什么样的专业好就业

申请热门的四大专业——计算机、大数据、生物医学和电气工程，在经过这几年的“风口”轮换后，就业形势如何？是否真的有必要继续“卷”下去吗？

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计算机科学 （CS） 相关专业

计算机涉及的领域非常广泛，其分支学科也是非常多。 拿美国的计算机研究生主要的专业方向举例：有人工智能 (Artificial Intelligence) ，程序应用 (Programming Language) ，计算机系统 (Systems) 以及计算机理论 (Theory) 这四个部分。而每个部分又有很多研究方向。

⭐计算机（CS) 就业路径：
● 首先，CS 从事科研的话，研究的东西比较先进，也会包括和其他专业的很多交叉学科， 因此 CS 的 PhD 其实对科研的贡献很大。

● 其次 CS 毕业也可以 进金融或者是进银行且发展天花板很高。 例如量化分析师 quant，其实顶层 quant 的收入比硅谷 CS 工程师更高，quant 行业在美国的下限可能比 CS 低，但是上限比 CS 高。

● 最后，除互联网 IT 行业以外，各行各业都需要 CS。 因为都需要开发软件、网站，甚至是处理数据，开发客户端，建立数据库等。

⭐计算机就业形势：

其实 CS 只是一门技术并不等于一个行业，更不能直接等同于程序员，然而就最近就业形势来说并不乐观：

国内： 各大厂招聘紧缩，互联网行业进入严冬， CS 毕业生过多造成极度内卷， 但是未来经济复苏依然需要 CS 岗位。

海外 ：2021 年互联网行业就业开始下降， 2022 年大部分互联网公司冻结招聘，部分公司大量裁员 ，新的经济拐点暂时还看不到在哪里。需要注意的是，CS 出路不等于互联网未来，高薪的是互联网行业，并不是 CS 本身。

收入参考： 早期 $101,200，中期 $152,300（数据来源：PayScale 全美毕业生薪酬）

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数据科学相关专业

数据科学 DS 全称 Data Science，看看这个专业的名字， 很明显它是大数据时代/孕育的孩子之一。 不同于计算机，数据科学各个学校基本都有硕士项目，但很少有 PhD 的项目。原因即在于 数据科学研究到深处其实就偏重计算机方向， 所以一般来讲数据科学做到真正顶级研发岗位的都是计算机的 master，而不是数据科学的 master。

** ** ⭐数据科学就业路径： ****

● ML ** research（machine learning机器学习_）* －研究各种新的模型以及算法。争取提出有重大突破意义上模型或者 framework。 很偏数学、CS，绝大部分是 CS 博士或数学、统计 博士在从事。_

**● *MLE （* machine learning engineer 机器学习工程） - 这类岗位会更加专注在产品线上的机器学习应用。利用算法来改善产品的使用体验，