取一个好名字对于新生儿来说非常重要，因为名字不仅代表一个人的身份和传统文化，还能影响到一个人的人际关系、职业发展和幸福生活。一般来说，好的名字应该具有以下特点： 1. 含义简单易懂、郑重有力，容易记忆，不会引起歧义或不良联想； 2. 读音好听、和谐流畅，易于发音； 3. 与宝宝的性格、个性和命运相符合，给人温暖、亲和的感觉。 对于公司而言，取一个好的名字也非常重要，因为命好的公司名可以带来好的运势和财气。好的公司名应该具有以下特点： 1. 与公司的业务和文化核心相符合，能够突出公司特点，容易让人记忆； 2. 读音好听、和谐流畅，容易口语表达，易于扩散； 3. 不含有负面联想，不会引起争议或造成不良影响。 在起名字时，姓氏也是一个重要的依据。姓氏既是一个人的家族传承，也是一个人的标志性符号，因此起名字要综合考虑姓氏和名字的相容程度和含义是否一致等因素。

美研申请须知！这些名字相近的易混淆专业，到底有什么差别？

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美国大学开设的专业本来就多，再加上近些年衍生出不少交叉学科，使得不同研究领域在不同学校间的专业名称可能却十分相似。因此在美研申请中，一些热门专业由于名字非常相似或发展方向相近，让不少同学们感到迷惑并做出错误的选择。

为避免这种情况再次发生，也为了向大家更直观的展示这些专业之间的差异，今天就来为大家盘点一波名字易混淆但是其实却不是一回事儿的专业们。

01、计算机科学CS & 计算机工程CE

计算机科学CS ——

研究计算机设备如何处理、存储和传达数据及指令的科学，利用算法厘清它们的符号表征，并且利用编写的设计语言来处理它们。可见，CS是一门侧重软件技术的科学。

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核心课程：

高级软件开发、数据结构和算法、操作系统（OS）设计、高等数学（如微积分/数理逻辑/概率论/高等代数）、用户界面/体验（UI/UX）设计、人机交互（HCI）等。

热门就业职位：

软件工程师、手机APP开发人员、UI/UX设计师、操作系统设计师、数据科学家、系统分析师。

计算机工程CE ——

作为计算机科学和电子工程的交叉学科专业，它更关注微处理器如何工作与优化；如何设计电子元件的综合系统、如何处理软件内指令并针对特定硬件平台编写、编译和优化软件。

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核心课程：

电子电路设计、现代物理学原理、人工智能、基本软件开发、计算机架构与设计、超大规模集成（VLSI）、微处理器设计与接口数字信号处理等。

热门就业职位：

电气工程师、机械工程师、芯片架构师、电子产品架构师、移动设备工程师、质量控制工程师、计算机硬件工程师。

总的来说，CE更多地关注于硬件方面哦~

02、金融硕士MSF & 金融工程硕士MFE

金融硕士MSF ——

该专业主要为培养金融专业人才而设立，包括两种方向：金融市场和量化分析。教学内容包括金融与投资分析、金融与财务管理、公司财务与金融等。

美研申请须知！这些名字相近的易混淆专业，到底有什么差别？

一般需申请者先修经济学、会计学、统计学课程；商科或者数理背景的本科生均可申请，具有较高数学和计算机能力的同学在申请上会有优势。

主要就业方向：

银行、风险投资、证券、私募和企业金融部门等。

金融工程硕士MFE ——

新兴的交叉学科项目，强调深入使用数学、计算机技术解决金融问题。因此虽然它属于商科类项目，但是理工味道非常浓厚，所以通常设在工学院或者数学系下，由工学院、商学院、数学系联合授课。

主要就业方向：

投资银行、基金公司、风险管理部门等金融服务性行业或其他相关行业从事定量和技术性工作等。

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03、公共管理硕士MPA & 公共政策硕士MPP

公共管理硕士MPA ——

培养从事公共事务、公共管理、政策研究等方面的高级人才，为公共部门，特别是政府机关和非盈利机构培养领导者、管理者和政策分析者。

核心课程：

定量方法、公共管理入门、管理经济学、政治程序与法律程序、伦理学等。

主要就业方向：

政府部门主管，非盈利机构领导者，或是咨询机构管理者等。

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公共政策硕士MPP ——

核心课程：

伦理学、公共财政、公共政策入门/政策分析方法、统计学和数据分析、公共财政、微观/宏观经济学、定量方法等。

就业方向：

政策研究员，数据分析员，政策咨询师，财政预算分析员等。

总之，两个专业一个侧重于管理，一个侧重于政策的研究和分析。两个学科虽然学习内容不同，但是在实际工作应用中可以互通。

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04、数据分析DA & 商业分析BA & 数据科学DS

数据分析是检查、清理、转换和建模数据的过程，即对海量数据进行分析、概括、总结，目的是发现有用信息，然后形成有利于业务的结论。商业分析和数据科学是它衍生出来的新兴分支专业。

而商业分析和数据科学也有不同的侧重，前者专注商科领域，强调通过分析与利用数据来获得利润。后者专注计算机领域，强调通过数学/统计学、数据库、人工智能等多学科知识来对海量数据进行科学分析。

用数字的方式来看：商业分析=40%统计+30%计算机科学+30%商业，适合文科/商科/理科/工科背景的学生申请。数据科学=30%统计+50%计算机科学+20%应用，尤其适合理工科背景的学生申请。

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大家还有什么需要了解的专业呢？欢迎私戳哟~

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