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：
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。
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。
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。
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。
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：
-
-
后端开发工程师（Backend Engineer）
-
前端开发工程师（Frontend Engineer）
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人工智能/机器学习工程师（AI/ML Engineer）
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网络安全工程师（Cybersecurity Engineer）
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嵌入式系统工程师（Embedded Systems Engineer）
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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：
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。
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）
Goldman Sachs、Citadel 等投行及金融科技公司
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。
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）
Moderna、Pfizer 等制药及生物科技公司
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。
计算神经科学家（Computational Neuroscientist）
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。
AI伦理研究员（AI Ethics Researcher）
New York Times R&D、MIT Media Lab、Google Responsible AI
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。
气候数据科学家（Climate Data Scientist）
能源优化工程师（Energy Optimization Engineer）
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：
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
。
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。
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。
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
：
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）
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
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
推荐 MIT、Stanford、CMU、Harvard、Brown 等夏校，部分课程可转大学学分
可申请小公司参与开源项目、软件开发、数据管理等工作
USACO（银牌具备竞争力）、CCC（Senior组）、ACSL、OUCC 等
如果同学们想了解
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