研究生专业五花八门，复杂多样的项目名称更是容易把人带跑偏。年年申请季，都有因为误看，阴差阳错选错了专业。开学才发现，所选的专业并不适合自己。

　　一、计算机科学VS计算机工程

　　Computer Science和Computer Engineering，这两个专业可以说是师出同门，也都是当下的热门专业，但是从专业角度来说，它们又各有着自己的学习和研究领域。

　　1.计算机科学

　　计算机科学是研究计算机设备如何处理、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、手机应用程序开发人员、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。

　　2.计算机工程

　　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、如何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、人工智能与机器人、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、移动设备工程师、质量控制工程师。

　　我们可以发现，CE专业还是更偏向于工程方向，就业方向也是更靠近工程师。

　　二、金融VS金融工程

　　金融类的专业一直以来都是申请的大热门，在每年的商科专业申请中，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。

　　1.金融

　　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，而基础课程一般需要申请学生在经济学、会计学、统计学方面有先修课。

　　2.金融工程

　　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。

　　三、MPA VS MPP

　　MPA：Master of Public Administration，公共管理硕士

　　MPP：Master of Public Policy，公共政策硕士

　　这两个专业从名称上就可以看出，一个侧重于管理，一个侧重于政策的研究和分析。

　　1.MPA

　　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

　　就业走向：政府部门主管，非盈利机构领导者，或是咨询机构管理者

　　2.MPP

　　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、从地方到全球范围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。

　　四、商业分析VS数据科学

　　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加热门了。

　　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。

　　BA=40%Statistics+30%Computer Science+30%Business，更适合文科/商科/理科/工科背景的申请人申请。

　　Data Science=30%Statistics+50%Computer Science+20%Application，更适合理工/工科背景的申请人申请。