美国读计算机博士

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3363373164，捣鼓人工智能(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。

　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士3433623766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。

单从就业机会来说，硕士一般来说是最优的。相对于本科来说，硕士比版本科高一个权层次。相对于博士来说，多数公司的职位只需要硕士学历就足够胜任了，而雇佣博士需要支付更高的薪酬（这是规定）。不过呢，拥有丰富美国计算机PhD申请经验的太傻，老师也说仍然有不少职位需要博士级别的人才，那种就是博士显身手的地方了。一种是大公司的研究职位，刚毕业的硕士一般没这基础。另一种是教职，没博士学位基本别想，除非是大公司做了很久的牛人。值得。如果不读博士，那就选择英国的一年制硕士。英国的式硕士课程，多是一年的。课程设置比较紧，性价比高。

你好抄，我本人在英国曼彻斯特大学袭读计算机专业的博士，专业是机器学习。我个人感觉，去哪里要分情况。英国phd大约需要4年，美国phd大约5+年。计算机类好大学，美国的远多于英国。美国大学读phd更容易拿奖学金。至于去哪里，你可以自己权衡。祝学业顺利！

可以申请直抄博，但是相对的难度会比硕士大一些，博士的申请主要是院校的导师，跟着导师一起，帮助导师完成项目，所以一般导师会比较看重学生的，科研经历，学生这边自己有10年左右的编程经验，这个对你申请你有一定的帮助，现在还是有时间的准备的，如果学生自己打算申请直博，可以找一些导师参与一些科研项目，这样对学生的博士申请会有很大的帮助。如果申请研究类的研究生呢？可以取得全额奖学金吗？

美国硕士学位的要求3431373936一年级硕士学生像普通大学生一样学习学位要求的各种课程，但要求更严，任务更重，课程更专业。硕士生一开始就必须选择(或指派)一位教授做自己的导师。导师将帮助学生确定研究方向和硕士论文的题目。二年级的硕士生应该已经定下研究课题，并在一学期或一学年的时间里完成硕士论文或研究项目。如果学生表现出杰出的学术能力，导师可能将鼓励他/她继续攻读博士学位美国博士学位的要求博士学位前三年要学习学位要求的各种课程，获得相关领域广泛而深入的知识。要选择导师并写出博士论文开题报告，要和系里的教授们建立和谐的工作关系。大部份博士生还需要承担本科生教学助理工作，还有一些研究助理的工作。第二学年或第三学年结束时，博士生应该完成一篇论文或通过美国博士生资格考试，或两者都需要。美国博士生论文的质量和考试成绩决定该生是否能够继续博士学位的学习。第四到第六年，一般没有课程或课程很少，学生集中精力写作论文，美国博士论文要求对该研究领域有新的、有意义的贡献。不用说，这是有压力的，大部份学生的大部份时间都花在图书馆和实验室收集整理资料、数据。当然，学生不是孤军奋战，导师和系里其他教授会随时关注学生的研究进展和论文写作情况，提供建议和帮助。论文完成后，学生必须在系里的学术委员会进行论文答辩，当然很少有人通不过答辩，因为无论如何答辩者对自己的研究课题应该了解得比系里任何老师都多。如果指导教授发现论文中的错误，该生可以修改论文，将问题解决掉。所有，去美国读硕士还是读博士要看学生自身条件，美国博士生主要为了培养研究型人才，课程倾向于理论知识，未来的就业方向及研究学者，如果不是对该专业很感兴趣的话很难完成学业。由于美国读博对大家的基础要求较高，国内的本科生想成功申请美国就读博士，是有一定的难度。美国导师较为看重研究成果，如果没有发表过文章，则需要尽快进行相关规划或者直接去美国就读本科，在适当调整自己的目标。工作方面不同：拿到美国博士学位后大多数会选择学术研究类工作，也有科研类部门，拿到硕士学位的学生普遍会选择和自己专业相关的企业就业。留学费用不同：博士生申请奖学金要更容易，且金额更高。如果学生们需要申请奖学金，那么读博士是更好的选择。留学年限不同：读美国硕士需要大约2年时间。读美国博士可能需要5-8年时间，如果需要快速拿到学位回国工作，那么选择读硕士较为合适。总的来说，美国硕士学位是在一个专业领域为学生提供扎实的教育，大部分学生需要通过一到两年的学习才能获得学位，然后出去工作。当然还有小部分学生在获得硕士学位后会选择继续学习，攻读博士课程。美国博士学位为学生提供某一专业领域全面深入的教育，博士毕业生往往做教授或研究员，一生从事学术研究工作，美国博士生大部份需要五到六年的学习时间才能获得学位。美国博士生往往有全额奖学金和生活费，而美国硕士生一般没有经济帮助，即使有也很少。

计算机在美国来说还算是比较受欢迎的专业，毕业后留美工作机会也回会相对其他专业答多。工资水平也比较不错。如果在经济条件和一切其他因素允许的情况下，出国深造一下，进一步学习还是很有好处的。尤其是在美国，计算机行业发展最快的国家，这样的学习机会会给个人职业能力很大提升，而且在回国后的发展也会更加顺风顺水。本回答被网友采纳

可以。但一般不能再读相同专业的博士学位。比如，加州大学伯克利分校就有这么一条规定：Duplication of Doctoral DegreeStudents who already hold a doctoral level degree are not admitted and plication of degree or admission to a lesser degree is not permitted. However, in extraordinary circumstances, the faculty of the department may request an exception from the Dean of the Graate Division. The department must demonstrate that the second degree field of study and program are distinctly different from that of the original degree, and that there is a professional or scholarly purpose that requires this second degree.简译如下：“已经拥有博士学位的学生，原则上是不允许再申请PhD或比PhD更低阶的学位项目的。但特殊情况下，应教师或学系的申请，研究生部可能会网开一面。（向研究部）提出这种申请时，学系必须提供足够的证据证明，这位学生即将攻读的专业领域与之前是截然不同的，而且是非常有必要再读一个学位的。”就是说同一专业领域已经拥有博士学位再来加州大学伯克利分校读博士学位是没有意义的。但如果不是同一领域的话，是可以的。这种案例每年都有很多。比如国内博士是物理，去美国读经济学、数学或者计算机科学博士都可以。

　1、软件工程e68a8462616964757a686964616f31333433623135 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。