在2025年的申请节点，研究生申请的重点已经逐渐从“项目录取率”转向“毕业后的就业稳定性”。家长与学生最关心的问题不再是某个专业是否热门，而是：这个方向在过去三年的就业环境中表现如何，未来两到三年是否具备持续的需求。
美国就业市场在2023至2025年间经历了较明显的结构性变化。科技行业在经历裁员与调整后重新回暖，医疗健康与政府相关行业持续扩张，数据与人工智能相关岗位呈现稳步增长趋势。在这三年中“持续增长”的专业，比任何单点数据都更能反映长期竞争力。
基于行业公开数据、岗位需求变化、人才供给结构与学校项目体系，我们对过去三年的趋势进行了系统性梳理，形成以下分析。
一、为什么“三年趋势”比单年数据更具参考价值
研究生教育本质上影响的是未来两至三年的就业选择，因此仅依赖某一年数据往往会造成判断偏差。
从2023年至今，可以观察到三个较稳定的周期信号：
2023年：科技行业经历大规模组织调整，招聘趋于保守，但与人工智能基础设施、数据治理相关的岗位仍保持需求。
2024年：生成式人工智能推动模型训练、算法落地、大规模数据建设，岗位数量呈现结构性回升。
2025年：各行业对“人工智能 + 数据能力”的整合加速，医疗健康、金融风控、网络安全等行业稳步扩张。
因此，一个专业是否值得申，关键在于它是否呈现出“连续三年正向增长”或“需求稳定且缺口长期存在”的特点。
二、过去三年中就业趋势表现最稳的六大 STEM 方向
以下六个方向在招聘数量、岗位稳定性、专业壁垒以及行业需求的综合指标中表现最突出。
1. 人工智能（AI）与机器学习（ML）
（趋势：持续增长）
人工智能相关岗位在过去三年持续保持正增长。根据美国劳工统计局（BLS）发布的数据，人工智能和机器学习相关的工程类岗位预计在未来十年增长超过30%，远高于工程类岗位总体增速。
增长的主要驱动包括：
人工智能模型在企业内部的落地加速
自动化流程替代人工操作
医疗、金融、能源等传统行业对算法人才的新增需求
在学校项目中，AI/ML类方向呈现出申请门槛提高、对数学和编程能力要求更明确的趋势。适合具备一定技术基础、目标高薪岗位的学生。
2. 数据科学（Data Science）与商业分析（Business Analytics）
（趋势：稳步增长）
数据类岗位并没有出现爆发式上涨，而是在 2023至2025年维持了稳定的吸纳能力。数据科学的特点在于行业覆盖广，企业的数字化转型推动了持续的人才需求。
根据LinkedIn与Indeed的招聘数据，数据分析类岗位连续三年保持稳定增幅。医疗、零售、制造、金融科技是增速最明显的行业。
这一方向适合跨专业学生，也适合需要兼顾就业稳定性的申请人。
3. 生物信息学与生物医学数据（Bioinformatics）
（趋势：明显增长）
医疗健康产业在疫情后加速推进数据化，美国医院与研究机构对数据管理、基因分析、医疗决策模型等方向的需求增加，生物信息学岗位连续三年呈上涨趋势。
BLS对医疗数据相关岗位的十年增长预测超过20%，属于结构性长期需求。
该方向的特点是：竞争相对适中、对国际学生较友好、就业场景稳定，适合生命科学背景学生，也适合希望将医疗与技术结合的申请者。
4. 网络安全（Cybersecurity）
（趋势：稳定增长）
网络安全被认为是美国当前人才缺口最为持续的领域之一。美国网络安全局（CISA）统计显示，全美网络安全人才缺口超过40万人，医疗、政府、银行是主要需求产业。
网络安全具有长期性、岗位分散度高、行业依赖性强的特点，因此就业稳定性在三年中表现突出。
技术门槛适中，适合希望获得长期就业保障的学生。
5. 金融工程（Financial Engineering）与 Quant
（趋势：头部项目增长明显）
金融工程在过去三年呈现出明显的两极分化：头部项目（如 CMU、Columbia、Baruch）就业表现持续稳健，量化岗位在金融市场回暖后再次增长。
量化、风险管理、资产定价等岗位对编程和数学能力要求较高，但薪资水平处于STEM 专业的高位。适合具备数学、统计、金融工程兴趣和基础的学生。
6. 健康信息学（Health Informatics）与公共卫生数据（Public Health Data）
（趋势：稳中有升）
医疗体系的数字化需求推动了健康信息学岗位的持续扩展。医院信息系统升级、电子健康记录应用、医疗数据分析等都需要具备复合能力的学生。
该方向的优势在于：门槛不高、跨专业可进入、就业相对稳定。公共卫生学院的相关数据方向在近三年中申请增长明显，同时就业表现良好。
三、三类“卷度显著上升”的专业方向
以下方向在申请端或就业端出现竞争明显加剧，学生需要更加谨慎评估。
1. 传统计算机科学（CS）
申请人数在三年中持续扩大，跨专业学生比例增多，导致项目门槛显著提升。尽管就业表现仍然稳健，但竞争强度提高。
2. Marketing Analytics/Marketing Science
亚洲学生集中申请，项目数量有限，对实习经验、作品集、真实商业案例的要求上升。
3. 供应链管理与运营研究（Supply Chain/OR）
疫情结束后行业需求趋于稳定，增长速度低于数据类与人工智能方向。供需关系使得申请竞争加大。
4. 人机交互（HCI）
优势明显，但名额通常较少，与作品集质量高度相关，对国际学生不算完全友好。申请端竞争激烈。
四、针对不同学生类型的选专业建议
结合过去三年的行业趋势，我们将申请人群分为三类，给出更具可行性的方向建议。
1. 目标明确且追求高薪岗位
适合方向：人工智能、机器学习、量化分析、网络安全 前提条件：扎实的数学与编程能力、优秀的自我学习能力
2. 就业稳定性优先
适合方向：数据科学、健康信息学、信息系统、生物信息学 特点：岗位分散、行业覆盖广、可跨专业进入
3. 希望凭借研究生阶段实现专业转轨
适合方向：商业分析、数据科学、信息系统、生物信息学、公共卫生数据 优势：兼具技术能力提升与行业适应性，转专业成功率较高
五、结语
研究生选专业的底层逻辑，不应仅关注“今年热门什么”，而是要理解行业在三年维度上的结构性变化，结合自身背景、能力结构与就业路径做出判断。
从过去三年的数据来看，人工智能、数据、医疗科技、网络安全等方向稳定性和前景都较为明确；而传统热门方向如CS、Marketing Analytics等竞争强度在上升，需要更细致的规划。
希望上述趋势分析能够为学生和家长提供更稳健的参考。
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