过程中确保竞争力等多个重要话题。我们详细总结了文字版讲座供同学们回顾。

计算机类专业全解析：

如何判断自己适合哪个领域？

计算机类专业虽然都涉及编程，但其侧重点和应用领域却大相径庭。主要有三个方向：

1. 计算机科学（CS）：

专注于软件开发，培养学生在编程中的逻辑思维和问题解决能力，适合喜欢解决复杂问题的学生。

2. 电子工程（EE）

虽然也涉及编程，但更多的是关注硬件，适合喜欢动手实践的学生。学生将学习电路设计、信号处理等内容，毕业后可从事电子硬件相关的工作。

3. 数据科学（DS）：

关注数据的收集、分析和挖掘，适合对数字敏感，且对人工智能、机器学习等新兴技术感兴趣的学生。

因为计算机相关专业难度较大，所以专业时，最重要的是根据个人兴趣及擅长方向做出决定，而不仅仅是追随热门或流行趋势。

现在选择编程方向是否毕业即失业？

虽然目前编程技术学习者众多，但“转码”依然是热门话题。Lena老师强调，掌握编程技能仍然是未来的方向，尽管行业竞争激烈，但编程能力在就业市场中依然有着巨大的需求。

计算机类专业的未来就业方向

虽然计算机科学（CS）、数据科学（DS）和电子工程（EE）这三个专业都涉及理科和编程领域，但进入大学后，我们会发现它们在具体课程和就业方向上存在较大差异。因此也影响着垂直就业岗位需要的专业技能、就业面、以及大家最关注的薪资问题。

老师们为大家分别介绍了CS、DS和EE专业毕业生常见的垂直就业岗位及其相关信息：

CS（计算机科学）

软件工程师（Software Engineer）
后端开发工程师（Backend Engineer）
前端开发工程师（Frontend Engineer）
人工智能/机器学习工程师（AI/ML Engineer）
网络安全工程师（Cybersecurity Engineer）

DS（数据科学）

数据分析师（Data Analyst）
数据科学家（Data Scientist）

EE（电子工程）

嵌入式系统工程师（Embedded Systems Engineer）
芯片设计工程师（ASIC/FPGA Engineer）
机器人工程师（Robotics Engineer）

同时老师还强调，近几年作为国际生进入美国的高薪行业的竞争变得越来越激烈。因此并不是成功进入相关专业未来求职就会万无一失，进入大学后，同学们们除了保持较好的学术成绩，还需要提前接触企业提供的技术面试题（technical questions），并通过广投简历积累实习经验来不断增强自己的竞争力。

跨学科的职业方向

跨学科是指把多个看似不相关的专业深度结合，拓展更广泛的职业发展路径。对于希望探索交叉学科的同学，通常会选择双专业（Double Major）或辅修（Minor），这通常适用于学习能力较强，或者对计算机以外方向也感兴趣的同学。（注：由于CS和EE本身难度较高，通常选择交叉学科的更多是DS方向的学生）

Maggie老师为同学们介绍了几个热门的跨学科组合，以及他们对应的就业方向：

DS + 经济/金融

👉核心内容：

将数据科学应用于金融市场分析、交易策略优化、区块链技术及金融风险管理。

👉常见岗位：

量化分析师（Quantitative Analyst）

金融数据科学家（Financial Data Scientist）

区块链开发工程师（Blockchain Engineer）

👉相关企业：

Goldman Sachs、Citadel 等投行及金融科技公司

DS + 生物/医学

👉核心内容：

利用数据科学分析基因数据、蛋白质结构，以及优化医疗数据管理，提高药物研发效率。

👉常见岗位：

生物信息学工程师（Bioinformatics Engineer）

医疗数据分析师（Healthcare Data Analyst）

AI医疗工程师（AI in Healthcare Engineer）

👉相关企业：

Moderna、Pfizer 等制药及生物科技公司

DS + 认知科学/心理学

👉核心内容：

研究计算机如何与人类交互，开发更智能的用户界面，并探索计算机模拟人类大脑的可能性。

👉常见岗位：

人机交互专家（HCI Specialist）

计算神经科学家（Computational Neuroscientist）

UX/UI设计师（UX/UI Designer）

DS + 社会科学

👉核心内容：

分析社交媒体数据、研究人工智能的社会影响，以及探索技术伦理问题。

👉常见岗位：

AI伦理研究员（AI Ethics Researcher）

数据新闻分析师（Data Journalist）

👉相关企业：

New York Times R&D、MIT Media Lab、Google Responsible AI

DS + 环境科学

👉核心内容：

利用数据科学研究气候变化、优化能源使用，为可持续发展提供数据支持。

👉常见岗位：

气候数据科学家（Climate Data Scientist）

能源优化工程师（Energy Optimization Engineer）

计算机专业的挑战：

高薪背后的隐藏门槛

虽然计算机专业的薪资普遍较高，但其学习难度和行业竞争也非常激烈。Lena老师作为CS专业毕业的学姐，通过切身体会为同学们讲解了高薪背后的隐藏压力，其中包括：

学习门槛高，压力大

CS课程难度大，涉及算法、数据结构、计算机网络等，作业和项目繁重，编程基础薄弱的同学容易吃力。

行业竞争激烈，特别是在国际化公司，求职者主要竞争对手是中国和印度的高水平程序员。如果没有一两项核心技能做到顶尖，很难脱颖而出。

求职难度不小，过程枯燥

CS求职面试高度依赖算法和数据结构，LeetCode刷题几乎成为必修课，需要长期投入。

工作内容可能并不如想象中有趣，许多岗位日常任务重复，例如优化数据库、修复Bug、调试模型等，工作体验因人而异。

专业性强，转行不易

纯CS专业技能高度专业化，想要跳槽到完全不同的领域难度较大。

如果担心职业发展受限，可以考虑跨学科融合，如数据科学+金融、CS+产品管理，以增加职业选择空间。

如何在申请阶段确保竞争力

为了确保在竞争激烈的申请中脱颖而出，学生应在以下几个方面提前准备：

一、标化成绩

1.GPA：建议 3.9+

2. AP课程：建议选修 CSP、CSA 等计算机相关课程

3.托福/雅思：托福 100+（顶尖院校建议 112+）

4.SAT/ACT：前30院校建议 SAT 1520+ / ACT 34+，数学部分需高分（SAT Math 800 / ACT Math 36）

二、活动准备

👉1. 校内社团 & 志愿活动

参与 CS社团、机器人俱乐部、编程俱乐部，或组织数据分析类项目

参与志愿、体育、艺术等多元化活动，担任社长或组织者，展现领导力

👉2. 科研（适合有学术兴趣的学生）

RSI、MIT PRIMES、ISEF、UCI、REAP 等科研项目，可提前接触大学研究，并产出成果

👉3. 夏校（适合想体验大学课堂的学生）

推荐 MIT、Stanford、CMU、Harvard、Brown 等夏校，部分课程可转大学学分

👉4. 实习（难度较高，可辅助提升背景）

可申请小公司参与开源项目、软件开发、数据管理等工作

👉5.竞赛准备

USACO（银牌具备竞争力）、CCC（Senior组）、ACSL、OUCC 等

写在最后

如果同学们想了解TD全程/文书/转学申请服务，或期待TD在文书、选校和选专业、面试、科研项目等方面给予支持，可以扫描下方二维码添加TD小马甲进行咨询，如果已经有马甲好友则无需重复添加，直接咨询即可。