很多同学真正到了申请的时候，可能才会发现其实选专业这个事就是个麻烦精。因为中美两国学科设置的不同，这就导致大家在选择专业方向时，面对纷繁复杂的专业名称，往往会一头雾水。

比如，申请之前想的是学Computer，真正选专业的时候就是：

Computer Science/Computer Engineering/Electrical Engineering/Software Engineering/IT

长得像，但又不一样。这也是很多想申CS专业同学经常迷糊的专业，那我们今天来说说以上几组比较容易混淆的专业，都有什么区别。再选专业的时候，就不要傻傻分不清楚啦！

即计算机科学，是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。

主要的研究领域包括：人工智能、计算机体系结构、人机交互、软件工程、数据与数据库、多媒体（计算机图形学等）、网络、信息安全、管理信息系统MIS、生物信息、计算理论等。

02 Electrical Engineering

习惯上分为Electronic Engineering （电子工程）和 Power Engineering （电力工程），也就是我们常说的强电和弱电。维基百科给出的定义是以电子学、电磁学等物理学分支为基础，涵盖电子学、电子计算机、电力工程、电信、控制工程、信号处理等子领域的一门工程学。

主要的研究分支有：通信与网络、信号处理、电子学、集成电路、光电子与光学、电力技术、电磁学、微结构、材料与装置、生物工程等。单纯地从两个专业的研究分支的名称来看，大家也能发现一些端倪。两个专业存在很多交叉的地方。比如计算机里有图形学，EE里也有图像处理、信号处理等，比如计算机里有网络，EE里也有网络，虽然侧重不完全相同。

它也可以被理解成是CS和EE的交集的主要部分。维基百科给出的定义是一个以电机工程学和计算机科学的部分交叉领域为内容的工程学，其主要任务是设计及实现计算机系统。加州大学洛杉矶分校官网对于CS和CE的区别，给出的解释是，CE适合那些有着很好的CS基础，同时又对computer system hardware比较感兴趣的人。在美国，CE有时会开设在CS系下，称为是Computer Science and Engineering 系，也有的会开设在EE系下，称作是Electrical and Computer Engineering 系。而纯EE则多指的是EE系有但是CS系没有的方向，比如电磁、半导体、光电、强电以及其他偏器件、材料、物理的方向等。

软件工程，研究和应用如何以系统性的、规范化的、可定量的过程化方法去开发和维护软件，以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来的学科。是CS下的一个分支领域，侧重工程应用和实现。该方向很热门，也是跟码农的工作最接近的一个方向。

即信息技术，是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术总称，主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。虽然IT经常用到CS、SE、和信息系统的相关技术，但是它的独特之处在于它专注于对终端的用户施加影响，而不是专注于创造新的技术。

计算机科学和一些与之相关的项目是以技术为核心的。computer scientists总是会深入探究技术的物理层面和功能层面的表现，而the professional关心的却是如何将技术应用以解决人们的问题。

数据科学，是一门近几年热度在持续上升的交叉学科。是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学，统计，模式识别，机器学习，数据可视化，数据仓库，以及高性能计算。

对于数据科学项目来说，完美的申请者是同时具备很强的数学知识、统计知识和计算机知识。有数学知识作为理论基础，有统计方法作为对数据分析的工具，有计算机知识作为编程实现的手段。那我们再深入一步，随着大数据时代的带来，我们经常会处理海量的数据，而对这些海量的数据进行分析的最终目的是什么，自然是希望他能够指导我们的决策。这就到了商业分析Business Analysis 的层面。因此，商业分析项目和数据科学项目学的内容很接近，但又互有侧重。

商业分析项目更加侧重利用对数据的分析指导商业决策。在项目的课程设置中也会有偏商科类的课程设置，很多商科的学生会申请这一项目。每年，很多对数据科学感兴趣的申请者同时会考虑申一些商业分析的硕士，因为单独的数据科学项目并没有那么多。很多学校的数据科学作为一个分支开设在CS或者统计系下，只是一个concentration。不过，随着这一研究领域的日趋热门，越来越多的院校开始开设单独的数据科学项目。

而统计，则就到了更加宏观的层面。可以简单粗暴地把数据科学理解为是统计下的一个分支方向。统计学是在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据数据，以便给出正确消息的科学。包含有对理论的研究，如高维、非参等，更多的是对应用层面的研究，比如生物统计，金融统计等等。