以下是 运筹学（OR）、数据科学（DS）、统计学（Stat）、计算机科学（CS） 四个专业的对比表格，从 核心课程 和 就业方向 进行区分：
专业对比表
维度 运筹学（OR） 数据科学（DS） 统计学（Stat） 计算机科学（CS）
核心课程 - 线性/非线性规划
- 随机过程与模型
- 供应链优化
- 决策分析
- 博弈论 - 机器学习与深度学习
- 大数据处理（Hadoop/Spark）
- 数据可视化
- 数据库管理 - 概率论与数理统计
- 统计推断
- 回归分析
- 实验设计
- 时间序列分析 - 算法与数据结构
- 操作系统与计算机网络
- 编程语言（C++/Java/Python）
- 软件工程
课程侧重点 数学建模与优化，解决资源分配、调度等复杂系统的效率问题 数据驱动的分析技术，从数据中提取洞见并构建预测模型 理论与方法，关注数据背后的概率分布和假设检验 系统设计与开发，聚焦计算理论、软件和硬件实现
工具技能 Gurobi/CPLEX（优化工具）、MATLAB、Python（SciPy库） Python/R、SQL、TensorFlow/PyTorch、Tableau/Power BI R、SAS、Stata、Python（Pandas/Statsmodels） C/C++、Java、Linux系统、云计算（AWS/Azure）、分布式系统
就业方向 - 物流与供应链优化工程师
- 金融量化分析师
- 咨询公司运营顾问 - 数据分析师
- 数据科学家
- 商业智能（BI）工程师 - 生物统计师
- 市场研究分析师
- 精算师 - 软件工程师
- 系统架构师
- 人工智能工程师
- 网络安全师
典型行业 制造业、物流、金融、能源 互联网、金融科技、零售、医疗健康 医药、保险、政府机构、市场研究 科技公司、金融、游戏、云计算、物联网
薪资水平（美国） 应届生平均年薪：$80k–$110k 应届生平均年薪：$90k–$130k 应届生平均年薪：$70k–$100k 应届生平均年薪：$100k–$150k
交叉领域 与CS结合（算法优化）、与Stat结合（随机建模） 与Stat结合（模型解释性）、与CS结合（大数据工程） 与DS结合（数据分析）、与OR结合（实验优化） 与DS/OR结合（AI算法）、与Stat结合（高性能计算）
关键区别总结
OR：数学建模+优化，解决实际系统的效率问题（如物流路径规划）。
DS：数据驱动决策，从数据清洗到模型部署的全流程应用。
Stat：理论严谨性，关注数据生成机制和统计推断的数学原理。
CS：系统实现，侧重软件开发和底层技术架构。
选择建议
喜欢数学建模与工业应用 → OR
热衷数据分析与机器学习 → DS
偏好理论推导与假设检验 → Stat
擅长编程与系统构建 → CS
