申请计算机科学硕士、量化金融硕士，都要有科研背景吗？
这两个专业对科研的重视程度，其实差别很大。
计算机科学：科研是重点
计算机科学是一个高度学术化、研究驱动的学科。哪怕是偏就业的CS硕士项目，学校也很看重科研经历。
为什么科研重要？
01、接触前沿知识：
科研能让你深入理解算法、模型和系统设计的底层原理，不只是“用”技术，而是理解技术背后的逻辑与推理。相比实习，科研更能体现你的学术能力、逻辑思维和独立解决问题的能力，也能展现你在面对复杂问题时的分析深度和创新潜力。
02、拿到高质量推荐信：
科研过程与导师接触更密切，更容易获得具体、有说服力的推荐信。
03、有助于未来读博：
不少CS硕士毕业生会继续申请博士，而博士录取最看重科研经历。因此，在硕士阶段的招生中，教授和招生官也往往更青睐有科研背景的申请者，因为这类学生通常具备更强的研究潜力和学术深度。
04、科研机会多且普遍：
很多CS学生在本科阶段都会参与科研，尤其是在机器学习、人工智能和系统等方向。因此，招生官也更习惯、甚至期待在申请中看到科研经历。
简单来说，如果你申请CS硕士，科研不是必须，没有科研会会是明显短板。
量化金融：实习更关键
量化金融专业如金融工程硕士、金融数学硕士的定位更偏向就业导向。
科研当然是加分项，尤其是数学建模、数值计算、金融工程类研究，通常出现在数学、经济、金融、运筹学等系里，但机会相对少。
相比科研，实习经历更能打动招生官。投行、券商、资产管理公司、对冲基金的相关实习经历，会让你的申请更具竞争力。
量化金融的目标非常明确：
培养能直接上岗的量化分析师、风控分析师等。因此，项目更看重你能不能快速上手，而不是你是否做过科研论文。
总结建议
如果目标是CS硕士：
科研是重点；
有实习更好，但科研更能体现潜力。
如果目标是量化金融硕士：
实习是重点；
科研可有可无，除非与你的目标方向高度契合。
