曾几何时，CS 是留学圈的顶流专业——仿佛只要选了它，高薪工作和体面人生就稳了。
哪怕近几年，湾区码农头秃爆肝的段子层出不穷，学生们对计算机科学的热情依旧不减，从 2005 年到 2023 年，美国计算机科学专业的学生人数增长了四倍，计算机科学也常年被评为大学生和应届毕业生中最受欢迎的专业之一。
然而这一现象可能很快就要成为历史了。
根据纽约联邦储备银行的数据，计算机科学在本科专业失业率排行榜中位列第七，失业率为 6.1%。
在被广泛认为是全美顶尖项目之一的斯坦福大学计算机科学专业在经历了多年爆炸性增长后，注册人数已趋于停滞。
普林斯顿大学计算机科学系主任 Szymon Rusinkiewicz 表示，如果目前的趋势持续下去，两年后普林斯顿毕业的计算机科学专业学生人数将比现在减少 25%；
在杜克大学，选修计算机科学入门课程的学生数量在过去一年下降了大约 20%。
近年来，科技行业经历了裁员潮和招聘冻结。而造成这一放缓的元凶，正是技术本身。人工智能在编写计算机代码方面的能力，甚至超过了它在撰写文字方面的表现——这意味着它极其适合取代那些曾经创造它的程序员。
AI 正在取代科技工作者，最有力的证据来自这样一个事实：AI 被应用得最深入的行业——科技行业，反而出现了异常高的失业率。
多位科技公司高管已经公开表示，他们不再需要那么多初级程序员。Alphabet 和微软的高管透露，AI 现在写出了至少 25% 的代码，或为其提供帮助。Anthropic 的首席产品官最近表示，资深工程师已经开始把工作交给公司的聊天机器人，而不是交给低级人类员工。该公司 CEO 更是警告说：在未来五年内，AI 可能会取代一半的入门级员工。
尽管过去三年中，其他领域 22–27 岁年轻人的就业人数略有增长，但计算机科学和数学相关工作的就业人数在这个年龄段却下降了 8%。
不久之前，像斯坦福、UC 伯克利、卡内基梅隆这类顶尖 CS 项目的毕业生，还常常会被谷歌、亚马逊等公司的招聘人员争相抢夺。而现在，毕业生必须付出更多努力才能找到工作。
哈佛大学经济学教授 David Deming 表示：企业有动机将裁员归咎于 AI，而非内部管理问题。“在 AI 对劳动力市场产生巨大改变之前，企业首先得真正内化这种新能力，并调整他们的用人需求。
对于CS专业的未来就业方向，大家也不要过于悲观。事实上，计算机科学专业的注册人数历来与就业市场紧密相关，当工作机会稀缺时，学生会选择别的专业；等到计算机人才短缺、工资上涨，又会吸引更多人回流。过往的下滑趋势最终都会反弹，注册人数还会超过之前的水平。
无论这几年是短暂的低谷，还是职场格局的彻底洗牌，这一切都在提醒留学生：选专业不能只看一时的数据，而要多维考量，评估市场趋势。
一些经济学家建议，应该优先选择那些能带来持久性、可迁移技能的专业，比如考虑人文学科，或具备长期社会价值的应用类学科。这也是为什么近几年护理、心理学等“非顶流”专业逐渐升温。结合多个权威榜单，以下是一些值得关注的回报率高、就业稳、性价比出众的专业：
信息系统（Information Systems）
- 中位年薪：约 $95,000–$105,000
- 就业方向：IT顾问、系统分析师、项目经理、信息系统架构等
- 优势解析：融合商业与技术，实用性强，对编程要求低于CS，广泛应用于企业管理系统和技术运营
- 推介院校：卡内基梅隆大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、印第安纳大学伯机构分校、亚利桑那州立大学
护理学（Nursing）
- 中位年薪：约 $91,000（BSN 持证护士）
- 就业方向：注册护士、护理主管、社区健康顾问等
- 优势解析：职业安全感极高，行业长期紧缺，毕业即就业，适合倾向稳定发展的学生
- 推介院校：宾夕法尼亚大学、北卡罗来纳大学教堂山分校、密歇根大学安娜堡分校、埃默里大学
应用数学 / 统计学（Applied Math / Statistics）
- 中位年薪：数学 $121,000，统计 $103,000
- 就业方向：量化分析师、精算师、数据建模师、教育与科研人员等
- 优势解析：被称为“通用型理工科”，适应力强，适合跨界发展，尤其适合进阶金融或AI方向
- 推介院校：哈佛大学、加州大学洛杉矶分校、芝加哥大学、UIUC
心理学（Psychology）
- 中位年薪：本科起薪偏低（$50k–$65k），但深造后薪资可大幅提升
- 就业方向：UX 设计、用户研究、人力资源、教育咨询、心理健康服务等
- 优势解析：就业方向多元，适合热衷理解人类行为和社会问题的学生，发展弹性高，尤其适合跨学科结合
- 推介院校：斯坦福大学、加州大学伯克利分校、威斯康星大学麦迪逊分校、波士顿大学
同时，跨学科背景，比如理工科结合人文学科的专业组合，也越来越受到欢迎。
学生考虑跨学科的专业选择，不仅能够拓宽知识面，还能提升综合能力，更符合当代社会对复合型人才的需求。例如，数据科学与商业管理、计算机科学与心理学、工程与环境科学的结合，都是当前备受关注的方向。
跨学科的学习不仅能增加就业的灵活性，还能让学生在多个领域中找到独特的竞争优势。这样的选择通常能够满足多方面的兴趣，同时也能更好地适应快速变化的职场需求。
为了应对市场新风向，师说通过精准的学术规划与资源整合，助力学子突破传统学科边界，在多元领域绽放学术潜力。近年来，多位学子在师说的深度指导下，以创新的跨学科路径斩获全球顶尖名校录取，充分印证了跨学科培养的独特价值与显著成效：
J同学
J同学是数学竞赛生，师说团队精准捕捉其对社会问题的关注，量身定制"数学+环境工程"的交叉方案，引导其以量化模型解析自然灾害中的风险预测与资源调配问题。这一兼具学术深度与社会价值的探索，最终助其叩开斯坦福大学的大门。
M同学
依托师说的跨学科资源网络，M同学用数学与教育学的融合框架，聚焦基础教育阶段的数学思维培养路径研究。这份将严谨逻辑与人文关怀深度结合的申请，成功赢得杜克大学的青睐。
Z同学
Z同学则展现了更开阔的学术视野。在师说的鼓励下，他开创性地将数学建模引入历史移民研究，通过构建动态模型还原移民规模与路径，为人文研究注入新的方法论。这种"数学+历史"的跨界创新，最终助其获得芝加哥大学的录取通知。
这样跨学科的结合一方面让他们可以学习自己擅长的专业（数学），也可以兼顾自己感兴趣的领域（历史、环境、教育），在将来的就业市场上，他们也规避了单一专业可能带来的职业局限性，拥有了更多的跨领域发展机会。
所以，无论是坚持对 CS 的选择，还是参考其他更具性价比的专业；是去追逐人文学科的热爱，还是通过跨学科规避风险……选择的关键从来不在于热门与否，而在于你是否真正理解它、认同它，并愿意为之投入时间和热情。
与其追一时风口，不如走一条属于自己的路。
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