美国硕士申请最容易被混淆的几大专业！一文教你分辨！

日期：2026-06-04 11:15:31 阅读量：0 作者：郑老师

“选专业”一直是申请过程中非常重要的一环。

而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，都有因为误看专业项目，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……这可真是欲哭无泪了。

今天，就给大家盘点一下在研究生申请时，最容易被混淆的几大专业。

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。

例如哥伦比亚大学的计算机系，设置在工程与应用科学学院（School of Engineering and Applied Sciences），拥有MS in Computer Science，MS in Computer Engineering两个项目。

MS in Computer Science共30个学分，要求至少修改完6个学分的6000-level的课程，非CS专业课只能占3学分。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，硕士论文十个分支中选择一个来进行学习。

MS in Computer Engineering，则属于与电气工程部门联合的项目。

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？

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。

美国的金融硕士项目基本可以归纳为两种定位：金融市场和量化分析。其主要的分支方向（同一个项目可能会涵盖多个方向）：资本市场，企业融资，风险管理，量化分析以及金融工程等。

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。

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。

MPA VS MPP

美国MPA和MPP申请可以说是近几年的热门，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，不仅仅是文科生才能申请，理科生和工科生也可以申请而且甚至还很有优势。

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。

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。

学院针对不同申请者，开设有4个专业，分别是 MPP、MPA/ID(公众事务与国际发展)、MPA和Mid-Career Mater in Public Administration，其中申请MPA要求有三年全职工作经验。

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。

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，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。

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

以纽约大学（NYU）为例：

NYU2013年在Stern商学院开设了MS in Business Analytics，相对于其他学校来说开设时间比较早。这个项目时长1年，要求申请者必须有至少5年的工作经验，最好还有一定的管理经验，和较高的定量分析能力。因为不适合应届生申请，这里不做过多的介绍。

纽约大学 DS 项目被归属于 Graduate School of Arts and Sciences 学院，其Degree名称为Master of Science in Data Science。项目长度一般为两年 4 个 semesters，平均每个学期修9 个学分。同学们可以利用好学期中途的暑假时间寻找实习机会，为自己积累工作经验。

招生时，比较注重学生的数学成绩。如果申请者 GRE 数学分数很高(比如满分170)和数学相关的 GPA 很高(比如 3.9 左右)，那申请者被录取的几率会大大增加。如果申请者的成绩没有特别突出也可以用相关的实习或工作经历来补足。

环境工程 VS 环境科学

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？