美国博士计算机专业

在美国，计算机专业最好的5所大学为：斯坦福大学、加州大学伯克利分校、麻省理工学专院、卡内基属梅隆大学和伊利诺伊大学香槟分校。除此之外，其它还有一些计算机方面很不错的学校，比如：密歇根大学、北卡大学教堂山分校、哥伦比亚大学、华盛顿大学、加州大学圣芭芭拉分校、加州大学洛杉矶分校、西北大学、威斯康辛大学麦迪逊分校、德州农机大学、德克萨斯大学奥斯丁分校。

一、developer/programmer/software engineer不管你是硕士，还是博士，不管你是学CS哪个方向的，研究算法(algorithm)的也好，捣鼓人工智能3365656531(AI)的也罢，或者是啥软件工程(software engineering)、图形处理(graphics/image processing)、网络(network) etc etc etc，大家将来都有一条共同的也是CS里最大的出路，就是去写code编程做软件开发。很多人申请的时候，或者在学校读书学习期间，很在意各个方向的区别，痴迷于某个领域，但是工作几年回过头来一看，没啥区别，大家都有一个光荣的头衔，好听点叫软件工程师，难听点叫程序员，职称(title)和工资高点低点而已。区别无非是有的人通过学校期间的学习或者研究，具有domain knowledge(比如说常见的image processing算法，数据库知识，各种网络协议和分布式系统知识)，然后去开发各种相应的domain-specific application(比如图形图像处理软件，数据库管理软件，网络设备/分布式系统上运行的软件)。等你每天写了无数programs之后，可能对领域上的区别早就麻木了;等你工作多年，做了无数个project以后，可能早就不care到底算是那个domain/area的了，来了通杀。不管你是在哪个行业工作，IT也好，金融保险也罢，或者是啥咨询、生物技术、whatever，不管你的工作头衔(job title)听上去很好听还是很丢人(比如architect/Principle/Technical Lead vs programmer)，也不管你的工资是1万一个月还是5000一个月，最关键的是你的工作性质是什么，只要是以软件开发/编程为主，那么你就是此类的。这么一说，可能大家就明白了，原来学CS的，不论你是什么方向，殊途同归啊，那我还计较个啥?区别还是有的，比如说现在cloud computing比较hot，不少公司在做相关的东西，如果你在学校里是研究这类技术的，公司可能会因为你的domain knowledge招你而不是一个研究图形学的，但是你将来的工作性质，跟开发图形处理软件的兄弟们是一样的，说高尚点叫large scale system design and development，说俗了就是coding, coding and coding。大家都说做IT的是民工活，其实公司里资历久，对核心产品底层architecture懂的多的技术骨干，工资也是很高的，而且地位高工作也稳定。二、software QA(quality assurance)/testing每年网上都有很多人发帖子表示“我学cs，但是我编程能力比较弱或者不喜欢编程，将来我能不能不去coding?”做软件测试(QA/testing)就是一个选择。从软件工程的角度来说，有人写软件，就得有人专门跟在后面找bug提高软件的quality。QA的活一直被轻视，以前曾经被认为是可有可无的东西，不需要专门的QA，现在被越来越重视了，当然还是有些人觉得qa不如做developers更重要，但是不可否认的事实是，QA不可或缺，QA工作现在很多，已经在计算机行业里占了很大的比例了。QA对技术的要求相对低。QA可以粗略的分成两种，一种是mannual testing，全手工测试，你不需编程，基本就是分析软件系统，制定测试计划和用例，然后用鼠标去点击为主，从技术角度来看，的确低级了点，早些年，developers觉得去做QA是降级，跟发配充军一个意思，所以QA不得不到处找，来源很复杂，做QA的整体技术能力也比较低下;现在随着公司对产品质量和测试工作的重视，有CS技术背景出身的qa越来越被青睐;第二种QA，做的是自动化测试(automated testing)，就是用软件工具或者自己编程来自动化测试，这个就要求懂技术甚至要会编程，但是要求又没有developer那么高，这种技术性的QA也比较缺乏，现在的趋势是很多公司尽量用automated testing替代mannual testing来提高效率。同样经验/教育背景，QA的工资应该比developer低，但是差别也不是很大。很明显，学cs任何一个方向的人，都可以胜任QA的工作。三、Database/network administrationdeveloper和qa已经囊括了cs大多数的工作机会，继续写这个类别还是为了满足有些人既想学cs又不想编程的愿望 --- 话说回来，如果不想编程，最好别学cs了。数据库/网络管理对编程要求也很低，你不需要像开发数据库或者网络管理软件的人那样子，天天耗在编程里。这类工作优点很多：1、就业范围广，稍微大点的公司、学校或者任何机构都需要有高级管理员来管理维护网络和存储备份数据库;2、工作经验越丰富越受欢迎，因为很多job就是得经验丰富的administrator才能处理好，不是随便扒拉一个没多少经验的人就能凑合着做的;3 、信息社会，公司对数据库和网络依赖严重，所以有时候一个经验丰富的database/network administrator对公司可能非常重要，如果他突然撒手走了，公司又没有准备好替代人员的话，会损失惨重的。因此，这类工作工资高，也比较稳定。前段时间有些金融公司即使大幅度裁员，核心的网络和数据库管理员也会被保留。这类工作的缺点是入门比较难，公司希望你能有相关的实战经验而不仅仅是会点学校里的理论知识，刚毕业的学生往往根本没有这方面的经验;有时候需要在晚上或者周末工作，也可能有on call的情况出现。四、Others其他的工种也有，比如release management，用户界面(UI, user interface)设计，usability，Technical support等等，但是一方面这些工作数量相对少，另一方面，不同的公司里，相同的职位名称可能具体的工作性质不太一样，比如做release managment的，有的公司要求做很多QA的活，有的公司更靠近developers，还有的公司可能让你安装/搭建系统来管理不同的releases，跟个系统管理员似的，所以就不一一详叙。

首先申请硕士是没有问题的。不过申请的时候，美国大学是以你大学本科的专成绩和本科学位证为主要属申请材料，硕士成绩仅作为录取审核参考（因为老美不认可中国的硕士教育）。签证当然不能那么直白的说，是想去美国工作了。因为是研究生学习，完全可以说国内的硕士期间没有学到实际的知识和技能，决定还是重新去美国进行深造。况且你现在还是在读期间，这样说也很自然。

　1.GPA:申请者可能注意到，很多名校的官网上只要求学生达到3.0/4.0即可，但是按照往年的美国计算机博3433623766士申请数据统计，如果目标在TOP30的CS硕士，GPA最好在3.5/4.0以上。　　2.TOEFL：计算机专业应用广泛，美国本土的申请者也众多，无形增加了国际申请美国计算机博士的难度，如果学生的目标是TOP30名校，TOEFL最好能达到100分以上，TOP30-60的学校，TOEFL90分以上会比较有优势。　　3.GRE成绩是学校审理申请美国计算机博士的衡量标准之一，如果学生能参加CRE计算机专项考试会更容易获得学校的青睐。　　4.除了优秀的硬件分数，美国计算机专业博士申请往往需要相关的专业研究背景。如果能在专业领域有相关的论文发表，更容易获得学校和教授的关注。国外教授对中国项目不熟悉，那么发表在国际会议上的英文论文当然是最优选择，当然国内本科生很难拿下国际会议的论文发表，如果能在国内的一些重要会议上发表论文也可以，在JCST，软件学报或者计算机学报上发表的论文，也很有含金量。另外，如果有全国级、世界级甚至地区级别的数模竞赛和数学竞赛，也都会对美国计算机博士申请有所帮助。当然，行业重要公司的实习经历和奖学金也会对申请有很大的帮助。

首先来CS专业可以说是美国最难申请源的PHD之一，想去同等学校的难度比其他专业要高不少，好的学校更是困难，不知道楼主目前就读于什么学校。我就说一下基本需要准备的吧。首先就是保证高GPA，很多美国院校CS PHD要求GPA 3.4+，是3.4，不是3.0哦。其次是有一个达标的GT成绩，T100+（S23+，因为涉及到要做TA或者RA)）,GRE320+最好，还要有一定的科研经历，phd申请对科研的要求要比实习高一些，建议2-3段科研，如果的话多多益善，但是最好不要过水。

你好，本科毕业直接申请博士，其实和申请研究生的条件是一样的。大学GPA、托福版、GRE、实习科研经历权、论文文章等。但是针对博士的申请，语言要求会稍微高一些。比如托福90以上，GRE1200.1300以上，大学G点3.2以上。除此之外，可能的需要从科研经历或者论文方面入手。因为博士申请导师或者学习方向很重要。不知道这位同学现在的准备情况如何呢？希望我的回答能对你有所帮助，美国培训留学问题，可以直接访问美国教育网，或者直接向我咨询。

　1、软件工程 Software Engineering　　大体上分成软件设计、编程语言和软件测试。包括需求分析、结构设计、开发流程、生命周期等等相关内容全部在关注范围。计算机专业的基础学科如操作系统、数据结构和算法全部包含。此方向几乎属于CS第一大的方向了，录取名额很多，奖学金也有一些。问题的关键是，这个专业是培养coder的，而计算机专业的从业者大部分就是coder。因此学这个专业就业机会多，但是起步阶段的收入居于中等。　　2、人工智能与机器学习 Artificial Intelligence and Machine Learning　　人工智能其实是很综合的学科，他的目的就是把人类的智能扩展到信息处理的机器的上。人工智能里面涵盖了计算机专业的很多小方向。比如机器学习系统，计算机语言，图像处理，语音识别，机器人，人机交互等等。对于申请者的计算机科学背景要求较高，包括数据结构算法之类纯计算机专业的课程，都有一定要求。人工智能的产品包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。这个方向最近很热，招收的名额也比较多，也有从主要招收PhD向Master转移的趋势。完全对口的工作是纯研发的性质，找起来有一些难度，不过退一步海阔天空，在各类电子设备商处都有大批学习此类专业可以涉足的工作。　　唯一需要注意的是AI的某些部分在美国也一定程度上应用于国防，所以如果自己要进入的program涉及此类就不推荐了。　　3、管理信息系统　　MIS本质上说就是一个数据库系统，它和其他数据库系统的不同就在于其目的用于整合必要的信息用于决策。决策支持系统、专家系统、执行信息系统等都是 MIS的组成部分。MIS专业还分成在工程学院或者商学院下面，近些年受到很多女孩子欢迎的专业。　　4、数据库和数据挖掘 Database and Data Mining　　数据库方向具体又有数据库系统，数据挖掘等等。从很理论的关系数据库、云数据库，到很应用的SQL，全在学习范围之内。毕业生可以做数据库管理工程师。不过请注意这种工程师职位对于经验要求较高，尤其是高薪全职在大公司的数据库管理工程师，刚毕业的学生恐怕有困难。不过工作可以找到，比如说兼职的实习性质，可以作为起步。对于编程序要求不算太高，很多女孩子青睐这个方向。　　5、分布式系统和云计算 Distributed System and Cloud Computing　　在这个充斥着“云”的时代，它始终代表信息生产力的发展需求！它始终代表信息技术的前进方向！它始终代表IT从业人士的最根本利益！　　你可以研发基于Cloud(云端)的图形处理，你可以有专属于Cloud的计算机架构，你可以应用分布式的NO-SQL数据库，你可以通过MapRece(数据处理)技术来进行AI,ML,DM的各种高效运算，你可以开发及应用各种并行计算的软件。值得一提的是，区别于刚才提到的Software Engineering(软件工程)，该方向不仅是工业界的宠儿，同时其也是最热门的研究领域，无论你是Master还是Phd都选择这个方向的前景绝对是大大的。　　“云界”有一句话叫做：只有你会出错，Cloud绝不会错。　　6、计算机网络 (包括通讯 Telecommunication )　　这个范围可以说是非常的大。网络应用、网络协议、网络通信、网络理论、网络安全、加密解密、路由算法、甚至编解码都是需要学习的学科。这个学科申请的竞争者非常多，来自EE，ECE背景的同学也都可以申请。　　Telecommunication通讯就业不错，从设备商到运营商到第三方软件开发商，都有职位可以选择。很多公司的招人广告上写的就是Telecommunication和CS，EE相关专业，可见这个范围达到什么程度，明明是个应用专业，却都快成了与EE，CS平起平坐了。中国国内这方面工作机会也多，中国移动按照用户数量是世界第一大运营商。Networking里面有方向设计及到网络安全方面，这个方向的工作主要是在大型政府、国防、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统——若在美国就业，因受到公民身份等限制不少，回国形势还是不错的。　　7、计算机图形及可视化 Computer Graphic and Visualization　　这个专业主要研究图像的表达、处理等。计算机成像、三维动画、网络影像传播都属于这个方向的范畴。学习这个专业的同学可以去游戏设计公司，电影视频公司、电子出版、教育软件开发、商业简报、平面广告设计及其它多媒体应用领域的媒体集成与系统设计的工作岗位寻找机会。现代生活离不开图形图像的数字表达处理，离不开学习多媒体和计算机图形学的学生。　　8、游戏开发或游戏设计 Game Design　　游戏设计是一门将软件技术、设计和美学结合在一起的艺术。艺术专业、计算机、软件工程、数字媒体及工科专业的学生都能尝试去申请游戏设计专业。　　计算机专业下面的游戏开发方向属于比较小众的方向，在游戏程序开发方面，大致可以将技术划分为如下几个模块：游戏架构、图形图像、图形特效、游戏逻辑、游戏界面、人工智能、声音音效、网络连接、系统优化等；在分工细致的游戏开发团队会将游戏程序员按照每道工序而分为：图形程序员、声音程序员、人工智能或游戏关卡程序员、物理程序员。　　9、计算机科学技术　　计算理论是完全偏向理论的学科，研究的不只是算法，更加重要的是算法的有效性和可行性。算法可行性，算法复杂度，密码学相关领域都是这个偏理论的方向的研究对象。这一点在美国和中国都是一样的，过于偏重理论和科技前沿探索，此专业方向工作比较难找。　　计算机科学与工程计算具体还包括Bio-Informatics 生物信息学(这个目前影响力最大)，气象数据处理，数字处理算法，计算物理，计算化学等等。这个专业的特点就是交叉，往往要求申请者除了计算机科学相关的背景、还要有一些生物、物理、化学等方面的背景。目前此类学科属于前沿新生专业，就业形势不明朗。很多学习此类专业的同学就业的时候还是转向了传统的写代码相关的岗位。　　10、Computer Algorithm(计算机程序法)　　在CS领域流传着这么一句话：最聪明的人做数学，次聪明的人做统计，平庸的人写代码。选择钻研算法，就意味着你相信自己是最聪明的那一部分，并且能够有恒心和智商来解决各种复杂的数学问题。　　可能你会感到很困惑：这不是纯理论么，不是一般纯理论都不好找工作么？　　首先，计算机算法是所有CS的理论核心和逻辑核心，假如你能够掌握算法，写代码就好像是从阿拉伯数字“1”到中文“一”的转换那么直接和简单；　　其次，当你到各种顶级IT公司面试时，他们最主要考察的就是你的算法能力，换句话说，钻研算法的你假如能够“登泰山而小天下”，直接用最简洁最效率的算法解出面试官的题目，迎接你的就只剩下具体对于年薪具体数额的讨论了。

主要看你要求什么待遇，单纯的找工作肯定是好找。

1.美国复大学博士生的录取权在教授制(你的导师)手里，学校不会干涉太多。学校只负责审查基本条件如GPA,GRE成绩等;2.别提什么985,211工程之类的，美国人没兴趣。3.录取与否重要的是你本人的条件:你在读Master期间做过什么，你的研究方向和成果是否能让教授对你感兴趣。最重要的就是教授是否对你有兴趣。4.联系去美国读博士一般都先直接跟导师联系，有眉目后再向学校申请。5.如果你们院长真的有点名气，请他给你写封推荐信应该会有帮助。