CS、EE、IS之间的情感纠葛

大家好，关于CS、EE、IS之间的情感纠葛很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于的知识，希望对各位有所帮助！

为了平衡申请难度，很多学生将注意力转向了与CS密切相关的电气工程（EE）和信息系统（IS）。但在这个过程中，大多数同学都会遇到这样的问题。当面对CS、EE、IS时，他们不知道哪个专业最适合自己。甚至有同学决定报考CS，但当我了解到IS后，我犹豫是否要转读其他的比较好。之前做的准备工作还能用吗？因此，本文将为您全面讲解CS、EE和IS的特点，帮助您建立清晰的专业选择和申请思路。

首先我们先明确一下专业的定义

1.CS

计算机科学（CS）是一门系统地研究信息和计算的理论基础以及它们在计算机系统中实现和应用的实用技术的学科。

计算机科学包括许多子领域：有的强调具体结果的计算，例如计算机图形学；有些探索计算问题的本质，例如计算复杂性理论；还有一些关注如何实现计算，例如编程语言理论。概括起来，主要分为理论和应用两大领域。常见的具体分支一般包括人工智能、计算机系统体系结构、计算机性能分析、计算机图形学、计算机网络、数据库和软件工程等。

2.电子工程

我们现在提到的电气/电子工程（EE）一词指的是广泛的工程领域。除了电子电路、通信等传统弱电领域外，还包括涉及强电产生和传输的电气工程领域。因此，就研究方向而言，EE在国内常分为两大方向：电气工程（Electrical Engineering，也可译为电气工程）和电子工程（Electronic Engineering）。这里我们分别称之为EE-弱电和EE-强电。

国内传统的教授缺乏科研经费来深入研究器件和材料，所以主要侧重于系统，因为这个层面的研究回报比较快。美国教授认为EE应该以Device为中心，向上和向下延伸，分别是系统和材料。也就是说，EE主要是基于物理层面的。因此国内传统意义上的信号处理等热门方向在北美EE学术界并不具备优势。无论如何，国外强电领域常见的分支是智能电网、电力市场和电力系统；弱电一般细分为硬件方向主要有集成电路、网络通信、光电子与光学，还有数字信号处理、语音与图像系统和控制系统等方向。

3.IS

信息系统信息系统有时与信息管理合并为一专业，它是通过学习计算机技术、管理学、竞争情报等学科知识，通过计算机技术收集、处理大量的数据，然后将其转化为有用的信息。知识是通过科学的统计原理对信息进行过滤和分析而形成的。最终目标是利用所获得的知识做出正确的决策。

从信息系统的发展和系统特点来看，可分为数据处理系统（DPS）、管理信息系统（MIS）、决策维持系统（DSS）、专家系统（人工智能的子集）等五种类型。）和虚拟办公室（Office Automation，简称OA）。根据开设IS专业的学校不同，该专业也有不同的培养方向。比如计算机学院或者信息学院下的IS专业会比较偏技术性。

专业之间的共性和差异

无论是CS、EE还是IS，它们都有一个共同点，那就是需要编译。虽然要求的轻重程度有些不同，但总的来说，C语言、C++等基础课程和Python等算法语言都是这3个专业的首选课程背景。

对于差异，我们通过专业设置/课程的比较来分析：

1.CS VS IS

CS 训练学生学习代数、计算和编程语言，这些构成了高级编程和计算的基础。

IS注重培养实际操作能力。除了管理和经济领域的知识外，最重要的内容是各种计算机理论和编程知识，包括相关的数学知识。

2.EE VS CS

CS和EE是目前纠缠最紧密的CP组合。例如，很多学校直接将EE和CS合并为ECE或EECS。虽然都有编译训练，但这并没有模糊两个学科的本质区别。从广义的学科定义来看，CS和EE分别代表了科学和工程两大门类，其理论和实践侧重点也不同。另外，在学科发展方向上，CS更倾向于以编译为核心的软件方向，而EE则更侧重于以设备为核心的硬件方向。

当然，三个学科的职业趋势也各有特点。根据美国劳工部公布的行业数据：CS就业最集中的行业是计算机系统设计、软件工程和数据处理； EE是半导体和电子元件制造。通讯及测控仪器制造； IS序列是计算机行业、数据支持和销售/营销工作。因此，从就业角度来看，几个专业不同就业领域之间还是存在一些共同的技能要求，即编程能力和数据处理能力。

CS、EE、IS专业总体申请难度

排名前20的学校/项目名单（对专业强的学校感兴趣的同学可以留言咨询）

（点击查看大图）

从申请时的课程背景要求来看，这些专业的要求是：CS专业对编程能力、数据处理能力、数学能力要求较重；很多EE专业的学校都会把C语言、JAVA、MATLAB作为专业基础知识供学生学习。 IS专业更多的是把C语言、Python等能力与经济、管理等商科学科结合起来。因此，在制定背景规划时，无论是实习还是科研，都需要从基础能力开始，重点补充计算机编程、数据处理等技能。

学生只有明确了方向，才能有明确的目标。在整体背景提升的过程中，学生往往需要不断投入大量的精力在学校课程学习、英语语言测试和标准化考试成绩上来提高成绩。同时，他们也会抓住一切机会补充自己的工作和科研经验。如何在有限的时间内最大化自己的核心竞争力是很多同学一直苦苦思考的问题。加州大学伯克利分校研究项目：人机交互——利用脑电波信号验证用户身份应运而生。不仅让学员在优秀导师的指导下接触前沿话题、大幅提升基础能力，而且在线模式也消除了学员的时间和地域限制，最大程度丰富了学员的背景。

最后的提示

几乎每年CS学科的申请量都很大，这也是难度突然增加的直接原因之一；但并不是所有的申请者都清楚地知道自己是否适合申请CS，很大程度上存在着跟风的心态。这很容易导致您的应用程序失败。事实上，很多时候，学生完全可以调整自己的申请策略，而不仅仅将视野局限于某一专业。比如，申请者的本科专业是CS，如果他的最终目标不是PhD，他可以根据自己的职业定位考虑EE或者IS专业，甚至可以申请更好的学校。