處在資訊爆炸、瞬息萬變的時代，如何選擇就讀專業，才能因應未來世界科技與社會型態不斷地變化與進步，滿足未來職場所需能力，而不被淘汰呢？許多人決定赴美就讀熱門科系，讓自己具備頂尖知識與技能。今天就跟著我們的腳步，認識美國熱門科系有哪些，瞭解申請所需的背景條件，另外，即使是非本科系學生，也能申請熱門科系的研究所，讓我們一起來看看吧！
就業趨勢下的熱門美國大學科系選擇有哪些？
根據世界經濟論壇 （2018） 的研究報告指出，隨著行動網路、人工智慧、大數據分析和雲端技術的日新月異，對職場產生了巨大影響。除了工作品質、地點與型態將會產生「重大改變」外，報告中亦指出，工作機會在不同形式的工作中有消長的變化，1.3億個新職缺出現，多與AI、數據、電腦科技有關。2022年人才必備的10大技能新增了「技術設計和撰寫程式能力」、「系統分析和評估能力」等，而手腳靈活性、體能耐力、記憶/語言等能力、財務管理能力、技術安裝和維護能力、技術使用、監測和控制能力等技能需求則相對下滑。
新絲路的顧問們發現，許多學生在選擇出國深造的專業領域時，常在個人興趣與未來職涯發展間左右為難。根據美國《Money》雜誌與權威的薪資調查機構PayScale數據，美國10大熱門科系中包含：電腦科學（Computer Science）、網路資安 （Cyber Security）、人工智慧 （Artificial Intelligence）、商業數據分析（Business Analytics） 及數據科學 （Data Science），因而這些美國大學科系的詢問度相當高，不論是申請學士課程或碩/博士課程，總能成為莘莘學子及家長們關注的焦點。
3大熱門美國大學科系介紹
1.電腦資訊科學 / 電腦資訊工程（Computer Science or Computer Engineering）
電腦資訊專業主要可分為電腦科學 （Computer Science，簡稱CS） 和資訊工程 （Computer Engineering，簡稱CE），還有電腦科學與工程、電腦科學與數學等混合交叉專業。電腦科學和資訊工程雖同屬於資訊專業，但還是有一些不同。
電腦科學專業主要研究計算機理論基礎及其運用，重視理論，研究領域寬廣，其下衍伸出許多分支，例如：
- 人工智慧
- 計算機程式設計
- 計算理論
- 計算機圖形
- 資料庫建置
- 資訊科技
- 網路資安
- 遊戲設計
資訊工程專業則是研究計算機如何運作並且做到更快速、精準，主要包括計算機軟體與硬體工程兩方面。大多設置於工學院，而且與電機工程 （EE） 專業連結緊密，有的學校甚至將兩個專業（Electrical & Computer Engineering）合併在一起學習。
2.數據科學（Data Science）
隨著科技的發展，時時刻刻都有大量數據被產生和記錄下來，需透過一系列的收集、統計、整理、分析、挖掘等方法和技術，才能將這些數據變成有用的信息並加以利用。數據科學是一門跨領域的學科，涉及許多不同領域，包括：統計學、數學、計算機、人工智慧、機器學習、數據庫、模式識別、可視化技術等多學科的知識。
數據科學（Data Science） 或數據分析（Data Analytics）是電腦科學底下的一個分支，多數專業在電腦科學學院，部分專業在數學學院，但它更偏重計算機技術的學習，主在培養學生能靈活處理大量而且多樣的數據，並從中找出有用的信息進行歸類。
3.商業數據分析（Business Analytics）
商業數據分析（Business Analytics）是透過數學統計和資訊科學的知識與技術，幫助企業管理者制定商業決策、優化產品制定與推廣規劃，是將數據分析與商業知識緊密結合的專業學科。碩士課程絕大多數設置於商學院之下，培養學生具備足夠的技能進入商業領域，協助企業獲利及永續經營。
進入3大美國熱門科系需具備的背景條件有哪些？
以下針對這3大熱門科系，實際來看部分學校要求申請者必須具備哪些基本知識技能：
1. 電腦資訊科學 /電腦資訊工程
電腦資訊科學碩士課程一般會要求申請者大學主修必須是本科系，有些學校也開放大學主修是工程、數學或自然科學相關領域者來申請。若主修在這些領域以外，但也曾修過學校所要求的基礎課程者，部分學校也歡迎這些學生提出申請。
以課程頂尖、熱門且領域廣泛的南加大 （USC） 電腦科學 （MSCS） 課程為例：
- 申請者大學主修必須是CS。
- 若申請者大學不是主修CS，但屬於工程、數學或自然科學者，建議申請M.S. in Computer Science – Scientists and Engineer課程，因為這個課程中包含了CS所需要的基礎課程，可以幫助學生補足基礎知識。
若申請者大學主修在上述領域以外，則必須修過下列課程至少3門CS核心課程：
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- Artificial Intelligence
- Brain Theory
- Compilers
- Computer Architecture
- Computer Organization
- Computer Communications
- Computer Vision
- Database Systems
- Geometric Modeling
- Operating Systems
- Robotics
- Software Design in Computer Science
- Software Engineering
- 3D Graphics and Rendering
- Web Technologies
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- 至少一門CS基礎所需的數學課 ，例如：
Algorithms
Data Structures
Discrete Math
Discrete Structures
Numerical Computation
- 修過這些課程，並不保證可以被錄取，學校仍會針對申請者背景做全面性的審核。
2. 數據科學
數據科學碩士要求申請者具有更完整的數學背景 ，包含：微積分、線性代數、概率論、統計學、數學建模，及資訊科學背景知識如： 計算機導論、SQL、Database、Programming等課程。
以華盛頓大學（University of Washington）的M.S. in Data Science課程為例，在申請截止日前，申請者必須修過下列課程，並且符合條件：
- 微積分 （Calculus III） 以及線性代數 （Linear Algebra） 課程。
- 兩門與程式撰寫相關的基礎課程 （Introductory-Level Programming Courses）。
- 課程必須是由2年或4年制大專院校所開立，且具有實體學分與成績，才符合資格。
- 申請者必須提供這些課程的名稱、成績、修課時間、修課機構、課程敘述、課程網址與大綱。
有些申請者若未曾修過程式撰寫的基礎課程，但在Python、Java、 JavaScript、C# or C++方面有大量實務經驗，也許可以作為替代方案。若你相信自己的實務經驗可以彌補未曾修過基礎課程的不足，請提供來自你工作團隊的技術同仁所撰寫的推薦信，描述你在工作上對編碼所做出的貢獻。
（請注意，會使用MATLAB或SQL，並不足以證明具備程式撰寫的能力）。
3. 商業數據分析
在商業分析碩士課程，學生會接觸到先進的決策分析工具和技術，並將其應用在實際的商業領域中，找出合理的解決方案。課程涉及應用統計學、應用數學、資訊科學相及商業決策及經營管理等，因此，對申請者的數學、統計和電腦資訊 （或程式語言SQL、R、Python） 背景要求較高。
以加州大學聖地牙哥分校（University of California – San Diego）的M.S. in Business Analytics課程為例，校方希望申請者具備：
- 大學主修領域是來自以數學基礎為核心的學科，例如數學、經濟、統計、物理、工程或電腦科學；或者具備在私人或公家機關服務超過5年以上的相關工作經驗。
- 學校只會錄取具備穩健數理基礎，尤其是擁有機率與統計知識，並且懂得使用像是R、SAS、STATA、Matlab、or Python等統計應用程式的申請者。
- 每位學生都應具備程式設計（Programming）的能力，無論是過去修過相關課程、從工作上取得相關實務經驗，或是透過進修教育 （例如線上授課平台Coursera或EdX）。
若你還不熟悉R或Python，建議你可以先透過Coursera或Data Camp這些線上平台修完相關線上課程。
申請商業分析碩士（MSBA）必須具備的知識技能有哪些？
大學修過像是微積分（Calculus）、線性代數（Linear Algebra）、計量經濟學（Econometrics）、進階統計與機率 （Advanced Statistics and Probability）等課程可以幫助你應付MSBA的課程。
擁有程式設計如Python、R、SQL、C/C++，以及統計應用程式R、SAS、STATA的能力也相當重要。
所有錄取者在入學前都必須透過線上平台像是DataCamp.com完成下列課程：
- Introduction to Python
- Pandas Foundations
- Intermediate Python for Data Science
- Introduction to R
- Intermediate R
- Intermediate R: Practice
- Reading Data into R with readr
- Introduction to Shell for Data Science: Manipulating files and directories
沒有相關背景，也能申請美國熱門科系的研究所有哪些？
從上述資訊中我們可以瞭解到，申請美國電腦資訊或數據分析相關的研究所學位課程，通常需要相關的大學背景，或是有修過系上指定的預修課程，同學在申請時須特別注意。但亦有一些知名大學的研究所課程是專門提供給非相關背景的學生就讀，對於跨領域的學生來說無非是一大福音，有興趣的同學可以好好把握這個機會。
1.賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）
UPenn的Master of Computer and Information Technology （MCIT）是專門為之前沒有CS背景或經歷的申請者開設的。歷屆錄取學生背景非常多樣化，包括化學、歷史、醫學、法律、數學、文學等。
2.芝加哥大學（University of Chicago）
芝加哥大學的Masters Program in Computer Science（MPCS）對申請者的專業背景沒有要求，但學校會通過學生已修過的課程、GRE/GMAT等來瞭解學生的數學基礎。
所有被錄取的 MPCS 學生都可以學習CS碩士所需的程式語言和數學方面的入門課程。學生可以在開始MPCS之前完成這些課程中的一門或兩門課程。
3.東北大學（Northeastern University）
東北大學的 College of Computer and Information Science除了提供一般的MS in Computer Science，還有專門針對轉專業（非CS背景）學生設置的Align MS in Computer Science & Align MS in Data Science。
課程修業期間2-2.5年：2學期共4門學術橋接課程（CS/DS基礎預修課程） + 2學期碩士核心課程和選修課。課程上完以後，學校還會推薦實習Co-op （4到8個月的企業實習）。
該校在西雅圖、波士頓和矽谷都有校區，地理優勢明顯。
4.帝博大學（DePaul University）
位於芝加哥，其College of Computing and Digital Media開設許多資訊科技及數據分析相關的碩士課程，都不需要特定的大學專業背景，很適合跨專業轉行的學生進入學習，課程包含了所需的基礎課程，幫助學生逐步實踐。
以下為熱門的理工科碩士課程：
- MS Computer Science
- MS Cybersecurity
- MS Artificial Intelligence
- MS Data Science
- MS Human-Computer Interaction
- MS Information Systems
- MS Software Engineering
- MS Business Information Technology
5.太平洋大學（University of the Pacific）
如果你對電腦科學碩士或是商業數據分析碩士有興趣，但是不具備相關背景課程或專業技能，建議你可以考慮在加州Stockton、距離矽谷約75分鐘車程的University of the Pacific，該校提供非相關大學背景的申請者一個跨轉的機會：
- Master of Science in Computer Science – STEM Designated
課程靈活性高，因為學生可以自己選擇想要的Electives，例如：Business Analytics、Engineering Management…etc等等。
- Master of Science in Business Analytics – STEM Designated
課程實務性強，當中包含了2學期的Capstone，還有需要Internship才可以畢業的！這也說明學校對學生的職業發展十分的重視。
不論本科或非本科，都能挑戰美國熱門科系｜新絲路留遊學
此外，仍有多所學校提供大學念理科、數學或工程專業的學生，申請CS或DS的碩士課程，歡迎與新絲路的顧問諮詢。倘若您是屬於跨學科轉行的學生，除了補修專業科目學分外，新絲路顧問也樂意為你提供透過「銜接課程補足預修課程要求」的學校，幫助您以循序漸進的方式學習非熟悉的專業領域，順利達成轉業的目標。
