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就业差异：计算机科学 VS 数据科学
● 专业解析：
CS（计算机科学）和DS（数据科学）专业在美国有不同的名称和叫法。所以大家主要还需考量课程设置。像CS—也可能会叫计算机工程、软件工程；DS也有可能叫商业分析、统计学等。但有时它们的课程开设是一样的，所以学习内容才是我们划分专业的主要标准。
对于CS主要学习数据结构和算法、操作系统与网络数据库、机器学习等。对于DS专业而言，主要学习数理统计、概率学、数据库、机器学习等。
至于机器学习（人工智能），难易程度因学校而异，因为它是新兴专业，所以不同的学校对它的定义不同，难度也不一样。
从学习内容上来说，CS主要学习的编程语言有C语言、C++、Java、Python。但对于DS而言，有的专业学到SQL和R就可以了；但有专业会学到Python。
● 就业方向：
说到就业方向，CS专业就业通常作为类似的软件工程师、前后端工程师、数据科学家、数据工程师。而对于学DS专业的同学而言，就业岗位包括商业分析师、数据分析师、数据科学家等，岗位各异。
对于就业难度而言，CS专业在美国岗位相比于数据科学而言岗位更多。薪资入门级也比较高。对于DS，岗位偏少，要求差异较大。因为数据科学专业是新兴的，很多公司需要，但做的事情不一样。
比如商业分析师需要数理统计背景和商业背景；数据分析师需要数理统计概率学和数据库的知识；对于数据科学家而言，则需要有编程和机器学习（人工智能）领域基础。DS普遍薪资也没有CS高，但在美国其他岗位里面算中上，主要因岗位而异。
中美求职的共同点和不同点
● 院校:
首先来说一下中美求职，院校方面的相同点和不同点。
1.综合排名:
学校的综合排名对回国工作有很大影响；但对于留美工作没什么影响，因为美国基本不看学校的综合排名。所以如果你决定回国工作，则需要重点考虑这个点。
2.目标院校：
美国有一个说法叫做目标院校（TargetSchool）。这个词通常在金融领域比较多，很多金融公司都有一个院校清单，非列表内学校的学生是不被招收的。所以想要毕业之后进投行或是金融行业工作，需要提前了解target school是否存在，再进行选校。
3.专业排名：
专业排名对于留美工作有一些影响，没有很大。专业排名对于回国也没有综合排名影响大。
4.实习经历：
对于工作而言它必然是非常重要的，不管是美国还是回国工作，拥有实习经历都会是简历上闪光的点。大家在学习在留学的过程中着重准备。
5.地理位置：
对留美工作非常重要，在美国，很多公司都倾向于招收所在的城市学校的学生。除非是一些非常大的公司，像是谷歌、微软、Facebook由于人才需求量大，所以在全国招收。但中小规模的公司，还是只倾向于招收自己所在城市的学生，所以地理位置非常重要。
6.同辈压力：
美国还有一点比较明显的特点叫做peerpressure（同辈压力）。
美国公司招人的时候，通常希望在不同学校各招收数量相当的学生，他们希望学生的来源院校具有差异化，所以产生了同辈压力。
这一现象比较明显的学校有
卡内基梅隆大学，因为它的计算机专业非常好，优秀的同学们也多，所以会有一些压力。但是宾大的学生很少，面试的时候感觉没有来自同校同学的压力。
● 体验:
因为我个人是在毕业之后直接就留在美国工作了，所以国内的就业体验和数据均来自我回国的同学，大家可以参考一下。
1.工作时间：
美国大部分工作时间是每周五天，每天朝九晚五。CS和DS专业的薪资水平在毕业之后第一年大约是税前15万美金。
如果回国工作，作息主要是996，国内的外企可能会遵循美国的955习惯。薪资水平的话大概是税前30-50万，不同城市不太一样。
2.其他软性因素：
如职场人情。在美国工作没有什么人情，大家做好本职工作就可以了，交际完全出于个人意愿。
然后国内本身就是人情社会，所以在职场上会有需要处理人情的地方。
3.生活的丰富程度:
美国的生活比较单调，主要是户外活动如爬山、去森林公园、吃饭，但回国的生活就非常丰富多彩。
4.陪伴父母：
尤其是现在疫情期间签证也会比较困难，然后再加上隔离的时间比较长，如果留在美国工作，可能陪伴父母有一定难度。
但是回国工作会方便很多，甚至可以跟父母在同一个城市。
