随着科技革新、产业升级、跨学科领域发展等，高等教育领域的专业也在持续迭代。但一批名称相近却内涵大不相同的专业让人“傻傻分不清”。
今天老师聚焦于七组热门但又容易混淆的专业：
- 计算机科学 VS 信息科学
- 应用数学 VS 计算数学
- 电子工程 VS 计算机工程
- 地理科学 VS 环境科学
- 统计 VS 数据科学
- 脑科学 VS 认知科学 VS 神经科学
- 生物化学 VS 生物医学 VS 生物医药工程
并从专业内涵、核心课程以及就业方向进行比较拆解，专业了解从此不迷茫。
地理科学VS环境科学
地理和环境虽然都是和“空间”有关的学科，但其实二者区别很大。
地理科学
地理科学聚焦地球表面地理环境的科学，重点关注空间与地域差异，含自然地理、人文地理、地理信息科学等分支。
探究人类或自然地理的空间模式及过程，像城市分布、气候区域特征、土地利用变化等内容，同时也重视借助GIS、遥感及地图绘制等技术展开空间分析。
核心课程依不同分支有所差别：
自然地理：地质学、气象学、水文学、土壤地理学等课程。
人文地理：人文地理学、城市与区域规划、经济地理学等课程。
地理信息科学：GIS、遥感技术、地图学、空间数据分析等课程。
我们举个例子，UCSB地理系是国际公认的世界上最好的地理系之一，GIS与遥感顶尖国际领先，其地理系下设4个本科地理专业：
BA Geography：综合型地理专业，覆盖自然地理+人文地理，适合想全面了解 “地球与人类关系” 的学生。
BA GIScience：聚焦地理信息科学，学习用编程、数据分析、空间建模解决问题。
BS Ocean Science：专注海洋科学，研究海洋的物理、生物、化学过程（如洋流、海洋生态、气候变化对海洋的影响）。
BS Physical Geography：专注自然地理，深入研究地球物理过程，如地形演变、气候系统、生态模型。
就业方向有区域专家、制图师、应急管理规划师、环境规划师、地理信息系统分析师、区位分析师、遥感分析师、老师、交通规划师、城市规划师等。
环境科学
环境科学属于跨学科专业，结合生物学、化学、地质学、政策科学等，专注研究人类活动和自然环境的相互作用，剖析环境问题，探索污染防治、资源保护、应对气候变化等的方法。
比如哈佛在工程学院设置了环境科学与工程专业，侧重于理解、预测和应对环境问题。
核心课程有物理、化学、工程、生态和数学建模、能源系统、气候科学、水文学和环境污染物等。
此外，哈佛在文理学院也设置了环境科学与公共政策专业，旨在从多学科角度，让学生了解当下环境相关问题 ，也就是通过融合生物、化学等多学科知识，帮学生认识环境难题。
学习生物、化学、地球与环境科学、经济学、政府学类似政治学、数学等课程。在此基础上，学生能选一个细分领域深耕，比如聚焦自然科学里的环境问题，或社会科学角度（像环境政策、环境经济影响）的内容 。
环境科学的毕业生多投身环境评估、污染治理、环境政策制定、可持续发展咨询、气候风险分析等工作，就业单位包括环保局、环保组织、环境咨询企业等。
老师有话说
地理科学侧重研究地球表层空间的物质、能量分布规律及人地关系的空间差异与演变；
环境科学则聚焦于人类活动与环境之间的相互作用、环境问题的产生机制及防治对策。
应用数学VS计算数学
数学并非空中楼阁，各行各业都有其身影，也会有具体的细分方向，比如以下这两个：
应用数学
应用数学是数学方法在不同领域的应用，更强调“数学+实际领域”结合，而非像纯粹数学一样侧重于数学本身的理论深度。
比如哈佛官网中对应用数学的举例——
应用数学课程必须选 “特定应用领域”（specific application area），比如选 “经济学” 方向，就要学 “怎么用数学解决经济问题”，如用微积分建模供需关系、用统计学分析市场数据 。
以MIT的应用数学研究方向为例，有组合数学、计算生物学、物理应用数学、计算科学与数值分析、理论计算机科学、数据数学。
核心课程有微分方程、复变函数、线性代数、离散数学等。选修课则是有组合学、计算机科学、概率和统计、数值分析、物理数学、非线性动力学等。
应用数学就业方向非常广泛，比如数据分析师、量化研究员、工程师等，需看同学们选择的具体数学应用领域。
计算数学
计算数学致力于培养学生在数学与计算机科学交叉领域的能力，开发和分析数值算法，通过计算机实现大规模数学问题的求解。
简单来说，就是用数学去解决计算机科学场景下的各种问题。
课程设置方面，比如MIT要求学生修读线性代数、离散数学等课程；另有涵盖计算机科学中关于计算复杂性理论方面的课程、算法课程等，还需接触可能涉及数学问题的其他计算机科学领域课程。
就业方向也是站在风口上，比如算法工程师、计算机模拟、人工智能等领域。
老师有话说
其实应用数学和计算数学都属于“数学+”的跨学科领域，不过随着计算机科学的快速发展，把计算数学单独拎出来。
目标明确选择数学+计算机的同学，大可直接选计算数学，通常需要更强的编程和计算机科学背景。
统计学VS数据科学
UCB在数据领域表现强势，2023年新成立计算、数据科学与社会学院（CDSS），全美首个以“计算+数据科学+社会影响”为核心的跨学科学院。
对于统计学和数据科学的区别，在UCB的专业设置中可谓阐述得十分清晰。
统计学
统计学是一门以数据为研究对象的学科，侧重用统计方法解决数据问题，培养学生的量化技能。
培养学生能灵活运用统计推理和推断方法、统计计算、统计建模以及数据描述、解释和探索性分析的理解。
低年级需学习微积分、多元微积分、线性代数、低位除法统计，高年级则是学习数据计算、概率等课程。
对统计学人才需求很大的行业包括生物技术、金融、基因组学、营销、制药和研究等。
比如UCB毕业生有成为精算师、老师、在工业界/政府部门工作，或者选择统计学、数学、其他科学学科或MBA课程深造。
数据科学
UCB是全美第一个开设本科数据科学专业的学校，旨在搭建数据科学与社会科学之间的桥梁，打破学科壁垒，培养具备跨学科思维和实践能力的复合型人才。
培养学生掌握深度技术知识，如编程、机器学习、大数据工具，同时学会在自选领域应用这些知识。
比如用数据科学解决生物、金融、社会问题，并理解数据在收集、分析、使用过程中的社会/人文背景，以及伦理影响，如数据隐私、算法偏见。
低年级课程学习内容主要有基础数据科学、微积分、线性代数、数据结构、程序结构。
高年级则是有数据科学原理、概率、计算与推理深度、建模、人文背景与理论，以及还可以选择两个领域重点深入学习，比如应用数学和建模、商业和工业分析等等，领域非常广泛。
大部分学生毕业后进入数据科学、公共政策、社会研究等领域工作或深造，雇主包括谷歌、世界银行、布鲁金斯学会等。
老师有话说
统计学是用数据推断规律，是数据科学“基础”；而数据科学是统计学的“延伸”，有着更多跨学科的视野，去解决不同场景下问题。
脑科学VS
认知科学VS神经科学
美国本科阶段的脑科学、认知科学和神经科学专业既存在一定联系，又在研究侧重点与课程设置上有明显区别。
脑科学
本科阶段通常较少作为独立专业存在，其内容常包含于神经科学或认知科学内。
它聚焦大脑本身的结构、运作机制及相关疾病等，从神经元、神经网络等角度探究感知、记忆、思维等功能的神经基础，还涉及脑疾病发病原理与治疗研究，关联医学、神经生物学等领域。
认知科学
认知科学是研究心智、大脑与智能系统的交叉学科，整合心理学、哲学、计算机科学、语言学、神经科学、人类学等多领域研究成果，用跨学科视角剖析智能现象。
宾大的认知科学专业表现强势，文理学院提供认知科学的文学学士学位，课程有认知科学导论、心理学、计算、语言、哲学、神经系统科学、数学等。
此外在认知神经科学、计算与认知、语言与心智、个性化方向四个领域选择一个深入学习。
对于此专业能从事哪些职业的问题上，宾大作出回答——
除了在认知科学或其分支学科（如心理学、语言学、神经科学等 ）读研究生、走学术道路当教授、研究员 ，也能跨领域职业，比如
进入医学与医疗健康，比如结合认知神经科学做神经康复 ；
软件工程与数据科学，像用认知原理优化算法；
做交互设计 、科学传播与公共政策，把认知科学知识转化为大众科普；
或基于认知规律制定公共政策等领域。
神经科学
神经科学是研究中枢神经系统的生物学特性与功能，重点关注大脑，内容涵盖从分子、细胞层级的神经传导，到系统层面神经系统相互作用及行为、认知背后的神经机制等。
我们以JHU的神经科学为例进一步讲解。
JHU的神经科学系专注于大脑和神经系统研究，核心课程有神经科学、细胞与系统、神经科学实验室；
以及在以下4个领域再进行重点学习，具体而言课程比如有认知神经成像、突触功能与可塑性、生物视觉计算原理等。
细胞和分子神经科学：探索神经元和神经胶质细胞的分子机制、信号传导等
系统神经科学：研究神经回路如何控制行为
认知神经科学：剖析大脑如何产生思维、记忆、注意力等认知功能
计算神经科学：运用数学和计算模型理解神经过程
就业方向多元，高学历更具竞争力，涵盖——
- 科研：高校、研究所从事基础或应用研究等。
- 医疗：神经科医生、神经影像技术等。
- 产业：药企研发、神经科技设备开发等。
- 交叉领域：神经工程、计算神经科学等。
生物化学VS
生物医学VS生物医药工程
生物化学
生物化学聚焦生物体内化学过程的分子机制，研究蛋白质、DNA、酶等生物大分子的结构与功能，以及代谢途径、基因表达调控等基础科学问题。
以化学和生物学为核心，涵盖有机化学、分子生物学、遗传学、物理化学等课程。
比如UMich的生物化学专业，适合希望从化学视角了解生命的学生，此专业要求较高，旨在为学生进一步深造（研究生院或医学院）做好准备。
将通过传统的分支学科课程夯实化学基础，同时还会学习多门聚焦化学在生物系统中作用的化学课程。
也有别的学校名字有些不同，比如哈佛叫“化学与物理生物学，培养学生用化学、物理手段（结合工程、生物医学、数学等）补充传统生物研究方法，理解复杂生命功能。
课程有细胞生物学和分子医学、生物化学和分子医学、物理生物化学:理解大分子机器、病理细胞生物学、显微镜下的细胞生物学、行为神经生物学等。
学习生物化学专业的学生为生命科学众多其他领域的研究生学习做好充分准备，未来的职业发展领域有医疗中心、制药行业、生物技术公司、健康科学等。
生物医学
“生物医学”其实是一个比较泛的概念，美国本科中很多是生物医学工程，后面我们会具体说，也有些学校开设生物医学科学专业。
比如宾大在本科设立生物医学科学专业，培养学生综合运用多学科知识，解决医学及生物科学领域问题，并非以培养专业工程师为导向。
相关课程有生物工程导论、科学计算导论、生物力学导论、生物材料、细胞工程、生物运转过程等。
学生能选以下9个方向进入深入学习——
生物医学数据科学与计算医学；生物医学设备；细胞 / 组织工程与生物材料；生物医学成像与放射物理；系统与合成生物学；神经工程；多尺度生物力学；治疗学、药物递送与纳米医学；免疫工程
又如UMich的细胞与分子生物医学科学专业，高度聚焦细胞与分子层面生物医学研究的本科专业，课程和研究方向会围绕这些领域展开。
生物医学科学毕业生具备扎实的生物医学理论基础和实验技能，能够在科研机构、高校、医药企业等从事生物医学基础研究、教学和新药研发等工作的专业人才。
生物医学工程
生物医学工程是工程学与医学的交叉领域，专注于医疗技术开发，如医疗器械设计、生物材料研发、医学成像技术等。
以JHU的生物医学工程专业为例，核心课程含包括：
分子和细胞生物学、线性系统、生物控制系统、建模和模拟、生物学中的热力学原理以及系统级生物学和生理学的工程分析等。
在这些核心科目的基础上，每个学生都要学习一系列适合七个重点领域之一的高级课程：
生物医学数据科学；计算医学；基因组学和系统生物学；成像和医疗设备；免疫工程；神经工程；和转化细胞与工程。
就业方向可以去医疗器械公司、医院设备科、生物科技创业、科研机构或深造等。
老师有话说
生物化学更多是聚焦于学科本身生命过程中的化学变化；
而生物医学科学、生物医学工程更多和“医学”相关，不过生物医学科学焦于生命科学的基础研究，生物医学工程培养的不仅是具备生物医学知识，还懂工程技术，强调技术研发和应用转化。
电子工程VS计算机工程
电子工程和计算机工程也是有很多家长和同学分不清的两个专业。
电子工程
电子工程的核心是电子信号的产生、传输、处理与应用，覆盖从微观电子器件到宏观电子系统的全链条，涵盖：
电子器件：半导体、传感器、光电子器件；
电路系统：模拟电路、数字电路；
信号与通信：无线通信、图像处理、雷达系统、声波/光波信号处理；
能源与电力：电力系统，如电网、新能源转换、电机与控制。
以MIT为例，其电气与计算机科学系在本科设电子工程和计算专业，旨在培养学生设计和构建人类创造的一些最复杂系统的能力，可探索电子工程的所有领域，包括模拟电路设计、计算机工程、量子工程、通信等。
核心课程涵盖电路、系统、计算机架构以及计算基础。
如编程离散数学与证明、计算机科学数学、算法、电气工程与计算机科学特殊学科、线性代数与优化、线性代数、概率、计算结构、电路：物理系统建模与设计、动态系统建模与控制设计、工程影响力等。
毕业后可以从事的方向很广泛，芯片设计工程师、通信系统工程师、电力系统工程师、嵌入式工程师等都是很典型的岗位。
计算机工程
计算机工程核心是“计算机系统的硬件设计及软硬件交互”，是电子工程与计算机科学的交叉学科。
比如CMU的电气与计算机工程系（ECE）就对该领域包含的范围做出了非常详细的描述——涵盖嵌入式系统、智能物理系统、计算机架构、无线通信等多样且扩展的技术领域：
计算与软件相关：嵌入式系统、智能物理系统、实时软件、分布式计算、移动计算、云计算。
硬件与电路相关：数字信号处理、集成电路与电子学、计算机架构、固态物理与器件、微机电系统、电磁与机电系统、数据存储系统。
系统与通信相关：智能机器人系统、基于计算机的控制系统、电信、计算机网络、无线通信系统、信号与信息处理、多媒体系统。
课程包括微积分等数学课、物理、编程和计算机科学基础、入门工程课程、概率还有ECE的一些核心课程等。
CMU的ECE下设置了两个本科学位，一个是电气与计算机工程专业，另外一个是音乐与技术学士学位。
电气与计算机工程专业融合技术视角与全局理理念，培养能剖析微型传感器和执行器系统细节、洞察自身行为长远影响的工程师。
学生将参与生物医学、能源、脑机交互等前沿领域的跨学科研究项目，掌握专业知识、创新及领导能力。
毕业半年后平均工资超12万美元，雇佣的单位有苹果、谷歌、亚马逊、国际商用公司等科技名企。
老师有话说
电子工程聚焦于电子器件、电路系统及电磁波等硬件领域的设计与应用;
计算机工程则是电子技术与计算机科学的交叉，更侧重计算机硬件与嵌入式系统的研发，兼顾部分底层软件。
计算机科学VS信息科学
CS是当下香饽饽的专业，但不少人容易和信息科学搞混淆了。
计算机科学
计算机科学聚焦计算机系统的理论基础与软件技术创新，探索算法设计、数据结构优化、编程语言开发、计算模型理论等核心领域。
我们就以“计算机神校”CMU为例。
CMU设置了计算机科学学院，这是全美乃至全球最大的CS学院之一，细分专业包括人工智能、计算生物学、计算机科学、人机交互、机器人学等。
具体到计算机科学专业，旨在培养具备扎实理论基础和实践能力的计算机科学人才，课程包括命令式计算的原理、函数式编程原理、计算机系统导论、算法设计和分析等计算机科学核心课程。
另外学生可以根据兴趣选择深度课程，包括人工智能、计算机图形学、数据库系统、网络安全等，强化专业细分领域能力。
计算机科学专业的就业范围非常广泛，聚焦于计算机系统本身的设计、开发与维护，比如软件开发工程师、系统开发工程师、数据库工程师；
或者是有深入研究人工智能、大数据等领域，那么还可以在AI工程、大数据工程师、网络安全工程等领域，如果有同学还同时修读金融、游戏设计等领域，适用很多跨学科岗位。
CMU的计算机科学专业96%毕业生就业或进入研究生院，平均薪资达150,484美元，雇主包括亚马逊、Meta、微软等。
信息科学
信息科学是一门多学科交叉的综合性学科，涵盖计算机、认知科学、社会学、设计、管理学等内容。
与传统以代码、算法为核心的计算机科学不同，它更关注信息的获取、组织、存储、传播与使用，核心探讨信息系统如何影响个体与社会、如何构建以人为中心的技术体验、数据如何与隐私、公平、伦理相协调等问题。
就业覆盖科技、金融、医疗、咨询等多个领域，比如信息分析师、用户体验研究员/设计师、信息架构师、数据科学/数据分析师等。
康奈尔的信息科学很知名，本科阶段提供三个学位项目，分别是：
文理学院的信息科学文学学士（BA - IS）、
农业与生命科学学院的信息科学理学学士（BS - IS）
工程学院的信息科学、系统与技术理学学士（BS - ISST）。
其中前两个项目较为相似，主要差异在于所属学院的要求不同，而第三个项目与前两者差异显著。
以文理学院的信息科学文学学士为例，核心研究内容是在社会背景下研究信息系统的设计与使用，探索数字形式信息的创造、表示、组织、应用及分析，聚焦技术系统及其应用。
以“社会语境下的信息系统”为核心，强调信息科技与社会、人文、伦理的交叉。
核心课程有信息伦理、法律、政策、网页设计与编程入门、网络、通信与技术、数据科学入门、微积分、统计等。另外从7个可用方向中选择1个再深入学习，包括：
行为科学；数据科学；数字文化和生产；信息伦理、法律和政策；互动技术；网络人群和市场；UX（用户体验）。
而工程学院的信息科学、系统与技术理学学士（BS - ISST），研究复杂信息系统的设计和管理，重点是广泛应用背景下的信息系统工程，主要关注信息科学，技术和管理的融合问题。
核心课程有除了一些信息科学类的基础课程，还多了一些更偏“技术类”课程：
信息伦理、法律和政策；工程概率与统计；网络的中间设计和编编程；交互式网络应用程序设计和开发；运筹学、机器学习和数据科学的实用工具；网络；数学；通信和技术数据科学和机器学习等。
深入学习的领域 “1主+1次” 两个方向，主方向3选1、次方向7选1，覆盖技术、数据、社会、文化等不同维度。
老师有话说
如果你喜欢直接用代码构建系统、解决技术难题，深入技术底层，CS的就业方向更匹配；
如果对信息如何影响人、如何优化信息服务更感兴趣，结合技术与人文，信息科学更贴合。
今天给大家介绍了7组容易混淆的专业，我们能发现主要都是在某一大类下的具体细分方向有所差异，并且跨学科领域的特点很明显。
这说明高校课程设置更加精细化，而市场所需要的人才也更加专业化和复合型。
此外，不同学校对于相同方向专业设置可能会有所差异，名字也有些区别，大家一定要了解目标学校及及专业具体要求，看是否匹配自身未来发展需求。
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