天生不平凡!紐約大學商學院+計算機系,強強聯手打造出這一金牌專業

摘要

這是陳航說留美的第315篇原創

(微信公眾號ID: chenhang_usa)

【「混血兒」MSIS】紐約大學MSIS為數學學院與商學院共同設立的交叉學科

【「父母」地位】NYU應用數學全美第一，商學院排名超過康奈爾

【課程設置】13門課，39學分，3學期畢業

【畢業前景】畢業生大多成為IT行業/商業負責人

【與其他學校MIS專業比較】NYU佔盡地理位置和學院品牌優勢，學生可根據自身傾向選擇

前幾天給大家簡單介紹了一下，約翰霍普金斯大學商學院的信息系統科學碩士（MSIS），今天我就再來給大家分析分析，專業名稱相同，內容卻大不一樣的紐約大學信息系統科學碩士（MSIS）專業。

MSIS碩士的定位其實就是濃縮的計算機科學碩士+濃縮的MBA。聽起非常美妙，因為大家要知道，紐約大學（NYU）Stern商學院的MBA可是非常牛的專業！所以這個MSIS從出身就註定了它的不平凡！

MSIS的父母 - 數學學院和商學院

NYU的MSIS碩士項目，是結合了NYU計算機系的課程，以及NYU 的斯特恩商學院 Stern School of Business而設置的。

傾國傾城的老媽- 數學院的計算機系

NYU的MSIS碩士，設立在紐約大學的庫蘭特數學學院（NYU Courant Institute of Mathematics） 裡。

NYU的應用數學的江湖地位如何呢？

應用數學專業全美排名第一！前5名的剩下4位分別是UCLA 加大洛杉磯，麻省理工，布朗，和加州理工。

數據科學，在本質上是應用數學的一部分。因此在NYU數學系的光環下，沾有一半「混血」的MSIS專業畢業生，也成為了僱主們青睞的對象。

NYU的數學學院下設有一個計算機科學系。

我這兩張圖不是截重複了！而是這位Yann LeCun教授的頭像，佔據了數學學院和計算機系的兩個主頁！

要知道，能連續兩次出現在首頁的男人肯定不簡單！Yann LeCun教授於2018年和導師Hinton一起獲得了圖靈獎。導師Hinton曾為CMU的教授，在CMU期間發表了機器學習主要成果的相關論文。可見將來進入學術界牛不牛，也要看師承。

另外在這裡再吐個槽，NYU的本命色是藍色，可他們的每個學院，每個系，還非要為自己再選一個代表色，真是非常奇怪。

足智多謀的老爸 - 商學院

說完了MSIS「老媽」那邊的血統，再來看看它「老爸」這邊的情況。

MSIS碩士明確標明，課程一半的內容要在斯特恩商學院（Stern）上。

紐約大學斯特恩商學院的名氣非常大，在美國新聞周刊的美國商學院排名中，超過康奈爾商學院，和達特茅斯商學院並列：

至於JHU商學院的排名，我們前面說過了，因為成立年頭比較短，數據沒有被這個榜單收錄。雖沒有收錄，但並非說就是比收錄的商學院差。

比如說你拿著一個約翰霍普金斯大學凱裡商學院的MBA學位，和一個底特律梅西大學商學院的MBA去找工作，當然還是JHU的學位更加得到認可。只不過JHU的凱裡商學院和NYU的斯特恩商學院，肯定不是在一個陣營裡，這是完全確定的。

所以NYU的MSIS，同JHU的MSIS雖然名稱相同，但是項目的設置有很大不同，NYU的信息技術課程和商學院的課程都更加硬核。不像JHU的MSIS，所有課程都是在商學院上的。

另外我還要說明一點，NYU的Stern商學院在上海校區也開設了數據分析專業。然而項目只有一年的時間，再加上主要是在上海上課，很多學生和僱主並不太認可，所以這次它就沒被收錄到我們的數據分析碩士系列裡。

詳解NYU MSIS

NYU的MSIS專業，需要修滿13門課，也就是39個學分。可見學分數目不重要，系裡說幾門課才最重要。JHU的MSIS只要36學分，但是卻要修18門課，因為JHU一門課2學分，而NYU一門課3個學分。

13門課程中，必修課有10門，其中5門得是斯特恩商學院的課程，5門得是計算機科學的課程加上一個信息系統的畢業項目。

01

五門斯特恩商學院的課程：

兩門一般商業核心課程（6學分）

COR1-GB.1302組織領導

COR1-GB.1303公司和市場

COR1-GB.1305統計和數據分析

COR1-GB.1306財務會計和報告

COR1-GB.2103策略I（1.5學分）

COR1-GB.2104策略II（1.5學分）

COR1-GB.2303全球經濟

COR1-GB.2310市場營銷

COR1-GB.2311金融基礎

COR1-GB.2314運營管理

三門信息系統課程（9個學分）

INFO-GB.2318數字策略

INFO-GB.2346處理數據

INFO-GB.2350 Robo顧問和系統交易

INFO-GB.3322 Web和行動應用程式的設計和

開發

INFO-GB.3336業務分析的數據挖掘

INFO-GB.3350金融信息系統

INFO-GB.3351風險管理系統

INFO-GB.3355全球化，開放式創新和眾包：新的組織方式

INFO-GB.3356業務流程設計和實施

INFO-GB.3362新興技術與業務創新

02

五門計算機科學課程：

核心課程兩門：

CSCI-GA.1170基本算法

CSCI-GA.3812信息技術項目

以下三門課程中的兩門：

CSCI-GA.2262數據通信和網絡

CSCI-GA.2250作業系統

CSCI-GA.2433資料庫系統

計算機專業再選一門:

CSCI-GA.3812信息技術項目

CSCI-GA.3210密碼學簡介

CSCI-GA.2590自然語言處理

CSCI-GA.2631分布式計算

其餘的兩門選修課，學生可以在CS或Stern的課程中選擇。

注意：學生最多可以在Stern修21個學分，也就是7門課。

這些課程裡面，最重要的是計算機的專業的必修課程，包括基本算法，還有作業系統，數據通信和資料庫。

不知道大家是否了解，其實算法和作業系統這兩門課，是計算機專業的核心課程。如果學生以前本科沒有學過計算機專業的基礎，這兩門課程學起來是很難的。

而斯特恩商學院的5門課程中，根據學生的傾向，既可以選擇比較宏觀的風險管理，業務分析課程，也可以選擇比較專業的數據挖掘，數據處理等這些數據分析行當的看家本領。

就業前景

NYU MSIS碩士畢業生大多從事的職業如下：

產品經理

需求分析師

編程團隊負責人

信息技術（IT）部門方向：

首席信息官

IT運營副總裁

系統架構師

內部需求分析師

開發團隊負責人

諮詢公司方向：

戰略技術顧問

入學要求

需要GRE - 特別說明：GMAT不被接受，必須考GRE。和JHU的MSIS不同，JHU只要求GMAT，不用GRE，因為純是商學院開設的項目。而NYU的MSIS上屬計算機系。

託福100/雅思7.0

推薦信只是一封

要求最少一年工作經驗，且能展示出具有領導力

先修課程要求

計算機語言：具備C語言的深厚工作知識，並熟悉面向對象的概念，可以與某些面向對象的語言（例如Java或C ++）一起使用。

數據結構和數學：擁有對指針，列表，堆棧，隊列，樹，數組和遞歸的理解和使用知識；懂得歸納，數量級增長，概率和基本組合，集合符號。

熟悉Windows和Unix。

彙編語言（例如，英特爾或摩託羅拉）的知識足以理解自修改代碼。

這個先修課程的要求很高。因為數據結構，彙編語言這樣的課程，基本是只有計算機系才開設的。

如果先修課不夠，還可以先上一年的PAC預科項目，學習程式語言。不過讀預科並不能保證一定被MSIS碩士項目錄取。

NYU MSIS的學費

NYU的MSIS專業一個學期為2365美元，一般三個學期可以讀完。

申請的截止日：秋季入學是3月1日，春季入學是10月1日。

陳航總結

NYU MSIS專業流淌著數學系的血統，這就奠定它在數學分析行業裡的地位。

該專業歸根結底還是要依靠數學系的功底，所以目標此專業的學生，本科期間要多修應用數學和計算機系統的課程。畢竟工業界看的還是NYU應用數學系的牌子，而且數據分析，是和統計，大數據分不開的。數據分析領域的就業形勢也最好。

MSIS一半課程在商學院修的優勢，最好也能利用起來。

如果能有機會進到投行，做金融也很不錯，掙錢也多。而且又有Stern的牌子，紐約大學的機會和平臺會更好。

但是要注意的一點是，金融這個領域，在美國的就業機會增長並不如數據分析多，如果底子不好，即使擠進去，將來如果一旦行業出現波動，可能最先裁員的就是這些邊緣人。而數據分析領域，就業一直在增長，即使一個公司運營不好，整個行業也在增長，很容易找到新的工作。

NYU的MSIS和其他大學MSIS項目的比較

在美國的quora （相當於知乎）上，我也回答過一個美國學生的提問，他問「NYU的MSIS和德州農工（TAMU）的MIS，哪個投資回報率更高？」

我想，這可能也是很多中國學生的問題。

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對此我的回答是：

「如果您傾向進入商務領域（business），那麼紐約大學的MSIS絕對是更好的選擇。NYU MSIS是CS系和Stern商學院之間的共辦碩士項目。在項目的13門課程中，必須至少在STERN上5門課程（但不得超過7門）。

而且，因為地處紐約，又有Stern商學院牌子的加持，紐約大學的MSIS會比TAMU的項目提供更多的商業機會和平臺。

如果您只是想進入計算機或者信息系統領域，或者預算有限，那麼TAMU是一個更好的選擇。這兩個MIS項目都可以使您在IT環境中作為程序分析師或項目負責人獲得體面的考慮。

但是，NYU MSIS一個重要的加分項，是其所在的數學學院，美國應用數學系排名第一，行業地位非常高。在這裡學習的數據分析，應該會功底更好，也更加受到認同。」

以上就是我在數據分析專業方向給大家提出的一點個人見解，希望能為正在糾結碩士選擇的同學們撥開些許迷霧。如果各位還有什麼疑問或者想了解的話題可以在下方給我留言，我會盡力解答。

(Pictures Credited to Google)

文：陳航

微信ID：陳航說留美