“我不喜欢敲代码，还能申请CS吗？”“每天跟代码死磕到凌晨，这就是CS留学生的生活吗？”“除了码农，CS还有别的出路吗？”如果你也在留学选专业的路上，面对“计算机”这三个字犹豫不决，那么这篇文章，可能会给你另一种打开方式。CS ≠ 程序员，这是误会最大的专业之一。
读CS≠毕业只能当程序员，更≠天天跟Bug打架到深夜？
在很多人的刻板印象中，计算机专业似乎和写代码划等号。进实验室就是写算法，出实验室就是打比赛，然后毕业进大厂做开发，一头扎进996的节奏里。这当然没错，但也不全对。
计算机科学（Computer Science）其实是一个大到超出你想象的专业。它不只是编程语言堆砌，更是横跨认知科学、逻辑哲学、艺术设计、社会伦理、统计建模甚至语言学的交叉体。换句话说，哪怕你讨厌写代码，只要你喜欢“用计算的方式解决问题”，CS都可以是你的落脚点。你讨厌的，其实不是CS，而是编程方式单一的CS。
你能读的，不只是Computer Science，还有这些“隐藏CS路线”
很多对CS心存畏惧的学生，其实只是对“传统CS路径”不感兴趣。而国外大学在“CS+X”这条赛道上，早已跑出了多个细分路线——兼顾技术基础，又不至于全职当程序员。我们来看看CS留学的“隐藏打开方式”。
人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）
- 关键词：用户体验、交互设计、行为分析、界面原型
- 适合人群：设计类、心理学、认知科学、教育背景，对“技术与人”关系感兴趣的人。
以悉尼科技大学的项目为例，我们一起来看看这类课程我们可以学到什么？这门课程专为希望在交互设计这一充满活力的领域进一步发展的专业人士设计，适合三类人群：对该领域感兴趣的初学者、拥有相关经验的从业者，以及希望深化专业技能的现职设计师。在当前行业需求远超高校培养能力的背景下，选择这门课程将帮助你掌握最新的理论与实践。
你将获得紧贴行业需求的技能，将自身原有的专业背景与交互设计实践融合，满足对高素质设计师日益增长的市场需求。课程设置灵活，可选择游戏设计、数据分析或交互式编程等方向的选修模块，或通过研究项目为该领域带来新的洞见。
本课程的一大亮点是强调“以人为本”的设计理念，将数字技术真正融入用户的日常生活。你将通过开放性、迭代式的设计流程，解决真实世界的问题，提升技术能力，并适应不断变化的计算环境。课程还包括与企业客户联合实施的项目实践，在真实环境中打磨你的判断力、独立性和适应力。
信息科学（Information Science / Information Management）
- 关键词：信息系统、用户行为、技术管理、数据分析
- 适合人群：管理类、传媒、图书馆学、社会科学背景。
以南洋理工大学信息系统硕士（MSIS）项目为例，MSIS 项目融合理论与实践，致力于培养学生具备信息系统设计、开发、维护与管理的前沿知识，从而提升用户体验与系统实用性。该课程涵盖信息系统专业人士应掌握的广泛技术能力与软技能，主要包括软件开发与系统基础架构、人机交互（Human-Computer Interaction）、系统与服务管理、数据分析与人工智能等。
数据科学（Data Science / Computational Social Science）
- 关键词：统计、机器学习、社会数据分析、模型构建
- 适合人群：数学、经济、心理、语言、社会学等背景。
以悉尼大学的项目为例，数据科学硕士（MDS）为具备定量背景的学生提供了一个专门学习智能数据驱动系统的路径。学生将在学习过程中培养分析和技术能力，运用数据科学辅助决策制定；课程内容涵盖数据挖掘、机器学习和数据可视化等方面。
CS+交叉领域
CS可以+很多领域，但是这里主要举例一个来让大家更了解！以伦敦大学学院的MSc Computational Social Science项目为例，“Sociology and Data Science MSc”（社会学与数据科学硕士）项目将高级社会学训练与严谨的数据科学技能相结合，帮助你掌握分析与解读复杂社会数据的能力。该课程融合了社会学理论与前沿数据科学技术，使你能够通过计算方法、量化分析和统计软件，深入探讨重要的社会议题。课程可能涵盖的主题包括：社会不平等、数字化与全球变革、社会流动性、数据科学在推动循证政策中的作用等。
CS这条路，从来不只有一个方向。你可以写代码，也可以做交互、做产品、做设计、做数据、做社会研究。你可以是严谨的算法架构师，也可以是温柔的用户体验研究员；可以是头脑冷静的数据科学家，也可以是追逐创意的交互艺术家。程序员不是CS的全部，你的未来，也不是一行代码能定义的。别让对“代码”的恐惧，限制了你对计算世界的探索。
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