美国计算机硕士几年

先看一组数据：再看另一组：如果还不够，我们再来第三一组数据：下面，我们一起来解读以上三组数据，大家就应该对标题所表达意思了然于心。表一：CS专业在美国的收入水平在美国职业前景手册中，每一项与计算机科学相关的职业，在美国的就业形势远好于其他专业（80%的岗位给CS学生开放），特别是Silicon Valley，San Francisco，机会不要太多。根据美国劳工统计局的数据，2015年美国计算机年薪水平已达到$75,000，2016年计算机专业早期则到达$80,000-$90,000，2017年软件工程师年薪中位数为$103,560，而2017年美国平均年收入约只有$37,690。表二：CS是外国人在美工作人数最多的专业从表二不难看出两点：1、CS专业是唯一一个外国人在美任职人数远超美国当地居民的专业；2、在美国际留学生数量相对其他热门专业，人数最少。这意味着，站在宇宙科技中心的美国，对计算机行业人才的需求量仍然很大，在未来几年，留美就业已然是计算机行业的天下。表三：CS专业申请趋势前几年，CMU的Data Science相关方向每年缓慢增长100人左右，而2018年则突然增长到了500人。UCLA的CS专业这个申请季收到了2000+offer，而招生院只预计招收100人。很多在拿着非CS专业的录取，在去了美国之后，哪怕会为此额外付出更多，也要转CS，正是因为他们去了美国以后才真正体会到当地的就业形势。经济学里说，当每一劳动力产能和每一生产物料产能达到饱和时，只有技术进步可以无限提高产能，也就是说，技术是永远的风口。当华尔街不再浮夸，当世界经济不再野蛮，比起曾经浮华的梦想，计算机行业正悄然改变世界。

近年计算机专业发展迅猛，想要出国深造的申请者也越来越多，在众多的留学国家中，美国依然是首选想要到美深造计算机专业的同学最为关注的就是美国计算机专业大学排名了，特此我们将前10名的美国计算机专业大学排名提供给大家。美国计算机专业大学哪一所最好?（2018版）TOP1：麻省理工学院 Massachusetts Institute of Technology位于马萨诸塞州剑桥市(Cambridge, Massachusetts)， 是美国一所综合性私立大学，有“世界理工大学之最”的美名。麻省理工学院在众多大学排名里，均位列世界前五位。该校的数学、科学和工学专业都非常著名。位于查尔斯河附近的麻省理工学院的宿舍被认为是美国最酷的宿舍之一，由著名建筑师斯蒂文·霍尔设计。这个名为“海绵”的宿舍拿下了许多建筑奖项。计算机专业毕业生最好去向：谷歌、IBM、甲骨文、微软TOP2：斯坦福大学 Stanford University位于加州帕洛阿尔托(Palo Alto, California)，斯坦福大学的毕业生遍布了谷歌、惠普以及Snapchat等顶级技术公司。斯坦福大学有着一个惊人的数字，该校毕业生创办的所有公司每年的利润总和为2.7 万亿美元。计算机专业毕业生最好去向：谷歌、苹果、思科。TOP 3：加州大学伯克利分校 University of California-Berkeley位于加州伯克利(Berkeley, California)， 建于1868年，是美国的一所公立研究型大学，加州大学伯克利分校还是世界数学、自然科学、计算机科学和工程学最重要的研究中心之一，拥有世界排名第1的理科、世界第3的工科和世界第3的计算机科学，其人文社科也长期位列世界前5。2015年11月，QS发布了全球高校毕业生就业力排名，加州大学伯克利分校排名第八。据经济学家分析，一个在加州大学伯克利分校的工科学生和一个没读过大学的人相比，在大学毕业20年后，该校毕业生的总收入会比没上过大学的人多110万美元。计算机专业毕业生最好去向：谷歌、甲骨文、苹果。TOP 4：加州理工学院 California Institute of Technology位于加州帕萨迪纳市(Pasadena, California)，成立于1891年，是一所四年制的私立研究型学院。该院研究生课程门门都出类拔萃，2010年U.S. News美国大学最佳研究生院排名中，加州理工学院的物理专业排名全美第1，化学第1，航空航天第1，地球科学第1，生物学第4，电子工程第5，数学第7，计算机科学第11，经济学第14。加州理工学院不仅仅是工科好，在综合排名上，该校也能够排进前五十。该校的研发部门与NASA、美国国家科学基金会以及美国卫生与人类服务部有着密切的合作关系。计算机专业毕业生最好去向：谷歌、英特尔、IBM。TOP 5：佐治亚理工学院 Georgia Institute of Technology位于佐治亚州亚特兰大市(Atlanta, Georgia)，是美国一所综合性公立大学，始建于1885年。与麻省理工学院及加州理工学院并称为美国三大理工学院。其中计算机科学专业全美排名第10，该校的电气与电子工程专业声誉不错。计算机专业毕业生最好去向：IBM、英特尔、AT&T。美国计算机专业大学哪一所最好?（2018版）TOP 6：伊利诺伊大学香槟分校 University of Illinois —Urbana-Champaign位于伊利诺伊州香槟市(Champaign, Illinois)，创建于1867年，是一所享有世界声望的一流研究型大学。该校很多学科素负盛名，其工程学院在全美乃至世界堪称至尊级的地位，始终位于美国大学工程院排名前五，几乎所有工程专业均在全美排名前十，电气、计算机、土木、材料、农业、环境、机械等专业排名全美前五。伊利诺伊大学香槟分校是这个榜单上为数不多的公立学校之一。毕业生名人包括YouTube创始人陈士骏和影评人罗伯特·艾伯特。计算机专业毕业生最好去向：IBM、英特尔、微软。TOP 7：卡内基梅隆大学 Carnegie Mellon University位于宾夕法尼亚州匹兹堡市(Pittsburgh, Pennsylvania)，是一所享誉世界的私立顶级研究型大学，该校拥有全美顶级计算机学院和戏剧学院，该校的艺术学院，商学院，工学院以及公共管理学院也都在全美名列前茅。在去年的计算机专业毕业生年收入排名中，卡内基梅隆大学的学生比较靠前，平均年收入是8.4万美元。计算机专业毕业生最好去向：IBM、谷歌、微软。TOP 8：康奈尔大学 Cornell University位于纽约伊萨卡(Ithaca, New York)，康奈尔大学是常春藤联盟中名誉较好的学校。1883年，世界上第一个电气学学士专业在这里诞生。去年四月，康奈尔大学得到了1.33亿美元的资金，将在纽约市开一个理工分校。计算机专业毕业生最好去向：IBM、谷歌、英特尔。TOP 9：密西根大学安娜堡分校 University of Michigan-Ann Arbor位于密歇根州安阿伯市(Ann Arbor, Michigan)，成立于1817年，其本科商科专业排名全美第2名，营销学专业排名全美第2名，本科工程专业排名全美第6名。安阿伯市是美国宜居的大学城之一，同时也有优秀的工科院校。密西根大学的综合排名是第28位。计算机专业毕业生最好去向：谷歌、微软、IBM。TOP 10：普渡大学西拉法叶校区 Pure University—West Lafayette位于印第安纳州西拉法叶(West Lafayette, Indiana)，是一所历史悠久的研究性公立大学，历来以优良的教学质量和适中的收费标准闻名世界。普渡大学雄厚的工科实力。自1878年开始授予工科学位以来，普渡大学保持在授予工科本科学位人数最多的5所大学之列，而且是授予妇女工科学位人数最多的大学。在美国每50名工程师中就有一名毕业于普渡大学。其工学院开设专业覆盖航空航天、农业、生物、生物医学、化学、土木、建筑、电子、计算机等。普渡大学西拉法叶校区是普渡大学的主要校区。该校的航天航空学院被誉为是“宇航员的摇篮”。登月第一人尼尔·阿姆斯特朗就曾就读该校。计算机专业毕业生最好去向：IBM、英特尔、惠普。

要说近几年，除了商科之外最火的专业，那必须是CS！CS全称为Computer Science计算机科学。不仅就业路子广，毕业工资高，而且在全世界都很吃香。不过对于美国的CS专业你了解多少呢？美国大学计算机专业很受中国学生的青睐。美国可以称为是互联网方面的鼻祖，拥有了非常先进的互联网技术。今天就为各位来介绍美国留学计算机专业分析。专业介绍计算机科学（英语：computerscience，有时缩写为CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域；有些强调特定结果的计算，比如计算机图形学；而有些是探讨计算问题的性质，比如计算复杂性理论；还有一些领域专注于怎样实现计算，比如编程语言理论是研究描述计算的方法，而程序设计是应用特定的编程语言解决特定的计算问题，人机交互则是专注于怎样使计算机和计算变得有用、好用，以及随时随地为人所用。学费 / 薪资一年的学费平均在4万美金左右。CS研究生职业早期薪水达到了 $84,800， 而职业中期薪水达到了$125,000。2019美国本科or硕士计算机专业，你知多少？人工智能在美国的发展专业方向计算机科学专业在美国来说概念很模糊，也有很多细分的方向：系统与网络，人工智能与机器人，计算机隐私与安全，编程语言，数据库，计算机图形学，生物信息学与计算机生物学，算法，计算机理论，科学计算，软件工程，计算机视觉，计算机体系结构，人机交互等。· 多媒体动漫方向这个专业包括了计算机图形学ComputerGraphics，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。现在的生活离不开图形图像的数字表达处理，也就离不开学多媒体，计算机图形学的同学。· 软件编程方向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内部第一大的方向了！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。因此学这个专业工作机会较多，但是起步阶段的收入居于中等。· 计算机网络方向甚至包括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。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。· 计算机科学技术方向该方向包括了理论性非常强！的计算机理论、计算机科学与工程计算Scientific Computing等。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。目前此类学科属于前沿新生的专业，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。· 人工智能与人机交互方向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。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。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！！人机交互和人工智能专业互相交叉。并且此专业是计算机科学、行为科学、人体工程学、设计类的一个交叉领域。综上所述：美国留学计算机专业，就是由操作系统、算法、架构、编码、电路设计、信息科学、数学等等一大片专业联系起来的一个大平台。计算机专业里面的任何一个方向，都是由组成这个平台的一些小领域结合而成，互相交叉，不可割裂。此专业的学校排名梯队一：卡耐基梅隆大学，麻省理工学院，斯坦福大学，加州大学伯克利分校 这四所大学是计算机专业神一样的存在，且每所学校都有一个灵魂性的研究方向，如斯坦福的人工智能，麻省理工的数据流计算和数据流计算机方面。梯队二：伊利诺伊大学香槟分校，威斯康星大学麦迪逊分校，康奈尔大学，华盛顿大学(西雅图)，加州理工学院等。后续还有密歇根安娜堡，加州洛杉矶，马里兰帕克，普渡大学，莱斯大学，南加州大学，约翰霍普金斯大学等等。

淳熙导师：Oliver哥伦比亚大学计算机科学 硕士美国某大型互联网公司 程序员自我介绍我是Oliver, 高中的时候去新加坡读了几年预科然后考入了新加坡国立大学学习并获得了电子工程的本科学位。在这期间对计算机编程产生了浓厚的兴趣，选修了不少计算机相关的本科课程。毕业之后作为一名软件工程师就进入Dyson 新加坡的研发部门，主要从事嵌入式软件设计， 比如设计Dyson智能家居系统的一些软件模块。工作了两年多之后，觉得世界很大，想去计算机世界的中心---硅谷看看，见识一下那边的科技，了解科技巨头的环境，于是就申请了美国的CS研究生。最后选择去了哥大的CS项目继续深造，哥大毕业之后，成为一名程序员就职于北美某大型互联网公司。01美国学习经历哥大的学习应该是目前这辈子最“幸苦”（幸福并痛苦）的一段时期，比高中和本科还辛苦。由于是工作之后又回炉再造，很多数理方面的知识需要捡起来，同时哥大的很多课程比较硬核，课制也很紧（一学期4门课），自己也不想浪费学费，就选了几门很“刚”的课程，同时还要兼顾面试，可想而知，经常能看到纽约凌晨4点的样子。但也正是在这一段时间的磨砺，挖掘了自己很多的潜力和能力，更会处理multi-tasks，更善于时间管理了。记得有一个星期，在两门期中考试中还有两场面试要准备，这对时间的把控和做事的效率要求很高，必须在短时间内合理分配任务使之达到效率的最大化。由于CS行业就业很看项目经历和算法的熟练度，自己选的科目都是project比较多的实战课程，这个也对我找实习和全职帮助比较大。在这里我建议未来要读CS研究生的同学，选课的时候可以选一些比较偏实战的科目，非常能锻炼自己的编程和工程能力。02美国找工作目前理工科在美国就业难度相对容易，在理工科里面CS又是最好找工作的专业，不管在中国还是美国，CS专业都是黄金专业（公司出于diversity的角度，学CS的女生找工作更容易）。我周围的朋友基本都能在北美找到一个不错的大公司，拿着理想的薪资。但是相对容易不代表一定能拿到好的offer，在我找实习和全职期间也是面试了大大小小10多家公司才拿到仅有的几个offer。在美国找工作比较重要的第一步是有一份好的简历，我自己就做了不少项目来打磨自己的简历。其次就是networking，和学长学姐校友保持好的关系，以便以后他们能帮自己内推岗位。在就业市场，内推的效率要远远大于海投。最后就是对于CS岗位的面试，需要熟练了解各种数据结构和算法，能够在技术面试的时候脱颖而出（办公室的宠物区域）03我觉得留学美国还是很值得的一件事。我之前也在新加坡留学，两个地方确实人文，教育，思想都有诸多不同。留学也是能深度体验当地人文，文化，思想的一个好机会。我觉得知识和见识都是人生中不可多得的财富，留学北美刚好能一举两得，同时美国在金融，科技，教育方面依然是领先世界，来美国也有很多机会接触到当今最前沿的科技以及最自由的金融市场。可能国内很多报道对美国当下的状况有诸多负面描写，我也知道美国社会不是完美的，但是以我个人经验，美国的生活并没有那么危险和不安，自己不要太张扬，住在安全的区域，一般不会有什么事。最近美国疫情蔓延，确诊病例很多，但也快到拐点了，我觉得到8月份应该就会好转并趋近结束，准备来美国留学的同学可以关注疫情的发展，如果疫情能够在入学前控制住，就不用担心，可以按原计划入学，如果疫情依然严重可以申请defer一个学期。总之我相信这一切都会过去的，就像纽约州长在疫情发布会上说的，“At the end of the day, my friends, even if it is a long day, and this is a long day, love wins. Always. And it will win again through this virus.”听完了Oliver导师的故事，是不是对在美国学CS充满了兴趣。哥大的CS要怎么申请？在美国互联网公司当程序员是什么体验？在美国怎么找工作？有疑问？快私信淳熙，解答你的所有留学问题

申请美研，定校的时候，都先看看这所院校的排名，然后再考虑专业设置，就业形势，地理位置，环境，教学质量，国际生比例等等这些因素，今天就关于美国CS专业研究生，WUSTLMSCS、SUMSCS、SCUMSCE如何选的问题，来听一听专业资深老师怎么说。首先可以看看不容易被忽视的排名，从综排上看，WUSTL，19，SU，54，SCU，54，再看下USNews专排，WUSTL49，SU68，SCU没有排名（据说是没有参与）。相对来看，WUSTL的回国认可度能更高一些。接下来再具体分析下每个项目：WUSTL的CS隶属于工学院，时间是2年，可以在就业或是继续在本校读PhD之间选择，对于想要往科研方向发展的同学是比较友好的，读完MS后继续读PhD很方便。选课自由，可以最多选4门非CS系的课程，其中部分特定的课还可获得关于DataMining&MachineLearning的证书。学校的CareerService很强大，春秋各有一场careerfair，差不多会有100多家企业来招人，而且工学院在秋季会有一个专门的slamfair，大公司比如Google和Facebook、MS都有来招人，还有波音，特别喜欢招机械专业的学生，大的公司一共有三四十家。劣势：学费稍贵一些，公共交通有点不发达，虽然学校会发免费的交通卡，然而没有车的话还是会有些不方便。SUMSCS雪城的学费大概是5万美金左右，课程结构灵活，修满10门研究生课程(30学分)，包括4门必修(核心)课程，包括：结构化编程和形式化方法，计算机架构，操作系统原理，算法的设计与分析。CS系与EE系合并在同一系下，该系的研究方向是有比较大的交叉性的，共有17个研究方向，可选性比较多。根据官网给出的数据，毕业生的工作地点98%在美国，集中在旧金山湾区，纽约，巴尔的摩，德克萨斯，华盛顿，洛杉矶。基本工资范围：$60,000-$120,000。但是地理位置一般，实习可能稍有难度，而且综合排名和世界排名都不是很高。SCUMSCE，圣克拉拉的地理位置就不用多说了，学校的官网也明确地写着“位于硅谷的耶稣会大学”，常年位列美国西部区域性大学排名第一，USNews2020年综合大学排名中的新贵。气候温和，校园环境舒适。MSCE提供多个分支，数据科学、软件工程、信息保障、多媒体处理、计算机网络、计算机体系结构和系统，还可以参与实验室的活动。该项目要求45quarterunits，每学分$1044，学费方面也是可以接受的。这所学校在美国加州湾区地位还是很高的，但是因为刚刚出现在USNews的排名上，不为国内大众熟知，回国的认可度可能会受影响。

北美“码农”收入到底有多高？近期一个帖子引发了热议：20年前本科毕业月薪3000人民币的楼主，2014年35岁那年移民，现在年收入达到了40万美元，折合人民币270万……那么如何才能出国读Computer Science呢？——博世留学为你带来权威的计算机留学申请全攻略。学科概览: 什么是Computer Science尽管大家习惯性地把计算机学科称为CS，但是从人才培养目标的角度而言，我们通常认为，计算机学科可以分成计算机工程（computer engineering）和计算机科学（computer science）两部分。计算机工程方向的教学内容，通常倾向于培养学生工程项目方面的动手能力，偏重于程序设计语言的学习、软件工程的实践等等。其培养目的在于尽量拓宽学生在工具应用层面的眼界，让学生能够熟练掌握多种业界主流的开发工具和开发模型。计算机科学方向的教学内容比较偏向理论，其培养目的，是教会学生基于数学和哲学，利用计算机作为工具，对一些问题进行建模求解。所以这也要求学生具备扎实的线性代数、离散数学、形式逻辑、统计学等扎实的数学基础。这些问题有可能是生活中可以见到的应用型问题，比如研究如何准确地使用计算机算法对人脸进行识别，或使用计算机算法与人类棋手对弈，对这类问题的研究称为应用型基础研究；被研究的问题也有可能是纯理论问题，比如研究基如何通过蒙特卡洛方法对深度学习网络进行剪枝优化等等，这类研究的方向比较抽象，通常被称为理论型基础研究。我们一般认为，理论型研究是应用型研究的基础和工具。计算机工程通常是计算机系本科生和部分硕士研究生的培养方向学习范畴。而部分硕士研究生（尤其是M.Phil）和绝大多数博士研究生（Ph.D）都在从事计算机科学方面的研究。本科培养体系在本科阶段，培养计划的目的在于引领学生对计算机领域进行广泛但并不深入的了解，课程大致可以分为几类：计算机是什么：计算机科学导论，操作系统，编译原理，计算机体系结构，数据库基础，网络导论，数字电子电路，等。开发工具和开发模型：面向过程程序设计（C语言），面向对象程序设计（C++，Java或Python），汇编语言，软件工程导论，网络工程导论等。攻读更高层次学位时可能用到的数学基础：线性代数，概率与统计，离散数学，随机过程，积分变换，等。除此之外，本科培养体系里的专业选修课程会接触到一些细分领域的入门课程，如机器学习，人工智能，网络安全，管理信息系统等。研究生培养体系通常在硕士阶段，学生开始接触到比较实际的计算机科学专业方向，这通常取决于导师自己的方向。但由于硕士培养周期较短，对专业方向的涉及也常常比较浅显，硕士毕业生通常的状态是“具备比较扎实的计算机工程基础，已经开始接触计算机科学问题。到了博士阶段，学生的主要任务就是挑选一个计算机科学的细分方向进行深入研究，直至斩获该细分方向的突破性进展才能够毕业。计算机科学的研究方向互相交叉，很难给出一个科学的分类图谱，我们这里列出一些常见的研究方向及组合：细分方向：人工智能人工智能又称Artificial Intelligence，通过创造出一个数学模型，用训练的方式使其自我进化，继而能够正确处理其并未遇到的问题。这个用数学模型模拟出的过程（学习-思考-推理）与人类脑部工作机理相似，故称为人工智能。人工智能的实现方式和相关学派很多，例如基于统计的学习方法，神经网络等。人工智能是一种基础研究，其成果可供大部分应用研究使用。例如，卷积神经网络（CNN）就是一种基于神经网络的人工智能模型，如何创建卷积神经网络是人工智能研究的范畴，而如何对CNN进行合理应用甚至加以改造以解决实际问题，是应用型研究（如图像处理）的范畴。从就业的角度而言，人工智能也是一个炙手可热的方向，一般来说人工智能的细分方向又包括以下三个方面：数字图像处理：传统意义上的图像处理，通常是指对数字图像进行处理，以便于提取出其中有价值的部分。早期图像处理的研究常局限于如何通过色彩空间中的变换进行预处理，继而对轮廓，纹理进行提取，或对ROI（region of interesting）进行分割（业界曾认为图像变换、增强及分割是图像处理的三大主要任务）。其目的在于为后继工作，如物体识别等，提供精准的素材（特征）。随着人工智能的发展，图像处理的研究热点逐渐变成了人工智能在图像领域的应用研究。例如，使用生成对抗网络（GAN）对图像进行补全等。近年来，由于数字照片的普及，人们对于图像处理的需求愈发强烈，相机厂商及手机厂商，甚至一些世俗化的图像处理APP（美图秀秀等）均大量招入图像处理类研究生，以改善其产品的拍照及后期处理质量。 模式识别（PR）：通俗一点来说，模式识别的研究任务，就是回答“这是个什么东西？“。即，使用前处理（如图像处理或自然语言处理）得到的特征，对特征所对应的实例进行分类（识别）。模式识别在日常生活中的应用及其广泛，从图像类的生物特征识别（人脸、指纹、虹膜、步态识别）、图像内容识别（google photo，车辆自动驾驶）到语音类的命令词识别（智能家居）、听写（自动会议记录），都要使用模式识别的方法。模式识别与人工智能在研究方向上紧密相关，大量的人工智能研究者会选择模式识别问题作为其研究方向的应用背景。 自然语言处理(NLP)：自然语言处理是人工智能和语言学的交叉方向，也可以看作一种模式识别问题。其一般使用人工智能的理论基础，模拟人脑对人类语言的理解和生成。自动翻译、自动应答机器人等是NLP的典型应用。 人工智能方向如果按research topic来说的话，覆盖的研究话题主要有：Learning and Probabilistic Inference （深度学习与概率推断）: Graphical models. Kernel methods. Nonparametric Bayesian methods. Reinforcement learning. Problem solving, decisions, and games.Knowledge Representation and Reasoning （知识表示与推理）: First order probabilistic logics. Symbolic algebra.Search and Information Retrieval （搜索与信息检索）: Collaborative filtering. Information extraction. Image and video search. Intelligent information systems.Speech and Language （语言识别与自然语言处理）: Parsing. Machine translation. Speech Recognition. Context Modeling. Dialog Systems.Vision （计算机视觉）: Object Recognition. Scene Understanding. Human Activity Recognition. Active Vision. Grouping and Figure-Ground. Visual Data Mining.Robotics （机器人与自动驾驶）: Motion Planning, Computational Geometry. Computer assisted surgical and medical analysis, planning, and monitoring. Unmanned Air Vehicles细分方向：信息安全信息安全（Information Security，Cybersecurity）主要对加密算法、安全协议以及从网络安全或漏洞扫描等工程问题中抽象出的理论进行研究，近几年，也有相当的研究者将人工智能引入信息安全领域。随着信息化的进程，信息安全作为一项基础服务也受到了业界的关注，但目前仅限于漏洞扫描和入侵检测领域。所以业界普遍认为信息安全行业具有良好的发展前景，其研究领域包括：Cryptography （密码学）：Complexity-theoretic approaches to cryptography, development of new cryptographic systems, cryptanalysis, protocol development, applied cryptography, quantum computation, and applications that include electronic commerce, electronic voting, wireless communications, and protocols for sensor webs.Privacy （隐私安全）：Privacy in wireless sensor webs, privacy in RFID systems, privacy issues in databases, privacy in web based applications.Security, programming languages, and software engineering （软件安全）：The interaction between programming languages and computer security -- an area often called "software security."Network security （网络安全）：High-performance network security monitoring and intrusion prevention.其他细分方向人机交互（Human-Computer Interaction） 语境感知计算（Context-aware Computing）：活动分析，智能空间，位置感知系统，隐私技术；感知界面（Perceptual Interfaces）：基于视觉的界面，语音和话语界面；协作和学习（Collaboration and Learning）：基于模式的创作工具，ESL（英语作为第二语言）学习，小组协作技术，包括地理上分布式的远程沉浸式协作；验光和人类视觉模拟（Optometry and Human Vision Simulation）：计算机辅助角膜建模和可视化，医学成像，手术模拟的虚拟环境，视觉逼真的渲染等等。计算机架构与工程（Computer Architecture and Engineering）研究解决计算机体系结构中的下一代问题，以解决并行计算的巨大挑战，引入其他领域的技术（例如，用于高影响优化的机器学习），基于新型基板的架构思想，功率预算问题，微架构电路水平问题，以及传感器网络发展中的架构问题。 计算生物学（Computational Biology）生物数据集的规模和范围空前增长，包括多物种基因组数据，多态变体数据库，蛋白质结构和RNA结构数据库，基因表达数据，大规模基因敲除实验的生化测量和生物医学数据。电路设计和纳米技术的想法在新的生物传感器和执行器的设计中发挥着关键作用。表示，操纵和整合这些数据需要集合大量的计算机领域的知识，例如数据库，算法，人工智能，图形，信号处理和图像处理。对产生此类数据的潜在现象的推理需要系统级思维，这也是控制理论，信息理论和统计机器学习等领域的基础。控制、智能系统与机器人（Control，Intelligence System and Robotics）控制和机器人技术关注的是建模系统和机器的一般问题，然后使它们对输入作出适当的响应。 特别是当目标系统在规模上增长时，优化和数学技术起着关键作用。 控制范围从半导体过程控制，混合和网络控制到非线性和学习控制，所以这个领域结合了机械工程，生物学和计算机的交叉。机器人技术被广泛地解释为包括从毫米级移动机器人到3米转子跨度直升机的移动自动系统，用于组装的固定自治系统，以及诸如远程呈现和虚拟现实的人类增强能力。 为机器人提供图像理解能力，以及利用计算机视觉来辅助人类，是当前关键研究领域之一。通信与网络（Communication and Network）研究涵盖理论，模拟，仿真和实施。信息论，编码论，博弈论，控制论，统计学，数据分析和大系统渐近性的技术起着突出的作用。关心的问题包括数据中心，点对点计算，边缘计划，社交网络，无线网络控制及其需求，例如隐私和安全，激励和机制设计。研究活动还涉及系统生物学，DNA和RNA序列重建以及MRI。在大规模部署通信基础设施时，信息理论，网络，数据压缩，编码和多用户通信以及算法和协议设计以及系统范围政策考虑等一些核心问题的基础工作都是研究的核心。其他除此之外，还有Cyber-Physical Systems and Design Automation (网络物理系统和设计自动化) ，Database Management Systems (数据库管理系统)，Graphics (计算机图形学) ，Scientific Computing (科学计算) ，Signal Processing (信号处理)，Theory (计算理论与复杂度科学)。选校建议很多申请者在申请选校的时候，都依赖于US NEWS的排名，或者QS的排名。但是这些排名，一般都由学术声誉、论文数量、论文引用、会议论文和书籍出版、国际化程度等指标来衡量，对CS专业其实不很适用。CS的研究，很多时候都是在抢热点，看谁做得更快，因此很多重要的科研成果都是发表在会议论文上，而US NEWS对于会议论文的权重只有可怜的2.5%，而学术声誉等指标又过于主观，因此这些排名参考意义不大也就情有可原了。因此我们一般推荐更适合CS专业的 CSRankings.org 排名，一般来说，CMU，MIT，Stanford，UC Berkeley美国大学里毫无疑问的CS巨头，不管是理论研究还是应用领域，都是引领世界潮流的。当然，排名也仅仅是一个参考，我们建议申请者不要过于纠结排名的细微区别。比如蒙特利尔的大学，即使是在 CSRankings.org 里也仅仅是排名加拿大第7，但是在深度学习和人工智能领域，Yoshua Bengio教授可谓大名鼎鼎。由于在神经网络研究领域作出的重要贡献，Hinton教授、LeCun教授以及Bengio教授三人成功获得2019年图灵奖。如果能成为Bengio教授的学生，即使蒙特利尔大学排名不好看，又有谁在乎呢，或者说这个排名又怎么科学呢？选校不仅仅是看排名，还有地理位置，项目特色， 学校声誉，业界合作，师生比，留学成本等等。 如果想在学术圈发展，导师的业界地位最重要。如果能拜在图灵奖得主门下，学校声誉、专业排名，都可以忽略。这里说的业界地位，最起码也要是IEEE Fellow级别的。因为这样的导师，推荐信才有分量。 如果想毕业之后去公司，那么学校名气>导师地位>专业排名。毕竟HR不是学术圈里的人，一个妇孺皆知的校名比什么都好使。此外，导师的业界地位和人脉也很重要。现在很多申请者去美国读计算机的硕士，目标都很明确，就是去Amazon，Facebook，Microsoft这样的大公司，或者硅谷的明星start-up。因此有些人对地理位置看得很重，认为加州的项目就一定比其他地方好，其实不尽然。因为CS硕士毕业生，通常的就业岗位是Software Development Engineer或者Data Scientist，说实话只要学校能让你过了简历筛选，基本上学校的title就没那么重要了。剩下的比拼就是科研和项目经历，编程基本功与技能，应付笔试（刷题）和面试的能力了。至于地理位置，很多大公司都有资金实力在全美范围里招聘的，即使你在UIUC大农村，或者Wisconsin，一样会有HR主动上门来做hiring event。因此对于地理位置一般的学校，也不应该排斥。地理位置的优势可能会让你对于业界的信息资讯更为通畅，感受到的创业氛围更加浓厚，除此之外，顶多是找实习的时候，让你少搬家几次罢了。因此申请学校就是能多申尽量多申。因为就和投资一样，申请某个学校的不确定性是很大的，现在的 CS 项目申请者数量极大，很难保证每个人的材料都被认认真真看过。而如果我们不把鸡蛋放在一个篮子里，用各种投资组合进行风险对冲，就能很大程度的缩小方差、减少风险，从而获得和自己实力匹配的 offer。 对于 PhD 学生来说，我觉得你的导师水平和你学校在你科研小方向的实力非常重要，比 CS 专排重要的多，因为你真正的专业其实是你研究的小方向，而不是 CS。看小方向的实力应该去看你的领域顶会 paper 的数量和质量，毕竟 PhD 以 发 paper 为生。而看导师，除了看中 H-index，也要看他的人品以及在学术圈和业界的人脉和口碑，这和你今后的发展高度相关。另外，学校的综合排名(名气)也是非常重要的，今后假如要创业或者回国当青千，别人通常只大致知道综合排名 (除了 CMU 这种 CS 特别有名的)，这也是为什么哈佛的 CS 会比 GaTech， UTAustin 要难申。而对于 Master 来说这些排名都不大重要了，重要的是你申请的项目的质量和就业情况。例如，综排很高的学校会有那种一年的MEng，这种项目时间太短就很难找到好的工作。还有， CMU 虽然是 CS 第一强校，但因为整个学校有非常多的计算机相关学院，找工作时内耗很大，找工作时有优势的也就是和 CS 高度相关的 Master 项目(机器学习，语言技术研究，计算数据科学，计算机科学等)，其他有的还不如一些 Top20 学校 的 MSCS。课程设置根正苗红的CS项目：NEU对于计算机系本科的申请者来说，纯CS项目一般都是首选，比如美国东北大学（NEU）的CS硕士项目就很受中国学生欢迎。东北大学位于波士顿，地理位置毋庸置疑，其CS硕士生就业数据也非常不错，业界口碑也很好。毕业生起薪通常在10万美元左右，就职的岗位包括Amazon的软件开发工程师，德勤的咨询师，微软的软件工程师和全栈工程师等。从课程设置上来说，学生需要修3门必修课，课程涵盖程序设计理论，软件开发管理或计算机系统，以及算法理论。同时，学生需要在人工智能，人机交互，数据科学，游戏设计，计算机图形学，信息安全，计算机网络，编程语言，软件工程，计算机系统以及计算机理论中，选择一个领域作为specialization。同时，选课也是非常自由的，对于5门选修课的要求，只要求在specialization的领域里选至少2门，其余的课程没有限制。人工智能的track，可以选的课有：人工智能基础，机器人科学与系统，自然语言处理，机器学习，高级机器学习等。数据科学的track的课程包括：数据管理系统，机器学习，信息存储，数据挖掘技术，大规模并行数据处理，数据管理，数据科学，数据可视化等。游戏设计的track包括：游戏人工智能，计算机图形学，人机交互，游戏引擎开发，高级机器学习等。信息安全的track课程包括：软件安全，网络安全，密码学与通信安全，隐私安全与可用性，软件工程，密码学基础等。完成课业任务之后，学生还可以做6-8个月的co-op实习，以及3-4个月的暑期实习，对未来找工作也是帮助非常大的。同时，NEU还为非计算机背景的申请者设置了Align的桥梁课程，让转CS的同学可以有2个学期的时间来补一些计算机的基础，可以说，这对转专业申请CS的同学来说，考虑得算是非常周到了。工科转CS：Duke ECE杜克大学的Master of Science in Electrical and Computer Engineering是比较常见的工科学生转CS的项目，课程一共有4个方向，包括：计算机工程，信号与信息处理（大数据分析方向），工程物理，微电子与纳米材料。这是个很flexible的项目，也就是说即使你入学的时候背景是微电子相关的，一样可以选择计算机工程来作为你的硕士方向。这个项目一般两年可以读完，可以选择纯修课（coursework only），做project或者做thesis来毕业。每年招生规模在120人左右，中国学生比例较高。对于计算机工程方向，可以选择软件开发或者硬件设计两个方向。对于毕业相从事Software Development Engineer（码农）的同学来说，选择软件开发方向就行了，课程架构包括编程基础，软件工程和计算机系统基础，还有分布式系统，iOS开发，存储架构，云计算等比较实用的课程。ECE 551：是关于编程、数据结构、算法以及C++实现的课程，要求在Linux系统下用emacs写代码交作业，实现Makefile编译，gdb调试，valgrind查内存泄漏等等。教材是Duke的Drew Hilton教授自己写的《All of programming》，基本上面试中会碰到的编程问题都会在这本书里找到对应的知识点，如heap实现，哈希表实现，C++的虚函数的实现，编译基本过程，sort排序等等。ECE 550：和ECE 551一样，这也是软件工程的基础课，主要关于计算机系统与工程的入门知识。这门课从基本的电路的基础到后面讲cache的实现，MIPS语句，Datapath,指令，操作系统等等，基本是计算机里面的硬件实现，虽然内容多也杂，但感觉作为一个没学过操作系统和计算机组成的人来说还是很有收获的。ECE 650：主要关于系统编程，内容涵盖计算机网络、并发、进程线程、操作系统、数据库等等。其中比较详细的讲了计算机网络和操作系统。project也非常偏向应用，包括线程安全地实现malloc函数，基于socket编程的HOT POTATO游戏，C++里用postgresql增删改查数据库，最后修改Linux的kernel以实现几个攻击内核的函数。ECE 651：主要关于软件工程的基础知识，老师会安排实际的项目来分组，（安卓组，后端组，前端组）基于agile 的开发模式让大家给客户开发软件。可以了解到各种开发模式的区别，熟练Java开发，包括需要写一些requirement，architecture文档等等，以及真正完成一项可以使用的软件。数据科学家第一步：USC Applied Data Science随着数据科学（Data Science）越来越火热，很多北美的CS院系也开始开设新的数据科学硕士项目。南加州大学（USC）的应用数据科学硕士项目前身为Master of Science in Data Informatics，而且这个项目也可以用来做OPT的STEM extension。项目主要培养学生数据管理，数据可视化，数据挖掘，人工智能与机器学习的知识，以及大数据的基础架构（Hadoop和Spark）的应用和解决实际问题的能力。灵活的课程设置也能让学生有选择性地规划自己的学业，为留美找工作做好准备。该项目培养计划要求学生修读32学分的课程（8门课），其中6门必修课包括：INF 510：Principe of Programming for Informatics，即编程原理，包括利用Python存储，抓取和分析web数据，熟悉如何对大数据集进行操作和管理，以及简单的Java编程入门。对于Python编程能力出色的同学，可以申请免修这门课，换一门对应的选修课。INF 549：Introction to Computational Thinking and Data Science，即数据科学和计算的入门课程，授课范围覆盖数据分析，数据可视化，并行处理，元数据，数据溯源与管理等。INF 550：Overview of Data Informatics in Large Data Environment，即大数据环境的数据信息学基础课程，主要讲授数据信息学的方法，因此需要有对应的数理基础，覆盖的话题包括机器学习，数据挖掘，非SQL数据库，基于cluster的大数据分析，in-data技术等。INF 551：Foundation of Data Management，即数据管理基础，需要有相关的操作系统，网络与数据库的知识背景，主要讲授现代数据存储系统（云存储），数据管理，数据网络，数据中心，map-rece架构等。INF 552：Machine Learning for Data Informatics，即大数据科学里的机器学习，对编程能力，线性代数和统计知识有一定要求，主要侧重运用机器学习方法来解决实际问题，如专家推荐系统的搭建。INF 553：Foundation and Application of Data Mining，即数据挖掘的基础与应用，主要侧重于map-rece 架构的运用，同时结合数据挖掘算法来处理实际应用中的大数据情形。除了这些必修课以外，还需要选择一门用户界面开发或者可视化的课程，同时还有其他方向的课程可以自由选择，包括应用自然语言处理，高级数据存储，算法分析，网络搜索引擎与信息存储，大数据里的隐私与安全，知识图谱的构建等等。虽然这个项目时间紧凑，很多学生在第二学期就拿到了实习，毕业之后的就业率也算不错，不少同学都最终成为了一名传说中的Data Scientist！申请规划数学背景+编程能力正处在风口上的计算机科学，留学申请的难度越来越大。不仅有数学统计物理的同学想转行做CS，就连传统的社科类专业，比如经济学、政治学、 新闻学、社会学的人都有申请CS项目的。 一般来说CS的master比较强调申请者的编程能力和项目经历（甚至GitHub上star的多少）。同时，数学背景，比如数学分析，线性代数，数理统计等课程的成绩也是很看重的一方面，相比之下GPA比GRE托福等Standard Score重要得多。 再者，美国CS华人faculty比例相当大，一般来说国内的老师也跟北美CS的学术圈有紧密的联系，能拿到靠谱的推荐信为申请结果提升不少。除了推荐信，项目经历和研究经历，如果能在文书材料中适当地展示出申请者的学术潜力，突出科研经历与项目经历，对申请结果会有出其不意的效果。对于跨专业的申请者，在Coursera等公开课平台上修读一些编程和计算机理论的基础课，也能弥补一些跨专业申请的障碍。背景提升+套辞美国CS的申请中，套辞的作用是非常显著的，因为funding基本上是来自于professor自己的科研经费的，而且年轻的assistant professor需要大量的科研助手。当然，对于大牛校，比如哈佛大学或者CMU，他们的PhD项目都是给fellowship奖学金的，同时为了给学生自由选择导师的权利，也不会一开始就绑定导师，因此套磁的意义就不是很大。如果本科期间有去美国交流或者暑期研究的机会，可以多修课弥补国内课程设置的短板，刷高GPA，还有机会拿到内推，对申请结果是很大的提升。但是如果申请欧洲国家，或者澳洲的学校，套磁就更有决定性影响了。只要是研究型的项目(PhD/Mphil)，导师都有决定要不要你的权利，甚至说你的奖学金很可能就是从导师自己的科研经费里来的。总的来说，不管是申请硕士还是PhD，有合适的海外交流机会的话更是不要错过。 如果有参加美国数学建模比赛、Kaggle平台上的比赛、以及商业公司举办的大数据分析比赛的经历，也会让申请者增色不少。另外，由于 PhD 申请水涨船高，原本很看中 GPA 和英语成绩的 master 也越来越看科研了， 这是 master 申请者需要注意的。申请PhD：学校背景和科研经历很重要北美CS不管是硕士还是PhD，里面中国学生的比例也相当高，而且负责招生的教授很多也是华人，他们对中国学校的情况非常了解，对名校背景非常看重。每个学期的Summer都是教授们回国内开会，讲课，拿funding的季节，同时也会直接去清北复交科大等学校去找系主任要人。因此非名校背景的申请者非常吃亏。随着CS的竞争越来越激烈，名校背景往往意味着更扎实的基础知识。如果不是名校背景的同学，GPA保持在3.5以上，也可以取得不错的申请结果。一般来说，申请硕士的GPA不能低于3.2， 申请PhD不能低于3.5，再低就很难弥补了。相对来说GRE的成绩差不多就行，比如Verbal 150+，Quantitative 170，aw 3.5，但是托福成绩的好坏就往往会影响到拿Teaching Assistant(奖学金)的机会。一般来说托福要考到100+，口语22+，才不会成为你的短板。但是CS科研经费充足，老师有足够的research assistant的岗位，只要托福过了学校的基准线，科研能力强的学生也能拿到全奖。因此，对于硬性指标不强的申请者，可以考虑抓住一些科研机会，多发审稿周期较快的会议论文，在申请的时候有不错的publication会对申请者脱颖而出。同时，先申请一个硕士作为后续申请PhD的跳板，是非名校背景的申请者常用的策略。关于PhD的录取标准，担任过CMU admission committee主席的Dave Andersen 教授曾要求负责招生的老师：Don't spend a lot of time reviewing the top 2% of applicants. They're easy to identify, they get admitted everywhere, and the error rate is low.Don't spend a lot of time reviewing the bottom 50% or differentiating among them.Please focus your attention on finding the students who have the potential to be in the top 10% percent, but are likely to be overlooked by other top programs.根据Andersen教授的标准，top 2%的申请者一般毕业于顶尖名校（MIT，哈佛，CMU，Stanford等），有知名期刊或者会议的publication，接近4.0的GPA，有熟知的教授的推荐信，PS展现了对专业领域的focus和motivation。虽然这个标准非常严苛，但是对于中国申请者来说，也可以大概了解到顶尖学校的选人标准，即使不能全部达标，努力往这上面靠就能最大程度地提高自己的录取概率。申请PhD：套磁和暑期研究让你脱颖而出学校背景+推荐信+数学背景+编程能力+科研活动经历+GPA+托福/雅思/GRE……这些指标孰轻孰重，其实这个事情很难说，因为现在的申请形势是瞬息万变的，几年前的经验已经不太适用，例如前几年 MSRA（微软亚洲研究院） 号称“全国第一留学中介”，去实习的学生大多 能收到很好的录取，但是今年明显已经完全不如去美国实验室做暑研了。而即使是 CS 的大方向每个小方向也完全不同，例如，机器学习方向由于申请者多如牛毛，而且一些会议质量有所下降，某些 A 类会议的一作论文并不能保证你申到 TOP30 的学校，而系统方向的顶会一作则基本让你前程无忧。况且不同学校要求也不同。所以最好的方法是和正在国外念书甚至任教的学长学姐联系，他们可能会了解更多录取的内幕，另外要多和清北、美本的同学交流，他们往往有更好的信息来源。 当然，博世留学作为连接申请者和海外导师的桥梁，在这方面是做得非常专业的，众多CS大神在这里等你来预约。一定要对这些事情指标做个排序的话，牛推/内推 >> 顶 会 论 文 > 实 习 >GPA= 本 科 学 校 >>>TOEFL Speaking>GRE AW>TOEFL>GRE。当然，牛推和内推是可遇不可求的，申请者除了在暑期研究或者学术会议的时候去认识一些大牛教授，平时并没有很大的机会，这也是为什么海外本科优势更大的原因。尽管推荐信放在这么重要的位置，并不意味着后面几项就可以不下功夫了，而且在中国申请者这个pool里，这一项基本都可以忽略不计。一个得到了美国大牛教授强推的人，一定是和他合作发表了若干篇高水平论文，且经常用流利的英语和他谈笑风生，另外大牛之所以同意他来组里做科研，也是因为他在名校上学且有着很棒 GPA 和实习经历。所以这些变量都是强相关的，说推荐信重要是因为在审材料的时候非常看重推荐信，因为这往往反映了学生的综合实力。而且在多如牛毛的背景各异的申请者中，很难通过其他因素来快速判出高下。例如，南大的前 3 和清华的前 20 谁更好？ 均分 90 的同学虽然只排十几名，但分数真的比 92 分的第一名差很多吗？这时候，人们就会倾向于相信自己认识的人和认识申请者的人。申请硕士/PhD：时间规划大一大二是最宝贵的大学时光，很大程度上决定了你留学申请的硬件：GPA。对于CS申请者来说，最好的规划是尽量在大一大二保持均分85左右，特别是CS的专业课，有精力和机会的话，还应当多修读一些数学课和统计课程。如果是要去美国留学，大三就要开始准备托福和GRE了。特别是GRE考试要求的词汇量非常大，需要一个比较长的准备周期。 如果是去美国之外的国家留学，也要准备托福或者雅思的考试了。同时大三又是专业课最多的时候，时间规划非常重要。大三暑假也是很重要的时间点，这是准备留学申请的冲刺阶段了。 如果语言成绩考试分数不够，要抓紧时间刷分。同时根据自我发展的规划，定好自己的意向学校，对照各项留学申请的要求，查漏补缺。 比如科研经历缺乏，比赛经历空白，或者还没有跟系里的老师深 接触过，推荐人还没确定......大四一开始，申请季就来了，有的学校12月中旬就截止了。联系推荐人，准备文书材料(PS+CV)，填写网申，英语成绩送分，准备套磁，邮寄书面材料，准备面试，办理签证，行前准备......如果没有充分的准备，你将手忙脚乱。学科前景每天都有人惊呼互联网改变生活，事实上互联网科技公司也在逐步传统经济。当今市值超过5000亿美元的公司，有谷歌的母公司（Alphabet），微软，亚马逊，腾讯，Facebook，阿里巴巴等，今日头条等新兴科技公司发展势头也不容小觑。这些高科技公司每年创造者数以万计的工作岗位，使得Computer Science成为现今最为火热，前景最好的学科之一。从就业的角度而言，计算机工程方向的学生的对口就业职位是软件工程师，即人们所常说的“程序员”。基于不同的细分方向，和个人对于不同工具的熟练程度，可能分成前端工程师、后端工程师、数据库工程师、算法工程师等等。其主要职责在于基于设计文档，利用某种特定开发工具，将设计思想实现为产品。随着工作年限的增加，软件工程师可能进阶成为高级工程师、系统分析师、系统架构师等，也有相当部分的工程师在晋升过程中转为技术管理岗，即研发经理、产品经理、售前（方案）工程师等等。走学术路线的话，科研院所和高等院校是这类学生的一个主要去处。特别地，由于大学里教席通常有限，进入大专院校前有可能需要做一期博士后，以进行更深入的科研训练。然而，近年来，随着人工智能称为社会热点，业界开始意识到理论研究可以成为公司经济效益的增长点，于是对研究型人才的需求呈爆炸式增长，很多公司将研究和开发的概念进行融合，将算法的创新作为公司的主要竞争力。于是，我们可以看到各类从事人工智能领域的公司，都为研究型毕业生留有一席之地，并且薪资丰厚。留美工作相对于国内互联网公司的996甚至007的工作模式，北美的“码农”们享受着到点就打卡下班的福利。良好的work-life balance，完善的福利体系和10万美元起的年薪，让很多CS的同学毕业之后选择留在了美国，成为一个标准的美国中产阶级。一般来说，常见的岗位名称包括软件开发工程师（SDE），数据科学家（Data Scientist），机器学习家（Machine Learning Scientist），移动端工程师（Mobile Engineer），前端工程师（Front-end Engineer），产品经理（Proct Manager）等。举例来说，SDE是互联网公司需求量最大的岗位，每年Amazon，微软，谷歌等高科技公司都会招聘成千上万的工程师。一般这些互联网公司都集中在西雅图或者加州的湾区，起薪范围在14万美元左右。拿Amazon来说，SDE 1的起薪为14万美元左右，股票价值10万美元左右（分四年给），再加上4万美元左右的签字费和1万美元左右的签字费。特别优秀的可以拿到SDE 2的待遇，基本上在SDE 1的标准上可以上浮10%-20%。在积累几年经验之后，跳槽之后拿到20万美元年薪的也不在少数，回国拿到50-100万人民币年薪的也非常多。现阶段正是美国经济复苏的好时期，留学生毕业后有很多的工作机会，尤其以CS专业最为火爆。不论是硅谷/西雅图还是华尔街，软件、互联网、金融公司给CS专业毕业生的薪资水平连续两年超过10%的增长，加上灵活的工作签证和绿卡制度，吸引着许多同学转专业学CS，加入到求职大军中来。一般来说，大家欲通过面试进入科技公司，需要先投简历拿到电话/校园面试。一到三轮电话/校园面试之后表现合格的，公司会买机票邀请到总部进行Onsite面试，再进行四到七轮面对面的廝杀之后，就有机会拿到Offer。第一步拿到面试，需要有比较过硬的简历，并且找到和自己的背景对口的职位，如果有相关实习经历会非常有帮助。拿到面试之后，就要想办法搞定面试官了。一般来说面试内容分三类：个人背景 (之前的项目经验和专长）、知识题和代码题。Master的同学们会有更多的代码题，PhD 同学们会被问到比较多的科研内容。个人背景的提问很好准备，根据自己之前的经历，画出四乘四的表格，写出简历上的三到四个项(实习、科研、大研等)，在表格中填好每段经历的四个问题：“遇到了什么困难，怎样克服”、“有趣、最闪光的点”、“掌握了什么技术”以及“如何体现了团队精神”，把这个表格牢记在心即可。知识题一般是考察对基本概念的熟悉程度和CS背景是否扎实，金融公司喜欢问一些C++相关的，互联网公司可能会问一些大规模/多用户应用相关的。代码题是最后决定性的一环，需要花一些时间好好准备，熟悉常见的数据结构和算法。 —般来说，45分钟的面试，要在白板或者在线文档里写出两道中等难度的算法题，做出最低的时间和空间复杂度，没有Bug，就算合格。《Cracking the Coding Interview》、《算法导论》和 leetcode.com 都会很有帮助。有了足够的练习，先问清楚题目，然后向面试官简单描述自己的解法，如果对方觉得可行，就高速高质地把code写好，边写边和面试官交流，最后把结果做出来。可以说，这是Computer Science最好的年代，互联网+的繁荣和产业资本的推动，改变了每个人的生活，也改变了很多中国学生的命运。如果你也想留学北美学习CS，加入这些耳熟能详的互联网巨头，就赶紧预约博世留学的各位CS大神导师吧。

程序员竟然有这么大威力，可以将一个公司搞破产？！据最新消息，1月20日，深圳市某科技公司创始人尹某发文控诉，前员工燕某在游戏上线测试当天（2017年12月15日），锁死服务器与电脑，并恶意失踪，致公司损失惨重。尹某称，“我们上线不了也测试不了，等新员工到职后熟悉新代码又是几个月过去了。”他表示，公司早在三个月之前就彻底不行了，最后解散。之所以时隔这么久才曝光燕某，尹某表示项目已经败了那就无所谓了，正准备走法律程序追究燕某的责任。尹某表示现在公司已解散，自己背了几百万债在打工。程序员竟然隐藏着手握一家公司的生死大权技能！！如此牛气的职业，又能在市场上获得多少薪酬呢？2018--2019年美国大学薪酬报告PayScale公布了2018-19年美国大学薪酬报告（PayScale’s 2018-19 College Salary Report），PayScale的大学薪资报告对230万在美国全职工作的大学毕业生的数据进行了统计，得出包括489个本科专业的大学学士学位的薪资水平。下面请看美国大学本科计算机科学专业（Computer Science）的薪资排名情况。由图中可知许多收入很高的计算机科学专业的学生都来自于著名的工程学校，如：麻省理工学院、卡内基梅隆大学和里海大学！学校介绍·麻省理工学院麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology），简称麻省理工（MIT），坐落于美国马萨诸塞州波士顿都市区剑桥市，是世界著名私立研究型大学。麻省理工学院素以顶尖的工程学和计算机科学而著名，拥有林肯实验室（MIT Lincoln Lab）和麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab），2018年US News全美研究生院排名工程学第一、计算机科学第一，与斯坦福大学、加州大学伯克利分校一同被称为工程科技界的学术领袖 。截止至2018年3月，麻省理工学院的校友、教职工及研究人员中，共产生了91位诺贝尔奖得主（世界第六）、6位菲尔兹奖得主（世界第十） 以及25位图灵奖得主（世界第二）。学校介绍·卡耐梅隆大学美国卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University），简称CMU，坐落在美国宾夕法尼亚州的匹兹堡(Pittsburgh)，是一所拥有13,600名在校学生和1,423名教职及科研人员的世界著名学府。该校拥有享誉全球的计算机学院和戏剧学院，其艺术学院，商学院，工程院以及公共管理学院等也都在全美名列前茅。特别是计算机专业，与麻省理工学院、斯坦福大学和加州大学伯克利分校并列全美榜首，卡耐基梅隆大学的软件工程专业更是遥遥领先于其它名校。卡耐基梅隆大学在国际软件业界拥有极高的声誉，目前国际软件行业最通行的标准---Capability Maturity Model for Software软件生产能力成熟度模型（CMM）正是由该校的软件工程研究院研发并制定的。卡耐基梅隆大学的软件工程研究院成为美国国防部军管研究院，成为全球软件学院的楷模，其毕业生大多成为业界精英。学校介绍·里海大学理海大学（Lehigh University）由实业家艾萨·帕克（Asa Parker）创校于1865年，是美国一所历史悠久的顶尖私立研究型院校，属于爱国者联盟盟校之一，位于纽约以西75英里，费城以北70英里的伯利恒市（Bethlehem）。理海大学是全美顶级的研究型学府之一，非常重视本科教育，采用小班授课并推崇跨学科研究，每个班级平均27名学生，有80%班级的学生人数少于35人，师生比为1：9 。学生跟教授交流的机会很多，也大大提高了教授对学生的关注程度。理海大学是美国一级国家级大学。理海大学是爱国者联盟的创始成员之一。除理海大学之外，该联盟由包括美国西点军校、麻省理工学院、美国海军学院、和乔治敦大学在内的其他12个精英学府组成 。这些学府的共同特点是规模小和高度精英化。若想了解更多，欢迎关注公众号：途鹰留学途鹰留学，致力于提供最新最热留学资讯。途鹰留学APP提供“留学智能测评”，一键了解自己的留学实力！

计算机是当前先进技术的代表，美国教育水平高，技术发达，计算机专业自然是美国大学的超强专业，因此申请美国留学读计算机专业的学生也非常之多，那么美国大学计算机专业的排名又是咋么样呢?本文智课选校帝小编为大家带来美国计算机科学排名top50：各大院校难分伯仲!　排名 大学1 Stanford University 斯坦福大学1 Massachusetts Institute of Technology 麻省理工学院1 Carnegie Mellon University 卡内基梅隆大学1 University of California—Berkeley 加利福尼亚大学伯克利5 University of Illinois—Urbana-Champaign 伊利诺伊大学厄本那-香槟分校6 Cornell University 康奈尔大学6 University of Washington 华盛顿大学6 University of Michigan—Ann Arbor 密歇根大学安娜堡7 Georgia Institute of Technology 乔治亚理工学院8 Princeton University 普林斯顿大学8 Cornell University 康奈尔大学9 Georgia Institute of Technology 乔治亚理工学院9 Pure University—West Lafayette 普渡大学西拉斐特9 University of Texas—Austin 德克萨斯大学奥斯汀11 Princeton University 普林斯顿大学11 University of California—San Diego (Jacobs) 加利福尼亚大学圣迭戈(雅可布)11 California Institute of Technology 加州理工大学11 University of Wisconsin—Madison 威斯康星大学-麦迪逊13 University of Southern California (Viterbi) 南加州大学(维特比)13 University of California—Los Angeles 加利福尼亚大学洛杉矶13 University of Michigan—Ann Arbor 密歇根大学安娜堡15 Columbia University 哥伦比亚大学15 University of Maryland—College Park (Clark) 马里兰大学学院公园(克拉克)15 University of Washington 华盛顿大学15 University of California—San Diego 加利福尼亚大学圣迭戈15 University of Maryland—College Park 马里兰大学学院公园17 Columbia University (Fu Foundation) 哥伦比亚大学(福基金会)18 Harvard University 哈佛大学18 Ohio State University 俄亥俄州立大学18 Rice University (Brown) 莱斯大学(Brown)18 University of California—Santa Barbara 加利福尼亚大学圣塔巴巴拉19 University of Pennsylvania 宾夕法尼亚大学20 Brown University 布朗大学20 Rice University 莱斯大学20 Yale University 耶鲁大学20 University of Southern California 南加州大学21 Johns Hopkins University (Whiting) 约翰霍普金斯大学(鳕鱼)21 Northwestern University (McCormick) 西北大学(约翰·麦考密克)21 Pennsylvania State University—University Park 宾夕法尼亚州立大学大学公园21 University of Minnesota—Twin Cities 明尼苏达大学双城21 University of Pennsylvania 宾夕法尼亚大学25 Duke University 杜克大学25 University of Massachusetts—Amherst 麻州大学阿默斯特25 University of North Carolina—Chapel Hill 北卡罗来那大学教堂山27 Duke University (Pratt) 杜克大学(Pratt)27 Harvard University 哈佛大学27 North Carolina State University 北卡罗来纳州立大学27 Virginia Tech 弗吉尼亚理工大学28 Johns Hopkins University 约翰霍普金斯大学29 University of California—Irvine 加利福尼亚大学欧文29 University of Virginia 弗吉尼亚大学29 Pennsylvania State University—University Park 宾夕法尼亚州立大学大学公园29 University of Minnesota—Twin Cities 明尼苏达大学双城31 Brown University 布朗大学31 Rutgers， the State University of New Jersey 的罗格斯大学，新泽西州立大学31 University of California—Irvine (Samueli) 加利福尼亚大学欧文分校(山麦利)31 University of Florida 佛罗里达大学34 Northwestern University 西北大学34 Ohio State University 俄亥俄州立大学34 University of California—Davis 加利福尼亚大学戴维斯34 University of Chicago 芝加哥大学34 Rutgers， the State University of New Jersey 的罗格斯大学，新泽西州立大学34 University of California—Santa Barbara 加利福尼亚大学圣塔巴巴拉35 Iowa State University 爱荷华州立大学35 Rensselaer Polytechnic Institute 伦斯勒理工学院35 University of California—Davis 加利福尼亚大学戴维斯35 Yale University 耶鲁大学39 University of Arizona 亚利桑那大学39 University of Colorado—Boulder 科罗拉多大学博尔德39 University of Virginia 弗吉尼亚大学40 Dartmouth College 达特茅斯学院40 Stony Brook University—SUNY -纽约州立大学石溪大学40 University of Arizona 亚利桑那大学40 University of Colorado—Boulder 科罗拉多大学博尔德40 University of Utah 犹他大学40 Virginia Tech 弗吉尼亚理工大学40 Texas A 德克萨斯40 Washington University in St. Louis 华盛顿大学-圣路易斯42 Boston University 波士顿大学42 University of Massachusetts—Amherst 麻州大学阿默斯特44 Dartmouth College (Thayer) 达特茅斯学院(塞耶)44 Michigan State University 密歇根州立大学44 Northeastern University 东北大学44 University of Notre Dame 圣母大学44 Washington University in St. Louis 华盛顿大学-圣路易斯48 Arizona State University 亚利桑那州国家大学48 Boston University 波士顿大学48 North Carolina State University 北卡罗来纳州立大学48 University of Florida 佛罗里达大学49 New York University 纽约大学49 University of California—Riverside (Bourns) 加利福尼亚大学河畔(境界)49 University of Iowa 爱荷华大学49 University of Utah 犹他大学以上是小编为大家带来的“美国计算机科学排名top50：各大院校难分伯仲!”的相关内容，希望对大家有帮助。更多美国留学资讯欢迎随时登录智课选校帝平台。

刚毕业参加工作，就拿到年薪201万元！今年夏天，华为“天才少年”项目，引发了全网关注。华为招募的“天才少年”，工资都是按年度工资制度发放的，共有三档，最高年薪达201万元。目前，全球仅四人拿到华为“天才少年”最高一档年薪，分别是：钟钊（本科毕业于华中科技大学软件工程专业，博士毕业于中国科学院大学模式识别与智能系统）； 秦通（本科毕业于浙江大学控制科学与工程，博士毕业于香港科技大学机器人方向）； 左鹏飞（本科和博士毕业于华中科技大学计算机专业）； 张霁（博士毕业于华中科技大学计算机专业）。这四名天才少年的学习背景无一例外都是目前最火热的AI、计算机和数据方向，有着计算机背景。这也再次证明了为何如今这么多学生对计算机专业而如今去美国留学最热门的专业是什么呢？答案也是CS（计算机科学），没有之一。作为美国目前薪资最高、就业最广的专业，CS显然是大家走向人生巅峰的最佳选择。根据统计数据，美国软件工程师的平均年收入是8.9万美元。高级软件工程师的年收入在9.8万美元以上。CS专业，即Computer Science，计算机科学专业。因研究领域极其广阔，我们将其下属分支总结为14个主要方向：系统与网络（System and Network）人工智能与机器人（Artificia Inteigence and Robotics）计算机隐私与安全（Privacy and Security）编程语言（Programming Anguage）数据库（Database）计算机图形学（Computer Graphics）生物信息学与计算生物学（Bioinformatics and Computationa Bioogy），算法（Agorithm）计算机理论（Computer Theory）科学计算（Scientific Computing）软件工程（Software Engineering）计算机视觉（Computer Vision）计算机体系结构（Computer Architecture）人机交互（Human Computer Interaction）近几年，众多美国大学也看到了市场对计算机人才的需求，纷纷开始加大相关投入：西北大学报名计算机入门课程的学生从40多人次增长到400多人，大学还计划在未来5年将相关教师人数增加20名；在华盛顿大学，最近微软、亚马逊、Zillow和其他公司共同捐赠并资助建立了一个9000万美元的计算机科学和工程大楼；作为计算机科学专业排名最高的大学之一，UC Berkeley电气工程和计算机科学的本科人数已经从1133名增长至2546名，据统计光是计算机科学专业学生人数从2011年到2015年就增长了95%。那么问题来了：CS专业哪家强？我们来看美国的“蓝翔”！第一阶梯：超级名校1卡内基梅隆大学科研实力CMU是全美乃至全世界最大的计算机学院。对于一般的美国院校来说，计算机科学只是设置为一个系，即Department of Computer Science，然而，CMU对CS的建设非常有诚意，直接就开设成为了一个院School of ComputerScience。研究方向相当全面，研究水平也相当高，你能想到的计算机方面的研究、分支它基本都有，而且还有许多你闻所未闻、十分前沿的研究方向。CMU的计算机科学学院，最新的设置是下面设有八个系，分别为：1. 计算机科学部门（Computer Science Department）2. 人机交互研究所（Human-Computer Interaction Institute）3. 娱乐科技部门 （Entertainment Technology Center）由计算机科学学院和艺术学院共同组建4. 计算生物学部门（Computational Biology）由计算机学院和梅隆科学院合办5. 软件研究所（Institute for Software Research）Master of Software Engineering就开设在其中，还有Information Technology等等6. 语言技术研究所（Language Technologies Institute, LTI）7. 机器人研究所（The Robotics Institute）8. 机器学习部门（Machine Leaning）研究领域及出路：基于研究人员的庞大，本校涵盖了计算机科学的所有研究方向，不单细致地做每一个研究方向，并且将这些研究方向的应用也有较为深入的研究。在所有这些方向里，尤其是软件工程方向，CMU的软件工程专业被喻为皇冠上的明珠，所以这个方向也是史上最难申请！地理位置CMU现在有两个校区，主校区位于宾州的匹兹堡，还有一个校区比较新，是2002年在硅谷开设的一个新校区，简称CMU-SV。主校区地理位置没有什么特别的亮点，反正就在东北部，硅谷的地理位置就比较得天独厚了，所有的顶级公司应有尽有，苹果，谷歌，Facebook，都在附近几千米的距离，要找实习、找工作，确实是太便利了，简直可以说是就在家门口。2麻省理工学院教研实力MIT的CS专业就是以跨学科研究所著名。因此要求到这个学校进行深造的学生不但要计算机学科有一些建树和研究，并且能快速的学习和运用其他领域的知识和成果，并结合CS本专业进行创新研究。MIT的ElectricalEngineering&Computer Science（EECS）是多数该领域人士梦寐以求的地方，EECS院系是MIT的工程学院里最大的院系，拥有大概700多名博士学生。它下面设有四个学位：Master of Science为博士学位之必须阶段，但是学校并不提供最终学位为硕士的学位；Master of Engineering仅仅EE，CS自己的本科生可以申请；Electrical Engineer and Engineer in Computer Science；Doctor of Philosophy and Doctor of Science。3斯坦福大学教研实力斯坦福大学的计算机科学专业属于全美TOP 3，在计算机理论、硬件、软件、数据库和人工智能等各个领域都居于美国乃至世界领先地位。地理位置由于该校地处硅谷，所以历来被认为是最注重理论联系实际的典范，也由于其地理位置和其优秀的学术背景，每年CS院系申请竞争相当激烈。4加州大学伯克利分校教研实力Berkeley的Electrical Engineeringand Computer Science（EECS）拥有一长串的荣誉奖项，在EECS学术界有着非常强的影响力，我们不在此一一列举。该院系有500名硕士研究生和博士研究生，其研究方向有19个分支：人工智能、生物系统和计算机生物学、通信与网络、计算机结构和工程、控制、智能系统和机器人、数据库管理系统、电子系统设计、教育、能源、计算机图形、人机交互、集成电路、微型电子机械系统、操作系统和网络、物理电子学、编程系统、科学计算、安全、信号处理、理论。地理位置靠近硅谷的地理位置不用说，无论是实习还是就业都有着得天独厚的优势。5伊利诺伊大学香槟分校教研实力Illinois的CS既培养研究性人才，又培养进入Instry的人才，其CS方向包括如下几个：算法和理论、人工智能、结构、并行信息处理技术和系统、生物信息学和计算机生物学、数据库和信息系统、计算机图形、视觉和人机交互、系统和网络、编程语言、形式系统和软件工程、科学计算。地理位置虽说UIUC身居玉米地的地理位置不占先天优势，不过从UIUC计算机科学专业毕业的学生在就业市场上依然表现不俗。据领英网站给出的数据，2015年CS专业毕业的学生有283人进入谷歌、226人进入微软工作，另外进入IBM、亚马逊、雅虎、甲骨文、Facebook、苹果等科技巨头公司的人也不在少数。6宾夕法尼亚大学教研实力宾大的CS是和信息科学并在一起的Computer and Information Science。纵观计算机科学和技术的发展，宾大的CS起到了里程碑的作用，因为世界上第一步现代电子计算机“艾尼阿克”（ENIAC）诞生于1946年2月14日的宾大。该系主要的研究内容包括：人工智能、算法、信息管理、软件原理、系统以及计算机理论，其中阵容强大的主要是人工智能、信息管理和软件原理三个方向。地理位置宾大在宾州的费城——美国第六大城以及宾夕法尼亚州人口最多和面积最大的城市，费城有着较为发达的高科技产业和金融服务业，有自己的证券交易所。诸如网络与有线电视公司Comcast、保险公司CIGNA、林肯金融集团等这些实力雄厚的公司也位于这里，这对于CS毕业生提供了很大规模的人才需求。因此，费城对于宾大的CS毕业生来说就业的机会也是比较多的。7哥伦比亚大学教研实力哥大的CS系成立于1979年，研究的领域涵盖了CS领域的各个研究方向，包括：计算生物学、计算机工程、算法和用户界面、机器学习、网络、自然语言处理和语言、安全与隐私、软件系统、计算机理论、视觉与机器人等等。共开设有25个研究小组和实验室。其中，实力较强的专业方向包括机器学习、安全与隐私、软件系统以及计算机理论。地理位置哥大位于纽约曼哈顿，它的声誉以及地置赋予了毕业生的多样的就业去向，包括学术界、工业界；此外，该校有很多工科毕业生包括CS专业的毕业生经常会在该校转读金融类课程以后涉足纽约金融业，有很多选择。纽约作为世界最大经济中心、金融中心、传媒中心，对于CS人才有很大的需求。金融行业对于软件工程师、IT分析师、数据管理员、信息安全专家等人员需求非常大，而传媒行业对于计算机网络、互联网管理员、网络维护专家等人才也有非常大的需求。除了NYC，纽约州能够提供给CS学生就业机会的地方还有：拥有发达的计算机和电子工业宾厄姆顿、银行业发达的布法罗等城市。另外，纽约距离费城只需要不超过2小时的车程。费城对于CS毕业生来说就业的机会也是比较多的。8加州大学圣地亚哥分校教研实力UCSD的CSE近年发展迅猛，拥有一流的研究中心和设备，招募了好几个学术大牛，学术氛围很好。System是UCSD的强项。UCSD的研究方向包括：Algorithms andComplexityArtificial Intelligence, Bioinformatics, Computer-Aided Design,Computer Vision, Data and Knowledge Base Systems, Embedded Systems, Graphics,Meaning and Computation, Network Security and Cryptography, Parallel andHigh-Performance Computation, Processor Architecture and Compilation, SoftwareEngineering, Systems and Networking。地理位置UCSD校园位于La Jolla， San Diego北边的一个下属行政区， 离San Diego市中心还比较远。San Diego确实是一个气候宜人、景色优美的地方。由于靠海，维度又比较靠南，所以冬天不会太冷、夏天不会太热，有加州的充足的阳光，又比北加州气候温和，所以San Diego当地的人都叫这座城市The Finest City。由于学校实力强劲，又地处加州，实习工作都方便找。很多知名大公司也会来UCSD这里招实习、工作，只要你有能力有本事，找工作并不是难事。9纽约大学教研实力CS的特色在于与别系（尤其是数学系）合作非常紧密，CS学生跨学科学习和合作的机会较多，如化学，物理，生物，神经科学，艺术和商学院等。研究内容包括算法与理论，密码学，计算生物学，计算机图形图像与用户界面，形式化方法，机器学习与知识呈现，自然语言与语音处理，网络、操作与分布系统，科学计算。地理位置可参考哥大的地理位置优势10康奈尔大学教研实力CS是Faculty of Computingand Information Science（CIS）里的一个系，Cornell的计算机系历史悠久，其专业实力位居美国TOP 5。主要包括11个研究领域：人工智能、机器人、计算生物学、科学计算、计算机架构与超大规模集成电路、网络安全、数据库系统、系统与网络、计算机图形、计算机理论和程序设计语言。人工智能：这是Cornell的CS里最有实力的研究。从1990年开始，在世界的AI研究领域中始终处理领导者的地位，拥有多个研究小组。计算机理论：Cornell最传统、深入的研究领域之一，研究涉及了全部的计算机理论，旨在发展现代计算复杂性理论,有效的基础图算法,并使用应用逻辑与正式验证构建可靠系统。11密歇根大学安娜堡教研实力实验室比较好进，找老师也比较容易。想拿MS当跳板转PhD的话不错。很多EE的同学在这边也会修CS的课。选课比较灵活。主要的研究领域有ArtificialIntelligence, Computer Architecture, Computer-Aided Design and VLSI,Interactive Systems, Quantum Science and Devices, Software Systems, Theory ofComputation。除了密歇根大学自己的教师之外，由于密歇根大学的名声，以及毗邻底特律“近水楼台先得月”，来自世界各地的客座教授和讲师也源源不断地出现在密歇根大学课堂上。地理位置密歇根大学由3所独立的大学分校组成，这几个校区分别在位于安安娜堡市、迪尔伯恩市和弗林市，这几个校区经济都不很发达，安阿伯市稍好，另两个城市的建设和发展都大大落后于一般的美国地区。近些年来，随着美国汽车工业的逐渐下滑，五大湖地区的工业已经不再据有美国历史舞台的中心地位，密歇根州就业和工作前途已大不如前。12布朗大学教研实力Brown大学成立于1764年，她的CS教育从1979年开始招收研究生，与数学、建筑、生物、经济、工程、认知与语言科学、物理、神经学等有交叉，教授也有可能来自这些系。其中计算机理论和算法是最多教授从事的研究分支，而计算分子生活学是Brown最活跃的分支，研究内容包括计算解剖学，计算生物学，计算神经系统科学等，并与TheCenter for Computational Molecular Biology（CCMB）联合从事研究工作。地理位置Brown大学地处东北地区小州Rhode Island的首府Providence，罗得岛主要的经济产业有船运，制造业与卫生服务业，都有CS的用武之地。距离波士顿约一小时的车程，离纽约NewYork需3个半小时的车程，让其毕业生的就业出路较为多样化。第二阶梯：冲刺名校1南加州大学教研实力42个终生制教授，33个研究教授和30个合聘教授共同组成的强大研究团队，研究小组包括人工智能，数据库与信息管理，图形、游戏与多媒体，并行与分布式计算，机器人、人脑理论与计算神经科学，软件系统与工程，通讯与系统，理论与计算科学。地理位置USC的CS教育在LA是比较受到认可的，经常会有Microsoft、Blizzard、EA、Konami等大公司直接来实验室招聘，并且有较多机会将作品展示给各大公司职业人士，并获得反馈，在此过程中潜在的就业机会也是不容忽略的。此外，从地理位置的角度来考虑，离硅谷6小时车程，就业出路较好。2佐治亚理工学院教研实力Gatech的CS设在College of Computing下，其中有三个School：School of Computer Science，School ofInteractive Computing，School of ComputationalScience&Engineering。涉及的领域很宽广，目前有近两百位教研人员、8个Research Center。Gatech录取后，换老师、换组比较容易，特别第一学期结束，不过鼓励尽早确定自己的研究兴趣。地理位置Tech校园并不是很大，位于亚特兰大的中城（Midtown）地段。亚特兰大就业机会本身就不少。南部第一大航空港、可口可乐总部、CNN总部等等都在，本地机会很多。学院在提供Job Opportunity信息方面做得不错。3德州农工大学教研实力研究领域包括：Human-CenteredSystems, Intelligent Systems, Software, Systems, Theoretical Foundations,Bioinformatics, Brain Networks, Computational Science and Engineering, DigitalHumanities, Security , Emergency Informatics。Master Non-thesis跟Thesis是可以自由转的，所以进实验室机会还是很多的。地理位置德州农工在村里，开车到休斯顿一个多小时。德州主要的工作机会在那个三角区，而德州农工正好在最中间，有地理优势，但就业一般，据说在德州很多人去加州找工作。4加州大学尔湾分校教研实力UCI的CS系设置于该校的信息与计算机科学学院下，是该院最大的系。研究方面，该系涉及到了CS领域下11个研究方向，包括：算法与复杂性，人工智能与机器学习、生物医学信息学、计算机体系结构与嵌入式系统、计算机图形学与可视化计算、数据库与数据挖掘、网络与分布式系统、编程语言与编译、安全隐私与密码学、科学计算以及普适计算。其中，网络与系统、人工智能和计算机安全这几个方面的研究实力最为突出。地理位置加州由于其高度发达的经济市场，为CS毕业生提供了得天独厚的优势。尔湾是美国加利福尼亚州橙县的一个城市，位于该县中部。近几年经济速度增长很快，当地有许多IT企业，UCI的CS学生很容易能找到实习机会，同时也能有较好的就业前景。除此之外，尔湾附近的洛杉矶、萨克拉门托市、旧金山湾区的圣何塞市都对CS人才需求很大。5华盛顿大学教研实力华盛顿大学的计算机专业在全美也是很不错的。首先院系规模较大，在职60名Faculty成员，每年近200位博士在读，还有大量的Master。专业排名也不错，本科计算机专业排名12，各个分支发展比较均衡，其中最强的当属，排名前5，其他分支领域也基本都位列前10。地理位置西雅图作为一个国际著名大都市，也算是美国最适宜居住和工作的城市之一了。首先气候上这里夏天清凉，冬天不冷，风景优美，气候宜人，青山、绿水、空气清新。并且西雅拥有最多世界巨头，像微软公司、波音飞机公司、亚马逊公司、星巴克公司、美国电报电话移动通讯公司、英特尔公司工业园均坐落在西雅图，就业优势显著。华盛顿大学很大一部分毕业生直接进入这些大公司了，在这些公司中，华盛顿大学毕业生所占的比例最大，而且绝对大。6雪城大学教研实力雪城大学的CS系与EE系合并在同一系下，这也是作为雪城的办学特色，因为学生可以跨学科学习。学校非常重视研究能力，学生在学习过程中也有机会参与到研究项目当中。由于EECS合办的原因，该系的研究方向是有比较大的交叉性的，共有17个研究方向。其中属于CS领域的专业方向包括：人工智能、复杂系统、分布式信息系统、高信任设计、计算机科学中的逻辑和逻辑编程、神经网络、程序设计语言、软件工程、系统安全以及计算理论。雪城大学是为数不多的，被指定为NationalSecurity Agency Center of Excellence的高校之一，因此学校在系统安全这一方面的研究很有实力。地理位置雪城大学的地理位置并不很好，位于美国纽约上州中部的城市。城市本身对于CS专业同学来说就业没有很大优势，但是多数学生可以去纽约、宾厄姆顿和水牛城等城市就业。7俄亥俄州立大学教研实力OSU的计算机科学与计算机工程合并在同一个系里，它在计算机研究和计算机教育方面的实力领先，学院长期与校外企业有合作交流。研究领域可以分为7个类别：人工智能、计算机图形学、计算机网络、软件工程，系统，产业及理论与算法。其中Instrial Collaboration（产业合作），是学校以企业IT技术的利用与创新为导向的新兴研究。OSU的CS研究方向中，实力较为出色的有系统、计算机网络、人工智能。地理位置俄亥俄州是美国的另一个制造中心，以制造业为支柱产业，相对来说高科技计算机产业并不是十分发达。比较适合CS专业人才就业的城市或地区有哥伦布市、克利夫兰、辛辛那提。OSU所在地哥伦布市距离Pure大学所在的印第安那州的州府印第安那波利斯市只需要3个多小时的车程；而距离CMU和Universityof Pittsburgh所在的匹兹堡市也只需要3小时左右的车程。地理上的便利使得OSU的CS毕业生在就业去向上也有较多的选择。8莱斯大学教研实力研究领域包括：Artificial Intelligence,Bioinformatics, Computer Architecture, Computer Graphics, Computer Networking,Computer Security, Distributed Peer-to-peer Systems, Embedded Computing,High-performance Computing, Logic and The Foundations of Computer Science,Mobile Networking, Operating Systems, Physical Computing and Robotics,Programming Language Theory, Virtual Machines。教研人员偏少，不足三十位。有两个Research Center。应该是跟近年来偏重本科教育有关。地理位置位于得克萨斯州休斯敦市郊，离市中心仅三英里车程。第三阶梯：保底名校1乔治华盛顿大学教研实力GWU的CS系比较小巧，全系只有20几位Faculty成员。教学方面实行小班授课制，一个班大约只有18个学生，学生与老师之间能够保证较为流畅的沟通与互动。研究方面，该系每年在研究经费上需要花费超过300万美元的经费，主要从事CS专业下8个专业方向的研究：算法与理论、生物信息学与生物医学计算、计算机与信息安全、数字媒体、机器智能与认知、网络与移动计算、普适计算与嵌入式系统、软件工程与系统等。其中，较有实力的方面是算法与理论以及生物信息学与生物医学计算。地理位置GWU位于美国首都华盛顿特区，华盛顿特区是美国的政治中心，它是全美政府机构最为密集的地区，同时也是全美高科技公司最为集中的地区之一，位于此处的财富500强企业很多。它的经济环境能够为CS专业学生带来很多的在政府机关或者相关的高科技公司里实习和找工作的机会。此外，华盛顿特区距离JHU所在的马里兰州最大城市和经济中心巴尔的摩市仅40英里的路程，开车只需要1个小时即可到达；距离宾夕法尼亚州人口最多和面积最大的城市费城仅137英里，大约3个小时的车程。这些大城市对于CS专业人才的就业需求都非常大，因此也能够为GWU的CS毕业生提供很多的就业机会。2佛罗里达大学教研实力UF的CS专业设置在名为计算机信息科学与工程系下，此系同时归属两个大院，College of Engineering和College of LiberalArts and Science。该Department有5个主要的研究领域：计算机图形模拟与艺术，计算机系统，数据库与信息系统，高能计算/应用算法，智能系统与计算机视觉。最热门的两个研究小组是计算机系统和智能系统与计算机视觉。地理位置Florida的Gainesville，最大的吸引力在于风景和气候，学生的住宿条件非常优越，消费低廉，不过就业市场不是很发达。官方报出来的数据，刚毕业的学生年薪4万左右，相比全国平均水平来说略低。较好出路的学生都是远赴加州或纽约等地就业较多。3伍彻斯特理工学院教研实力WPI的CS主要研究的是：算法分析、信息安全、人工智能、机器学习、移动计算、人工智能设计、自动演绎、协作过滤、组合学、计算机协助认证、游戏、电脑图形图像、多媒体、自然语言处理、网络/分布式系统、面向对象软件、操作系统、性能评估、编程语言、计算机视觉和图像处理、机器人、数据库系统、软件工程、数据挖掘、计算机理论、图论、可视化、人机交互。研究最热门的是人工智能、人机交互和网络/分布式系统。MS课程招生有两个方向，分别是Computer/CommunicationsNetworks Program和Computer Security。地理位置伍斯特理工学院位于美国东北角麻萨诸塞州的伍斯特市。麻省在50年代后开始重点发展电子、电器、仪表等工业。波士顿是最大的制造业中心，其次是中部的伍斯特和西部的斯普林菲尔德。伍斯特前往波士顿的交通非常便利，一个小时的车程即可到达。4东北大学教研实力东北大学的CS系成立于1982年，设置在计算机与信息科学学院下面，主要从事4大专业领域，包括健康信息学、信息安全、网络科学、软件可靠性的研究。最具研究实力的研究方向包括算法与理论、人工智能研究组、信息检索与数据挖掘研究组、编程语言研究组、系统研究组。地理位置东北大学在办学过程中较为重视学生的就业情况，在读期间会协助学生申请为其半年到一年的实习，协助学生积累工作经验。此外，学校所在地麻省的波士顿地区给CS学生的就业带来很大的优势。全球顶尖的信息储存与信息管理服务提供商EMC的两位创始人Richard Egan和Roger Marino正是东北大学EE专业的毕业生，EMC也是东北大学CS专业毕业生的一个较大就业吸收者。以上就是美国计算机专业比较强的学校了，如果你也正在考虑计算机留学，可以参考哦~