美国ece专业硕士

录取院校：斯坦福大学密西根大学安娜堡分校-PhD全奖加州理工学院录取专业：机械工程、电子电气工程成绩背景：国内985 GPA 3.5+，3.9+（国外），GRE325+，托福110+指导老师：陈楠（上海新东方前途出国 美研部前期顾问）贾冠兰（上海新东方前途出国 美研部服务顾问）倪珊珊（上海新东方前途出国 美研部选校组长）赵晨（上海新东方前途出国 美研部尊享文书导师）案例难点1.远程服务，有时差：学生是在大三暑假才加入我们的留学服务，学生本人留在美国院校完成暑研，家长担心时差影响服务质量。我们告知学生和家长，团队有大量海本学生的辅导经验，辅导可以根据学生安排选择合适的时间，紧密配合，最终家长选择信任我们。2.前两年GPA一般：学生前两年在国内GPA 3.5+，这个成绩距离名校的录取和入读生水平有较大差距。后虽然在国外成绩很高，有3.9+, 但申请时所占权重较小。而且大三下时，还有一门试验课B+。申请材料递交后，我们建议学生向学校补充了学生大四上秋季成绩单。此举对申请举足轻重，学生在大四上成绩保持3.9+的绩点，且在进阶试验课II取得了A，弥补了之前试验课I的B+。配合新成绩单大四下300-500 Level在修核心课程，学生的专业课程一目了然，并且成功向录取委员会表明自己的学术水平。3.申请院校定位高：学生在国外读书期间，得到本校老师口头承诺博士offer，相当于博士套磁成功，所以目标定位在专业排名高于密歇根安娜堡院校的项目作为申请目标。在充分了解了学生的软硬实力之后，选校后期老师做了大量的分析调研，和学生一起分析了申请的风险。我们愿意帮助学生实现梦想，冲击斯坦福大学和加州理工学院。4.申请学位不清晰：学生和家长针对申请硕士或者博士项目并没有达成一致建议，所以在申请的时候我们选择硕博混合申请，同时学生在整理文书时也需要小心斟酌用词。学生在系统和全面的学习本专业后，有感兴趣的研究方向，并积累了丰富的科研经历。大三有两段科研经历，并产出一篇SCI二区三作在投，有效提升了申请竞争力。上课之外紧密的科研，是蜜糖或毒箭，可能让人爱上科研，也可能劝退一个人读博积极性。指导学生文书时，我们建议学生简单一两句话带过每天筋疲力尽但收获极致的心情，让招生官产生共情，体现出学生面对科研的真实心境和态度。顾问解析学生加入服务时间教晚，好在GT都已经出分。由于时差原因，学生的材料我们基本上是和妈妈对接的。妈妈对孩子的材料非常操心，也很配合，我们这边就本校2+2项目如何开在读证明，使用哪个学校的在读证明，如何开入读证明，托福成绩单如何截图等问题给与了细致指导，材料很快收集完毕，申请顺利进行。选校方面：学生复合专业的学习经历为拓宽硕士申请专业选择提供了基础。学生本科期间国内两年学习的是Electrical and Computer Engineering专业，国外两年学习的是Mechanical Engineering。国内本科部分，学院课程设置上非常有专业特色，一学年安排三学期课程，强化学科基础。国外的学习经历中，她所在的院校也是US NEWS专业排名前10的。在择校过程中，我们的择校顺序是首先选择有意愿入读的学校，其次就该校开设的硕士专业，从ECE、ME、Robotics等关联项目中进行申请人素材和项目难度比较，最后确定定校名单。学生最后取得了斯坦福大学以及加州理工学院的录取。文书方面：因为学生大四上繁忙的课程和实验室日程，一周之中只有非常有限的时间可以沟通。高效地理清思路是学生与赵晨老师之间合作的亮点。虽然有时差，赵老师尽量调整学生合适的时间，和她完成高效的沟通，节约学生的时间。赵老师即使在外地参加亲友婚礼，也半夜起来跟学生讨论文书思路。赵晨老师指导学生从简历版式、重要内容，个人陈述里的学术功能性内容和细节性语言处理等引发共情，并且在小文书里体现申请者读研的决定，和学生进行头脑风暴和梳理逻辑。赵老师有丰富的申请指导经验，擅长帮助学生扬长避短，并且在分析课程作用、补充成绩单方式、措辞、快递发送地址都事无巨细的给予学生充分指导。最终学生通过自己的努力，在我们的帮助下收获了梦校的录取。顾问介绍陈楠 Amanda 新东方前途上海徐汇中心 资深前期咨询顾问七年美国留学咨询工作经验，西班牙语专业八级，3年同声翻译经验。擅长倾听和分析问题，精准挖掘学生的潜力，指导定位学生未来职业方向，结合学生自身背景做个性化方案。专注于挖掘学生亮点和提升学生的综合背景实力。对美国院校特点、专业、就业走向非常熟悉。了解美国研究生申请特点，精通留学考试规划，帮助学生走出申请中的困惑。曾多次帮助低 GPA 低 GT 的学生逆袭申请到美国知名院校。辅导学员成功申请到哈佛大学教育专业、斯坦福大学机械工程专业、加州理工学院电子工程专业，及超过百枚各专业录取来自哥伦比亚大学、宾西法尼亚大学、芝加哥大学、西北大学、康奈尔大学、卡耐基梅隆大学、南加州大学、纽约大学等名校，学员遍布全美。贾冠兰 Emily新东方前途上海徐汇中心 美研部资深中期服务规划导师三年美国研究生相关工作经验，先后辅导近200名同学成功赴美，熟悉美国名校申请政策和流程，擅长为学生量身定制美国留学规划，并多次帮助非名校毕业生实现名校逆袭；毕业于国内知名211大学，主修经济学专业，曾获得国家级奖学金；熟悉美国商科证书考试内容（CFA、AICPA），可以帮助商科同学在学校课程学习之余给出证书考试建议，助力美国商科申请之路；擅长各类留学考试规划，制定合理打卡任务，曾帮助TOEFL首考79分的同学2个月时间提分至100+，实现最终申请结果完美逆转。录取案例包括麻省理工学院、芝加哥大学、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、约翰霍普金斯大学、西北大学、康奈尔大学、加州伯克利、加州大学洛杉矶分校等。倪珊珊 Gloria新东方前途上海徐汇中心 美研部选校组长管理科学与工程硕士。2010年起加入新东方，七年美国研究生留学选校工作经验。新东方全国美国研究生十佳顾问，前途出国优秀员工，美研中期优秀顾问，Top Performer，2018年获九枚名校奖（全上海共22枚），2019全国服务梦之队成员。迄今为止陆续帮助400余名学生获得美国知名院校录取，超过50%的学生成功申请到美国综合排名前30名大学。录取案例包括耶鲁大学、麻省理工学院、芝加哥大学、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、约翰霍普金斯大学、西北大学、康奈尔大学、乔治城大学、加州伯克利、卡内基梅隆大学、密歇根大学安娜堡分校、加州大学洛杉矶分校、纽约大学、南加州大学、佐治亚理工学院等。赵晨 Misa 新东方前途上海徐汇中心 美研部理工组尊享文书导师上海前途徐汇中心 Top Performer 全国美研条线培训导师美国印第安纳大学伯明顿分校本科毕业，就读校荣誉学院Hutton Honors College, 成绩优异，GPA 3.91, 本科期间交换至法国知名学府Sciences Po Aix。帮助近百人以学生获得耶鲁，哥伦比亚，宾夕法尼亚，卡内基梅隆，杜克，约翰霍普金斯，西北，康奈尔，佐治亚理工, UCLA, USC等美国Top 30院校硕士与博士录取, 100% 申请成功率。六年美国学习生活与工作经历。与当地美国教会与家庭交往甚密，熟知美式文化与思维。曾登上Bloomington报纸 “The Herald Times”头版。通晓法语，俄语等多门小语种，长期学习游历于美加欧洲各国，擅长以全球化视角为学生指导文书整理，留学申请与签证服务，多次主讲逾两百人签证与行前培训讲座。

今天，我们吃到了学术圈乃至留学圈的一个大瓜！有位同学曾经冒充北大学生，利用清华的系统漏洞注册两个清华保研系统账号，报名两次保研，2018年，清华研招办取消他保研资格。时至今年，这位同学竟然还能拿到了美国加州理工学院 EE系唯一一个大陆PhD Offer！？要知道，加州理工可不是普通学校，全大陆平均每年最多也就个位数的人能申请到它的PhD，况且电子工程还是加州理工最强的专业之一。2018年的闹剧...南邮14级本科学生黄同学的一些列操作堪称是一场闹剧。他盗用北大信科吴同学的学生证信息，将吴同学证件照PS为自己的证件照，以此来谎称自己是北大信科大四的学生，这是第一步。紧接着，黄同学开始扩展“校友圈子”，四处加清北学生为好友，发布清华图书馆的截图、称北大新生为学弟学妹等，并谎称自己已经被清华录取。进一步，为了加强自己的学术背景，他还在简历上写自己参与过清华SRT（清华大学大学生研究训练计划 STUDENTS RESEARCH TRAINING，只有清华本校同学可以参加。）随后，黄铜学利用清华的系统漏洞注册两个清华保研系统账号，报名两次保研。据网友透露，他先是找了清华电子系的A老师，和A说自己是北大的，A老师核实发现他是南邮的，遂拒了。然后找电子系B老师，B没要。虽然在电子系碰壁了，但他宣称自己在B课题组做过科研，B老师非常认可他。最后去了自动化找G老师，保研成功。不仅如此，他还曾谎称自己被清华交叉信息研究院录取......后来，该研究院老师公开打脸，于是黄同学被发现后，在北大BSS发表道歉帖子：2018年，清华研招办取消黄同学保研资格。2020年的顶尖录取？你以为黄同学到此为止会洗心革面？并没有。2020年录取季，黄同学成为加州理工学院 EE系唯一一个大陆PhD的录取者！这个稀少亮眼的录取把黄同学推向了又一轮舆论与质疑的风暴中。为了留学申请，黄同学“付出”的不比2018年少！我们先来看黄同学的成绩与背景：本科学校：南京邮电大学GPA：87/100GRE：147,169,3.0科研经历：国内科研四段+美国科研两段（MIT暑研和Stanford寒研）录取结果：Caltech EE PhD，CMU ECE PhD，UPenn ESE PhD，UT Austin ECE PhD，EPFL EDEE PhD，Pure ECE PhD，USC EE PhD.托福不过百，GRE成绩也不突出。据科学网爆料，黄同学是在手握麻省理工和斯坦福大学教授的推荐信、托福口语仅有20分的情况下成功申请到加州理工学院电气工程系唯一一个大陆博士学位。在获得录取后，黄同学本科阶段发表的论文就被挖出来了。他本科期间已经发表了IEEE论文，（注：IEEE指美国电子工程师协会，主要在工业界有极大影响，相当于电子和计算机行业顶级大佬）根据知乎人士指出，在黄同学其中一篇文章中，出现了把物理模型和DNN网络模型混淆等问题：（更多专业问题大家可以上知乎吃瓜）（图片来源：知乎用户）从论文，我们继而追溯到了黄同学的导师，桂冠教授。（图片来源于网络）据IEEE Xplore网站的统计，桂冠教授在上面发表了73篇IEEE Conferences论文，50篇IEEE Open Access。（图片来源于网络）另外，黄同学的一篇有224次引用量的论文，如果只看author，而不看其他同组同学的引用次数，仅仅是桂冠一人，便为黄同学贡献了40左右的自引（会导致“前期自引优势”）...（如果不排除“集团自引”的情况，贡献值则达到178...）（图片来源：知乎用户）凭借这些，黄同学完成了“从GT均劣势，到梦校大陆唯一录取”，同时写成了一篇留学故事、煲好一锅毒鸡汤给大家灌下！这个事件的影响...小德看到黄同学的一系列事件后，真的很生气。这件事情影响会很深远，每年美国高校会有很多博士/硕士申请者，他们中大部分人都是勤奋，聪明且优秀，而往往在录取的时候都是按照区域来划分，比如说中国人的申请材料就放在中国人的池子里。在中国人的申请池中，大部分中国学生的优势大多在硬件上：数学基础好，肯吃苦，代码经验丰富，paper多，等等。因此，在硬件相同优势的情况下，美国大学就会偏向录取软条件更好的学生。黄同学这次的事件就非常恶性，他直接破坏了美国名校对中国申请者硬件优势和学术诚信的信任感。黄同学作为中国人，善于钻营和利用操作获得本不属于他的名校老师的推荐信还有一些科研成果。拿到一堆亮眼的Offer以后事情败露，他不仅要自己背锅，还会极大地影响给他推荐的学长学姐、老师的声誉。美国honor code的制度就是，一旦有这样的问题，所有参与的人的honor全部完蛋。更重要的是，会加大北美名校对中国申请者的隐性歧视！他不仅让帮助他的朋友老师背锅了，让广大跟他本来毫无瓜葛，有志于求学的中国年轻人都要一起背这个锅！无论最后黄同学如何发声与挽回，这始终是一个污点。因此，小德迫切地希望有更多的中国学子站出来，证明我们中国学生是凭真实硬实力说话的！值得Pick的EE专业&名校1EE专业申请形势EE由于分支众多，科研与就业方向相差很大，所以就申请时兴趣方向尤为重要，一定要与学校的特色及开设方向一致，这也要求申请者除了达标的成绩（GPA 3.0，T 100，G 320）外也要有相关方向的科研与实习经历。作为仅次于CS容易就业的工科专业，同时交叉学科转到EE的人数越来越多，EE申请的竞争也是越来越激烈。2EE专业就业分析EE的分支之间差异比较大，不同方向对应的就业领域也各不相同，总体来说，EE的就业要比一般的工科专业好很多。另外，一部分的同学把EE作为转CS的跳板，主要做软件与网络方面的工作，最终就业指向计算机领域，这也是目前CS就业火热的情况下大家的择业趋势，也是市场驱动的结果。加州理工大学-电子工程学校简介加州理工学院（California Institute of Technology），简称“Caltech”，创立于1891年，位于美国加利福尼亚州洛杉矶东北郊的帕萨迪纳（Pasadena），是世界顶尖的私立研究型大学。该校在全球科技界久负盛名，曾于2012至2016年间连续5年位列泰晤士高等教育世界大学排名世界第1，2019-20年度排名世界第2，在物理学、化学、天文学和空间科学等领域均为世界顶级，还协助美国航空航天局（NASA）负责管理著名的喷气推进实验室。Electrical Engineering项目名称：Electrical Engineering所属学院：工程与应用科学学院Caltech的EE注重于物理（设备）和数学（系统）两方面的基础知识，并着重于EE领域的多学科性质。硕士学位通常在一年内完成，如果想要取得博士学位必须重新申请。一般来说希望申请EE博士学位的学生首先要取得EE硕士的学位。但如果学生对于EE领域下某一部分很有研究兴趣和潜力，并且能够在Statement of Purpose清楚地阐述自己背景如何匹配这个领域也是很重要的，并且申请人的推荐信所占比重也是非常大的。方向主要有：Computation and Neural Systems, Applied Physics, Bioengineering, Computer Science, and Control and Dynamical System。申请要求：语言：需要有GRE、TOEFL、IELTS成绩均分：GPA至少3.5/4.0以上，或班级排名前五或前10%麻省理工学院-电子工程与计算机科学学校简介麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology），简称“麻省理工”（MIT），位于美国马萨诸塞州波士顿都市区剑桥市，主校区依查尔斯河而建，是世界著名私立研究型大学。麻省理工学院创立于1861年，早期侧重应用科学及工程学，在第二次世界大战后，麻省理工学院倚靠美国国防科技的研发需要而迅速崛起。在二战和冷战期间，麻省理工学院的研究人员对计算机、雷达以及惯性导航系统等科技发展作出了重要贡献。麻省理工学院素以顶尖的工程学和计算机科学而著名，拥有麻省理工人工智能实验室（MIT CSAIL）、林肯实验室（MIT Lincoln Lab）和麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab），其研究人员发明了万维网、GNU系统、Emacs编辑器、RSA算法等等。Electrical Engineering & Computer Science（EECS）EECS是工学院最大的系，每年招收数百名本科生和研究生，培养他们在学术界、生物医学技术、金融、咨询、法律、纳米技术等领域的职业领导才能。MIT的Electrical Engineering & Computer Science（EECS）是多数该领域人士梦寐以求的地方， 在录取学生的时候，是直接录入到PhD的，学校没有硕士的录取（当然如果最终PhD读不下去了，中途是可以拿到硕士学位的，只要完成了硕士学位的毕业要求）。EE分为4个方向：1. Information, System, and Network Science;2. Integrated Electronic and Photonic Systems;3. Physical Science, Devices, and Nanotechnology;4. Bioelectrical and Biomedical Engineering.申请要求：学生背景：最好是数学、物理、工程或计算机专业语言要求：TOEFL成绩要求100以上或IELTS 7分以上其他要求：不需要提供GRE成绩斯坦福大学-电子工程学校简介斯坦福大学（Stanford University），全名小利兰·斯坦福大学（Leland Stanford Junior University），简称“斯坦福”，位于美国加州旧金山湾区南部帕罗奥多市境内，临近著名高科技园区硅谷（Silicon Valley），是世界著名私立研究型大学。斯坦福大学于1885年成立，1891年开始正式招生，占地约33平方公里（8180英亩），是美国占地面积第六大的大学。Electrical Engineering项目名称：Electrical Engineering所属学院：工学院斯坦福由于地理优势，坐拥APPLE GOOGLE。所以是很多学生的Dream school. Stanford的Electrical Engineering在录取时分为Master和PhD两部分。Master毕业时需修满45个学分，平均需要一年半时间毕业。PhD毕业时要修满135个学分，五年时间毕业。申请要求学生背景：最好具备工程，物理科学或数学方面具有较强的技术背景语言：TOEFL成绩要求100以上，不接受IELTS其他：GPA没有最低限制，但要求在班级排名靠前；GRE分数没有明确要求，但数学部分要求90%以上。加州伯克利-电子工程与计算机科学学校简介加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley），简称“伯克利”，英文简称“Berkeley”或“Cal”，坐落在美国旧金山湾区的伯克利市，是世界著名研究型大学和最顶尖公立大学，在学术界享有盛誉，2020年U.S. News世界大学排名第4位、世界大学学术排名第5位。数学家陈省身在此建立了美国国家数学科学研究所；“原子弹之父”奥本海默等人在此领导曼哈顿计划，制造出人类第一枚原子弹、氢弹；诺贝尔物理学奖得主欧内斯特·劳伦斯在此发明回旋加速器，并创立了美国著名的劳伦斯伯克利国家实验室；诺贝尔化学奖得主西博格等人在此发现了十六种化学元素、位居世界首位，其中第97号元素“锫（Berkelium）”即是以“伯克利”命名。Electrical Engineering & Computer Science项目名称：Electrical Engineering & Computer Science所属学院：工程学院UCB的EE专业的特殊点在于，EE专业的课程和研究方向是与CS紧密关联，分为以就业为导向和以研究为导向，EE专业有以下几个研究方向：EECS：信息、数据、网络和通信科学(IDNCS)计算机视觉与人工智能(CVAI)控制、智能系统和机器人(CIR)集成电路(INC)微/纳米机电系统(MEMS)物理电子学(PHY)信号处理(SP)EE or CS：生物系统与计算生物学(BIO)计算机结构与工程(ARC)网络物理系统与设计自动化(CPSDA)能量(ENE)申请要求语言：TOEFL不低于90或IELTS不低于7分，需要提供五年内有效的GRE成绩均分：GPA不得低于3.0/4.0写在最后君子可逝也，不可陷也；可欺也，不可罔也。——《论语·雍也》如果你也有志于EE专业并且想要在这个领域中有所追求，那么请毫不犹豫地向世界展现你的实力与学术能力！进入更好的EE专业院校，拥有更多的话语权，降低少数学术蛀虫带来的消极影响。

【基本情况】L同学本科毕业院校：University of Washington所学专业：Electrical Engineering学生成绩：GPA：3.64/4.0，TOEFL：Waive，GRE：320，AW：3.0录取院校：Johns Hopkins University，Columbia University，卡耐基梅隆大学（CMU），cornell等等录取专业： MSE in ECE入学时间：2020年秋【申请点评】L同学申请优劣势分析优势：1.美本背景，本科就读专业也是EE2.GPA优质3.海外顾问专业高效文书编撰，招生官文书严格把关。劣势：1.科研经历背景薄弱，实习经历仅有一段2.GRE优势不明显3.进入服务阶段较晚。背景提升规划需强化，但时间已不允许。申请攻略：1.因为学生加入服务时间较晚，科研经历和实习都不显著。无正经的科研项目，实习经历也仅有一段。经历长时间沟通，我让L同学提供在校进行做Projects作为Research部分的补充；关于实习经历，寒假回归妥善安排一段在亚马逊实习进行补充。2.GRE 第一次考试只有310+，并不是格外理想。我一直鼓励L同学学习，第二次刷分至320+3的成绩。此成绩也并不是相当的突出，所以一直建议L报名三刷，由于课业紧张，期末考试时间与GRE时间冲突，L同学想在回国之后继续进行。回国之后，虽然我一直鼓励其继续刷分，但因为实习和种种事项，最终未能三刷。使用320的成绩递交申请。3.关于定校，首要原则仍然是冲刺+主申+保底学校逐一使用，这样最佳也最稳妥。遵循实际情况还有L同学自己的喜好，最终我们定下的十所院校为：CMU，UCB，Columbia，UMich，GIT，UTA，Cornell，JHU，Rochester，UW等等。4.由于科研经历薄弱，文书素材内容的提供相对是匮乏的，素材并不丰富，给L同学发送了一些其他同学撰写的较好的素材，方便她能快速展开思路。同时还与L同学电话联络头脑风暴进行素材挖掘，提醒她素材需从哪些方面入手准备。5.海顾老师编撰完成后的文书，全部经由招生官进行最终审核验证，最终递交申请。申请历程：L同学加入服务时间较晚，十一月中旬才进入，此阶段多数学生都已定校逐步进行申请。刚接入分案，就立马联系L同学，头脑风暴讲解专业还有整个申请流程详细的推荐。同时马上让L同学尽快反馈CV、PS、RL信息搜集表，第一次沟通就将最紧急的事情交代清楚---马上寻找合适的推荐人。L同学也相当高效，不到一周就找到了两位老师同意帮忙进行推荐，第三位推荐人寻找时有些费劲。且第三位老师只同意帮忙进行6所学校的网推，老师明确表示这是他的原则。L同学当时就有些崩溃，这么关键的节点，这个老师居然只能进行6所院校的推荐。L同学跟我反馈之后，我立即想出了相应的对策——实习推荐人咱们可以再给他出具一封。文书素材的收集也是核心的环节，L同学因为没有科研项目实习背景，因此素材没有过多能够描述的。为了帮L同学延展思路，我特意给他发送了其他学生撰写的较好的素材，以期待给她灵感和启发提供更多优质的素材。但结果并不是格外理想，鉴于时间紧迫，我也相当心急希望L同学能尽快提交申请，跟L同学约时间进行头脑风暴深入挖掘文书素材，譬如辅助她回忆小时候一些与EE专业相关的经历，循序渐进的启发让她提供更多更优质的素材。海顾老师经验丰厚，撰写出了优质的文书，此外还有招生官进行的严格把关。递交申请大概两个月时间有余，我们收获了JHU 综合排名第十的OFFER，相信L同学还能获得更多更优质的OFFER!!!

写在前面的话：看到老鱿鱼描述的小鱿鱼在卡内基梅隆大学“幸福”的学习生活，再来看看小鱿鱼如何拿到这所计算机专业排名数一数二的大学硕士offer时，不由得会感叹一句：你必须非常努力，才能看起来毫不费力。此文写于小鱿鱼在放弃保送名额，躲在上海交大报考美国的大学时，小鱿鱼在2014年11月11日半夜领取了录取通知后写下以下的文字。我们为大家呈现一个拿到名校offer，名企offer之下，更真实的留学生的生活。共勉！！！小名：小鱿鱼个人情况：本科被上海交通大学保录，四年以上海交大药学院第一名的成绩，获得保送中科院上海药物研究所硕博连读的唯一名额，在面试的最后十分钟前，他放弃了，选择了艰难的留学生涯。Gapyear1年，寄身在上海交大，住同学的学生宿舍，刷同学的图书馆卡，苦战GRE和托福，以及计算机学术研究，最终以GPA4.0，托福99分，2篇学术期刊的成绩，被CMU（美国卡内基麦隆大学）春季申请录取，现已入职硅谷谷歌，年薪百万，获谷歌价值110万的股票。文：小鱿鱼来源：转载自【老鱿鱼】公众号原标题：《小鱿鱼的心路历程》自从我拒绝了中科院的保研之后，就一直没有再写过一篇总结日志，年底的时候没有，毕业的时候也没有。平时我都说我是要专心准备出国，但只有我自己知道这是因为我不敢去总结——毕业之后没有去向一直像一把剑吊在我头上，让我每天都过得胆战心惊。其实gapyear（空档年）过得很不顺，1月份三战刷T（托福美国英语能力考试）只有88分，3月份申请Googlesummer（谷歌夏季实习）被拒，4月份申请微软实习被刷，5月份第一次考G（GRE美国研究生入学考试）也不尽人意，7月份论文落选。2014的上半年真的过得很难受后，看着同学们已经成功找到工作、留学或者保研，每天可以边做毕设边享受毕业前的最后时光；我却要复习G（美国研究生入学考试）复习T（托福），做着两个毕设争取发两篇论文，投面试准备实习，与此同时还上着线代和概统两门数学课。那段时间经常我头一天在电院开完组会，晚上回去码代码，通宵到第二天早上，上完一个上午的课，下午去开生科院的组会，然后再回来补觉。平时经常是周一三五做计算机毕设，二四做药学毕设，周六和生科院的学弟学妹们讨论药学毕设项目，周日和密西根学院的partner（伙伴）讨论计算机毕设的项目。有时候早上五点过站在窗台看着渐亮的天空就在思考如果我GAP（空档年）一年还是没有学校要我怎么办？六月份的时候，两个毕设项目的答辩，两门课的期末考试同时向我压来。我还记得头一周周五才完成学士学位答辩，第二周周一周二就要考试。那一周为了准备答辩和复习考试，父母来交大呆了一周我其实都只有毕业典礼之后的半天和他们好好逛了逛交大，照了些照片，现在想想很遗憾很惭愧。2014年上半年那段难熬的时光里我要特别感谢小莫，如果没有她我肯定不能熬过去，她陪我去上了所有的数学课，在失败的时候安慰我后面一定会成功的，在T（托福）没考好的时候提出要和我练口语。那段时间她接受了我所有的埋怨与诉苦，鼓励我继续走下去。九月份开始申请之后，小莫也给了我很多建议，帮我修改文书。所以当我收到录取通知的时候，也是第一时间和她分享。无论过得如何痛苦，我还是正常的毕业了。毕业典礼上，大家都笑得很开心，我也跟着笑，但笑容背后隐藏着对未来的无限担忧。然后，无论文无实习的我在暑假又开始了GT（GRE、托福）的复习。已经毕业的我却还赖在学校里，借用别人的卡，借宿在学弟的宿舍，趁着别人要洗澡的时候一起跟去，趁着别人刷卡进宿舍的时候一起进去。班长说，怎么感觉你就像是寄生在交大一样，我仔细一想，这词语用得还真恰当，我真的就是寄生在交大。那段时间过得也不开心，同届的同学都在感伤和追忆大学，憧憬新的生活，我却还处于三无状态，不知未来在哪。那段时间要感谢帅宇和天祺，每天带我组团去图书馆复习，不厌其烦地帮我刷门禁，复习间隙大家就一起吐槽GRE（美国研究生入学考试）多么地变态，然后一起憧憬我们拿到录取通知的样子。与此同时，我还在做着两个科研项目，争取发出好文章，保持图书馆-实验室-寝室三点一线的生活。真正的好消息是从十月份开始的，首先是四战T（托福）终于刷到了99，虽然和众多大神相比我这T简直弱爆了，但是对我来说真的已经很满足了。然后两篇论文陆续被录用，一篇计算机的topconference （计算机顶级会议）A类的论文，一篇CADD（计算机辅助药物设计）的SCI期刊（被SCI索引收录的期刊所刊登的论文），说实话我自己都没有想到最后竟然可以都被录用。信心满满地我投了CMU（美国卡内基麦隆大学）和UIUC（美国伊利诺伊大学香槟分校）的春季申请，从此就开始陷入了漫长的等待。CMU（美国卡内基麦隆大学）今年出结果比去年要晚整整一个月，等待的那段时间我经常心乱如麻，坐在电脑面前五分钟刷一次一亩三分地和gamil（邮件），希望能看到通知。半夜睡在床上，梦里梦外都是录取的事情，一个多小时都会醒来一次，然后刷一下手机邮箱，发现没有新邮件之后又懊恼地睡去。有时候好不容易看到一封新邮件，欣喜地打开一看却是广告。那段时间妈妈经常安慰我，让我放宽心态。后来我稍微放开了一点，认为春季估计没戏了，又开始埋头准备秋季的申请。可是惊喜之所以叫惊喜，就在于它会不经意间来到你面前。今晚，当我花了一个小时思考要申请PSU（美国宾夕法尼亚州立大学）和OSU（美国俄勒冈州立大学）而不得果准备去睡觉时，传来了那熟悉的新邮件声。于是我小心翼翼打开邮箱，发现dreamschool（梦想的学校）的录取通知书就躺在那里——ECE@CMU！（卡内基麦隆大学的计算机工程专业）当时大脑一片空白，随后就想大声叫出来，然后才想起现在是半夜。于是和小莫，和父母分享了这一消息之后，我坐在这里码下了这篇日志。终于我这一年的奋斗没有白费，现在看来，gap（空档）一年终于还是值得的。在这里我要感谢我的两位导师，两位导师都很nice，带着我做项目，最终能发两篇高质量的论文，以最大程度提升我的学术背景，和两位导师是分不开的。其次要感谢我的父母，始终没有给我任何压力，得知GT（GRE与托福）没考好，论文没中的时候也只是安慰我继续前进。然后就是我的众多朋友特别是小莫、天祺、帅宇、詹扬，在我的gap year（空档年）给我了很多帮助。此外还有像GAU（留学申请互助小组）的小伙伴们我也很感谢，不厌其烦地帮我改文书，为我挑语法错误。正是有了你们的帮助，我才有可能获得这份录取。gap year我认识了很多新的朋友，来自 ADAPT lab（适应实验室）和信安（信息安全系）的诸多大神、以及GAU小组（留学申请互助小组）的各位，有时候觉得自己很荣幸能认识这些朋友，给了我很多新的思想和知识。其实直到现在我和小莫都一直最喜欢信安学院，如果再有一次读SJTU（上海交大）的机会的话真希望能够在信安学院读一次。现在回过头来看自己去年选的这条路，我真的很难相信自己竟然走通了，其中的苦痛历历在目。我的行为好像影响了药学院很多小朋友们。今年九十月份动不动就能听到有大四的学弟学妹说，就算没考上/没申请上XXX又怎么样，大不了gap（空档）一年呗。这个时候我都会告诫他们，不要轻言gap，这条路看似退路，其实绝路。虽然我现在不后悔当初自己选了这条路，但是这条路要忍受的困难，真的是很难想象的。不知不觉就写了一大堆，收到录取通知书的兴奋劲到现在都还没缓过来，就先把这篇胡言乱语贴出来吧，作为自己拿到录取通知书的纪念，也作为gap year（空档年）成功的纪念。

佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology），简称Georgia Tech，也被简称为Gatech或GT，建校于1885年，是坐落于美国东南部第一大城市亚特兰大的世界顶尖研究型大学，美国大学协会成员。它与麻省理工学院和加州理工学院并称为美国三大理工学院。佐治亚理工学院在全球拥有顶尖的学术声誉，其代表学科是工程。作为美国最好的理工类大学之一，下属的航空实验室承担了美国政府的重大科研项目，例如攻克设计先进商用飞机的技术问题，为国会制定登陆月球和火星的预算，以及为空军研发最先进战斗机等。同时，佐治亚理工的GTRI科研所拥有世界领先的网络安全、空天工程、电子系统和机械工程等项目，并与美国政府、军方和业界均有密切合作。综合排名：2020年QS排名：722020年US NEWS排名：62综合考量：主要为理工科类大学，理工科类专业可以进入世界前50 ，甚至前20。那么申请佐治亚理工大学的本科，需要满足什么样的硬性条件和背景提升条件呢？首先佐治亚理工大学每年收取国际学生人数大约占比学生总人数的10%。对于国际学生来说，佐治亚大学首先看的是成绩单。这也是很多理工科类大学对于学生的首要要求，但是很遗憾的是，佐治亚大学在官网上没有现实对于中国高中制度的认可，反而推荐大家参加IB考试。当然，如果你是美高学生，拥有SAT AP, 或者ALEVEL 成绩也是非常欢迎的。同时，对于托福和雅思是有要求的，但是没有具体分数，根据案例进行分析，推荐托福90分级以上，雅思7分及以上。佐治亚的录取分为以下几个步骤： ACADEMIC PREPARARTION / STANDARDIZED TESTING / CONTRIBUTION TO COMMUNITY /PERSONAL ESSAY/ RECOMMENDATIONS / INTERVIEW/ MAJOR SLECETION / INSITUTIONAL FIT我们分别为大家进行讲解：ACADEMIC PREPARARTION： 说白了就是高中成绩，你是否有AP IB考试，你的成绩如何，你是否为大学学术学习做好了准备。意思就是成绩好的就是准备好了，成绩差的当然就是没准备好。STANDARDIZED TESTING: 理工科类大学一直对于标化成绩还是有很高的要求的（没办法成绩不好听不懂课）。佐治亚大学鼓励学生提交SAT/ACT成绩，或者等同类型的国际考试成绩。当然，再一次没给出具体分数，推荐1450以上。佐治亚需要了解的成绩包括：最好的SAT成绩，高级英文，数学。CONTRIBUTION TO COMMUNITY：美国很多大学把校园看作社区，因此非常注重社区文化。这一部分主要考察的是学生的，义务，自我动力，个人责任，对他人的热情，主观能动性，领导力，执行了，以及求知欲。简单说就是除开学习能力之外的品质。这些能力很多能在简历中体现出来。PERSONAL ESSAY:个性小论文，回答佐治亚理工要求提交的八个问题，主要考察个人兴趣，写作能力，以及未来发展期望。Recommendation: 推荐信，佐治亚要求提供2分推荐信，一份来自老师，一份来自相关合作过的导师（最好是科研）INTERVIEW： 面试MAJOR SELECTION ： 在申请时候的专业选择也会成为考量的一个部分。INSITUTIONAL FIT：学校会综合考察每一个部分，意味着你所有申请元素都需要认真准备，谨慎对待。（同理可延申所有好大学，不缺生源的大学对于学生的审核一直都是非常严格的）。佐治亚理工本科录取看似普通，其实要求极高，这一些列美国大学都有一个特征，就是不给具体录取分数。因为没有门槛，反而录取门槛高。他们确实会综合审理学生背景，也就是说，不是只凭成绩好/背景好/某一方面特别突出就能申请的，这种学校希望学生全面发展的。不仅仅要学术上厉害，除开学术都要厉害。但是佐治亚的本科申请依然有迹可循，作为理工类学校，他们也多次强调了学习成绩和专业选择，把成绩作为中，剩下的背景提升作为辅助来进行申请才能取得更好的效果。研究生阶段的申请，如同其他学校一样，会更加专业化，也更加细致和复杂。佐治亚研究生阶段的语言基础要求是：托福90分 雅思7分以上。其次，每个专业不同，例如数据分析专业，托福就要求100分。其次是在申请中需要提交的材料：首先是：2-3封推荐信（建议3封）：推荐信必须是来自工作单位或者学校机构的。必须提供相关的电子邮箱地址。其次需要的东西包括你的本科成绩，语言成绩，有力的支持类文件（值得注意的是，一旦你被录取，你需要提交这些文件的原件）。GRE和英文语言成绩。在申请细节中，你依然需要完整的提交你本科的成绩单，以及你的相关课外经历，甚至相关科研成就。根据不同专业，在申请上依然有不同要求。在研究生申请阶段，学校同样也秉承了综合性审核的过程，只不过更加注重专业的选择。

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。

美国本科院校一般有固定的申请截止时间，但是研究生项目就不同了，不同研究生院不同项目有各自的截止日期，没有统一要求，全凭各系自定。即使是同一所高校，专业不同，截止日期也会不一样。另外，因为国际生比美国本地学生多一步签证流程，所以很多美国大学针对国际学生有不同的截止日期，比如有的商科项目分好几个批次，但都官方建议国际生在前两轮递交申请。在截止日期前，申请人不仅需要提交在线申请表，还必须保证学校按时收到自己的其他申请材料，包括推荐信、托福和GRE/GMAT成绩等。因此，提前查阅自己要申请的硕士项目截止时间，是申请过程至关重要的一步。相对而言，研究生项目一般8月、9月都开放申请，但是艺术类项目截止日期都比较偏早，很多学校在12月初甚至11月就截止，包括电影、导演、平面设计、音乐、美术类等专业。比如南加州大学Master of Fine Arts degree in Animation & Digital Arts，在8月20日开放申请，在11月15日截止申请。USC的影视制作、互动媒体研究生也是11月15日截止。上文也提到，一般非商科项目采用固定截止日期，而商科项目通常分批次申请round application，尤其是MBA项目。比如UC berkeley哈斯商学院MBA项目分三轮，第一轮在2020年9月24日就截止申请，而第三轮为2021年4月5日截止；罗彻斯特Simon商学院有五轮，第一轮10月15日截止，第五轮是次年5月1日截止。每一轮截止后，学校发一批录取通知。如果是国际生和考虑奖学金的同学早申请可能会有一些优势。整体上，11月份截止的院校和专业不是很多，申请项目截止时间早的话，同学们一定把握好自己节奏。申请截止“黄金期”集中在12月和次年1月。大部分名校会在12月截止，比如麻省理工，斯坦福，普林斯顿，哥伦比亚大学，芝加哥大学，加州大学伯克利等。虽然可能各个专业的申请截止日期还是不一样，但基本上都是12月到1月初之间。有一些学校综合排名中等，但是专排高或竞争激烈的研究生项目也会集中在12月份截止。美国顶尖法学院T14之耶鲁大学的LLM在12月1日截止，亚利桑那大学的电气与计算机工程ECE在12月15日截止。大家看下图，各院校研究生项目截止日期频次较高的基本是12月1日、12月15日，以及1月1日、1月15日。因此12月和1月是美国研究生院处理申请最繁忙的阶段，提醒各位同学一定不要卡着截止日期申请，否则万一卡不准，或材料有缺失就完全来不及补救，一定要提前准备好申请材料并寄出。而且12月还有圣诞节，又恰逢寒假，工作效率也不如平时。到了2月-4月，申请截止早的研究生项目开始发放offer，单也有一部分学校还允许递交申请，比如特拉华大学商业分析与信息管理2月15日优先截止申请，土木工程是2月1日；罗格斯大学生物学研究生项目2月1日截止，化学4月1日截止。你可能会发现有些研究生项目申请截止日期在5月以及之后，是不是意味着可以放心大胆的等到五六月份申请？不一定哦，有些不知名的院校，或竞争力小，每年申请人数很少，可能确实截止日期很晚，但有一些属于滚动录取的项目，滚动录取属于先到先得的原则，提前招满了，即使你再符合要求也只能被拒，所以还是越早越好。

原创刘弘毅新东方前途出国作为几大主流学术排名的网站代表之一，QS ranking常年都保持着很高的世界公信度，特别是在英联邦国家中，QS的话语权还是非常大的。就在最近QS公布了2020 Subject Rankings，该排名对全球83个地区1368所大学的13138个大学学科进行了比较分析，涵盖了5大教学领域和48个细分学科。其他几个知名的学术排名网站还有：Times（偏重英国大学)，USnews(偏重美国大学），上海交大世界院校排名（偏重美国大学，中国大学排名更靠前）。排名对于高校来说是吸引优秀生源最直接有效的方法，所以英、美、澳很多世界名校都非常重视学校在QS或者U.S.News上面的排名及世界影响力，加拿大的大学却是个例外。以加拿大U15成员为首的医博类大学为例，这些高校在2010年以前就纷纷退掉了QS、U.S.News的会员，在其他国家的高校都在热火朝天的向这些网站的学术评估员发送年报、论文、发展计划、最新实验成果以证明自己学校的实力的时候，加拿大的大学选择了集体回家自己玩，他们觉得与其每年花那么多会费（会费很贵的）弄个世界排名，还不如把这笔钱拿去装备一个实验室，去雇几位优秀的教授过来上课来的划算，加拿大真的是太实在了。不过话又说回来了，加拿大的高等教育体系真的非常的健全，教育资源充足，这也是为什么加拿大拥有将近60%的高等教育普及率（100个人里面有60个人上过大学，排世界第一），论人民素质及文化水平，我觉得加拿大说第二真没有国家敢说第一。那么不交会费是不是QS、U.S.News这些平台就不给加拿大的大学、专业名正言顺的排名了呢？也不尽然。尽管由于数据不足不能完全展现实力，该排的还是得排！等加拿大权威的麦克林杂志出具加拿大2020最新排名以后，小编还会带大家梳理一遍，Maclean's是加拿大的杂志，可以更加客观全面的展现加拿大大学各方面的教学及科研实力。今天前途君就以最新的2020QSsubject rankings 为参照，带大家一同探索一下，那些不需要学校提供官网数据，世界依然公认很强的加拿大专业！生命科学与医学QS在这一大类总共分了以下几个专业：农业&林业、解剖与生理学、生物科学、牙医学、医学、护理学、药剂与药理学、心理学、兽医学等。我们着重看一下几个可以申请的专业（像医学这种专业国内学生申请不了，除非你是移民或公民，而且医学院都是很难进的，学制也很长，本科大部分不接受直录）。1、生物科学只有加拿大前三强入选。生物科学或者生命科学是进入医学院或者药理学第一年可以选择的跳板专业，所以你要是有崇高的从医梦，可以以这个专业作为起点。2、药剂学与药理学多大在药剂学领域取得了很不错的成绩，排名全球第四，其次是UBC，麦吉尔，蒙特利尔，阿尔伯塔。药剂师是加拿大非常受人尊敬的职业，社会地位及工资待遇仅次于各类医生（医生还分临床医师，家庭医师，兽医，牙医等）。3、心理学又是加拿大前三强入选。特别推荐UBC的心理学，专业划分得很细，有临床心理学，心理学理论研究，心理学教育，还有犯罪心理学等等分支，很健全。缺点是很难申请，如果是硕士的话需要两年以上全职的工作经验（UBC真的很喜欢有全职工作经验的学生……），所以还是要多实习，多积累社会工作经验。（新东方开设的实习项目了解一下)4、兽医科学兽医专业圭尔夫大学的确非常的强（世界TOP5）。除此以外圭尔夫大学的酒店管理专业也很优秀，这所大学的出镜率比较低，但是很抢眼！BTW,兽医在加拿大也是很收欢迎的职业，北美这边的家庭基本都有宠物，很多家庭还不止一只狗狗，猫咪，宠物是家庭的重要成员，听说有一对加拿大夫妻离婚为了争夺一对金毛的抚养权请律师打官司，花了十几万加币你敢信？5、农业&林业UBC大学再次表现优秀，拿下了加拿大农业及森林类专业的榜眼。UBC的Master of Forest也是中国留学生很喜欢的专业之一，校园内自带森林博物馆及原始森林公园，很高大上有木有。自然科学QS在自然科学这一大类总共分了一下几个专业：化学、地球与海洋科学、环境研究、地理学、材料科学、数学、物理学&天文学。理科是比较常申请的专业，也是其他应用学科的基础，所谓学好数理化，走遍天下都不怕！1、化学化学加拿大QS排名最好的大学是多大，UBC，麦吉尔，然后是阿尔伯塔。2、物理物理与天文专业排名除了加拿大三驾马车（多大、麦吉尔、UBC）以外，还有滑铁卢大学进入了世界百强。滑大的物理非常强，天文物理领域带头人Avery Broderick教授是虚拟望远镜EHT (Event Horizon Telescope)项目的发起人之一，这个EHT拍出了人类历史上首张清晰的黑洞照片。3、数学说数学是百科之首一点都不为过，不管是理工课，还是社会科学，商科，都是以数学作为理论基础的。加拿大大学们的数学专业是很优秀的，如多大，UBC，还有滑铁卢，都是排名世界前50的顶级专业。滑铁卢大学的数学学院也是北美最大的数学学院，每年滑铁卢大学都会举行欧几里得数学竞赛，竞赛的成绩会被作为滑大录取的重要参考指标，并且是作为获取不同等级的入学奖学金的核心标化考试（建议参加新东方开设的欧赛辅导，拿证书妥妥的）。4、材料科学材料科学加拿大三驾马车表现一般，麦克马斯特大学的材料科学不错，可以和老三强水平持平。5、地理加拿大大学的地理专业非常出众，UBC大学排到了世界前十。估计得益于加拿大温哥华得天独厚的地理位置，温哥华北有落基山脉挡住严寒，南有太平洋海洋气候调节温度，真的是超适宜人类居住的城市。在这里研究地理，出去做做地理勘测，hikinghiking真的不要太舒服。6、环境科学环境科学加拿大老三强表现不错，滑大紧随其后。加拿大是非常注重环保的国家，很多省还要收碳排放的税，环境非常宜人，这也和国家还有大学都致力于环境治理的研究与整治有关。所以去加拿大学习环境科学，没毛病（随着全球变暖，特别是这次新冠疫情过后，这个专业会成为热门专业，你品，你细品）。7、地球与海洋科学UBC大学是地球与海洋科学的榜样，排名全球第17。UBC大学就在海边上，非常适合做海洋类研究，可能是这个原因把，阿尔伯塔这个平原内陆城市这个专业这么强就很奇特了。社会科学与管理QS在这一大类总共分为以下几个专业：会计与金融学、人类学、商业与管理研究、传媒学、发展研究、经济与计量经济学、教育与培训、酒店管理、法律与法律研究、图书馆与信息管理、政治学、社会政策与行政管理、社会学、体育相关学科、统计与运筹学等。我们重点看一下商科相关，信息管理、教育、经济、社会学及统计与运筹学的排名。有同学说老师，我想申请传媒可以么，加拿大的话还是算了吧，基本都是雅思需要8分才可以申请，我觉得你让一个加拿大本地学生去考也不见得一次能考到8分，想一想就行了。1、会计与金融多大、麦吉尔、UBC这老三强自不必说，约克大学的会计硕士项目是加拿大比较稀少的硕士会计项目之一，除此以外还推荐多大的MMPA项目（偏向于非商科背景的学生申请），加拿大的会计师协会认可约克大学的会计硕士项目，在学完两年MAcc课程以后可以免考六门CPA考试（多大的MMPA项目是免考5门）。舒立克商学院的牌子含金量还是很高的。2、商务与管理学习论加拿大管理学院哪家强？UBC，多大，麦吉尔，蒙特利尔还有西安大略大学名列前茅。在这里要特别说一下西安大略大学的管理学院是北美两大案例教学法发源地之一，另一个是哈佛商学院。除此以外西大也是一所敢于创新的大学，管理学院新开设的Digital Management专业可以了解一下，听起来就很高大上。3、经济UBC，多大，麦吉尔，常规的三强争霸（无敌是多么寂寞，BGM响起）。4、教育与培训亮点来了，多大的OISE教育学院拿到了世界前5的好名次，真是可喜可贺！OISE教育学院是加拿大最大的教育学院，有着丰富的项目可供学习选择。还有加拿大独一无二的Master of Teaching专业，读完了直接拿教师资格证（其他大学都需要读BEd的教育学二学位才有资格拿教师资格证）。可见多大教育学院在全球的威信有多高。除了三强以外，阿尔伯塔大学，卡尔加里大学，渥太华大学的教育学院也都很优秀。5、图书馆管理&信息管理亮了亮了！关于图书馆管理与信息管理，加拿大老三强UBC，多大，麦吉尔斩获世界第一，第三，第九的好成绩！不过话说这个专业非常难申请，竞争激烈，想尝试的学生那还不得是国内的人尖儿啊。这个专业加拿大算是扬眉吐气了，五所大学跻身世界前50！牛气！6、社会学老三强UBC，多大，麦吉尔外挂一个蒙特利尔大学。7、统计与运筹学蒙特利尔大学的统计专业排名抢眼，挤下了UBC和麦吉尔这两位老三强选手，排名世界第29位。除此以外，麦马和滑大的统计也是很优秀的。麦马的计算机金融，金融统计都是优势学科。滑铁卢自当不必说，数学学院无弱专业（数学、统计、计算机）。工程与技术QS在这一大类总共分为以下几个专业：计算机与信息系统、化学工程、土木工程、电子电气工程、机械工程、矿物与采矿工程。在这里必须强调的是，加拿大的工科专业是很强的，工程学院常年申请要求最高，毕业率却最低，也是毕业生薪资待遇最丰厚的专业领域，多年来一直备受中国留学生们青睐。至于排名大家就随便看看吧，仅供参考。1、计算机与信息系统计算机这个专业目前有多个领域是时代的热门领域，比如AI，比如大数据分析，比如云计算，比如机器学习，比如金融技术等。加拿大大学的计算机专业在市面上是非常富有竞争力的，比如多大和滑大的计算机专业，其次是麦吉尔，蒙特利尔，阿尔伯塔。滑大的计算机专业在近十年被越炒越热。连比尔盖茨都说滑大的毕业生抗压！肯干！好用！每年我们都雇很多！2、化学工程化工在加拿大是个比较传统的行业领域了，主要是做萃取、精炼、催化反应、容器储存之类的，排名集体表现一般。3、土木工程大家想到的可能是土木工程不就是去工地当工人么，搬砖的。其实国外的蓝领职业都是很舒服的，不加班，加班还有1.5倍工资。工作两小时去Tim Hortons买杯咖啡坐会儿聊聊天，冬天了就停工，第二年夏天继续，要知道加拿大的冬天经常是6个月……还别说，做工程项目的，一年四个月就可以挣别个12个月的钱。哎，说多了都是泪。4、电子&电气工程电子电气工程也是加拿大比较强的工科专业之一。不过加拿大的电子硕士专业大部分和计算机专业放在一起，叫做ECE（Electrical&Computer Engineering），可见加拿大的电子电气专业是偏向弱电领域的。主要覆盖生物医药、光电、通讯、电磁、计算机软硬件、电子电路设计等领域。5、机械，航空航天与制造工程机械专业值得一提的就是多大的机械学院了，这是加拿大最好的机械学院。其中又以机器人系非常有名，特别是在医药机器人研发领域，可以说是世界顶级的。除此以外工业机器人也做得非常好，如果有同学对机器人专业感兴趣的，欢迎申请多大。6、采矿与矿业工程采矿与矿物工程专业，加拿大大学再次集体闪光。7所大学进入世界前五十，3所大学进去世界前十，可谓战绩辉煌。也难怪，加拿大是资源出口大国，生产很多稀有矿物质，甚至还产钻石。所以在加拿大学挖矿其实是个不错的选择。现在机器人技术也在采矿领域在被积极运用，以后人都不用下到坑道去作业了，挺好的。以上就是小编为大家总结的QS2020加拿大专业排名与解析，总计4大专业类别，25个细分专业。除了上了Top100光荣榜的这些大学以外，其实加拿大还有很多优秀的大学专业被严重的低估了。等麦克林杂志更新了2020年度排名以后，前途君再带大家好好梳理梳理加拿大的大学与专业。现在就上榜的大学做一个简单的数据汇总。总结：加拿大总共有15所大学登上了QS2020 学科排名世界Top100榜单，其中多伦多大学排名世界前30位的专业最多，在统计的25个常申请专业中达到了19个；UBC麦吉尔以外，滑铁卢大学9个专业，蒙特利尔大学7个专业，阿尔伯塔啊大学7个专业也都进入了世界top100。

今天，小编给大家带来维克森林大学（WFU MSBA）与加州大学圣地亚哥分校商业分析硕士（UCSD MSBA）的对比分析。WFU MSBA学校介绍维克森林大学（Wake Forest University），又译作“维克弗里斯特大学”，简称WFU。建于1834年，坐落在美国北卡罗莱纳州历史名城温莎（Winston-Salem），是美国一所极富盛名的综合性研究大学，被称作“南哈佛”、“南方达特茅斯”。WFU连续21年位列全美大学综合排名25名左右，2019年USnews美国综合大学排名第27位。WFU商学院在《美国商业周刊》商学院排名中位列全美第11，其中教学质量连续6年来排名第1名。商学院拥有丰富的职业资源，多个项目就业率达100%，比如其王牌专业会计硕士，还有我们今天要介绍的商业分析硕士项目（MS in Business Analytics）。项目介绍开设在商学院下，STEM项目项目时长：10个月 2018年QS全球商业分析硕士排名第26位学费：$51,084申请费：$100 课程设置WFU MSBA项目共需要修37个学分，从7月开始到次年5月结束，分三个学期五个模块。具体课程安排如下：2017年入读毕达学子反馈：“学习模块方面，summer主要讲基础知识，包括概率统计，R和SAS代码编写。fall的课程主要教你如何使用统计工具进行数据分析，如何管理数据、如何用数据做预测、如何进行数据可视化etc。spring的课程就更结合实际、应用型更强一些，学习从公司运营的各个角度如何分析，包括如何分析市场营销情况、分析供应链、分析人力资源、分析金融产品等等等等。另外值得一提的是项目的课程中包括一个practicum，就是和企业合作，分析企业的数据并提出建议，这个是从fall一直持续到spring的长期项目。”申请要求本科学士学位商科,工程, 数学, 经济学, 计算机科学或liberal arts专业，学习过微积分和统计学课程适合应届毕业生申请，有无工作经验皆可建议托福107，雅思7.5要求GMAT或GRE案例参考毕达学子：C同学本科学校：中山大学，经济学申请背景：TOEFL 105，GMAT 730；录取：维克森林大学，MS in Business Analytics毕达学子：L同学本科学校：厦门大学+都柏林商学院，金融申请背景：IELTS 7.5，GMAT 740；录取：维克森林大学，MS in Business Analytics招生情况2018年官方招生数据：共90人，女生占一半平均GPA3.43，GRE 317，GMAT 6852017年入读毕达学子反馈：“整个项目60+人，两个班，一个班30+人左右。其中中国人大概占一半，美国人占一半，中国学生占比不算特别高了（和一些80-90%的项目比）。中国人中美本大概占一半，陆本占一半；大部分是应届生，一小部分有工作经验，总的来说背景很广泛。” UCSD MSBA学校介绍加州大学圣地亚哥分校（University of California, San Diego），也译为加州大学圣迭戈分校简称UCSD，成立于1960年，该校被誉为“公立常春藤”盟校，属于Tier-1全美最顶尖公立大学之一。作为世界TOP50名校，UCSD在2018年ARWU世界大学学术排名中位列第15位，在2019年USnews全球大学排名中位列第17位，2019年THE世界大学排名中位列第30位，2020年QS世界大学排名中位列世界第45位。UCSD雷迪商学院（Rady School of Management）成立于2003年，于2011年获得AACSB国际认证（相关阅读《申请商学院，怎能不知三大国际认证？》）。下面给大家介绍其商业分析硕士（Master of Science in Business Analytics）。项目介绍2016年开设在商学院下，属于STEM项目项目时长：12个月2018年QS全球商业分析硕士排名第32学费：$56,250（2018-19）申请费：$125课程设置UCSD MSBA项目需要修50个学分，具体课程设置如下：2018Fall入读校友A：“项目分为三个fall，winter，spring terms，加上项目开始与结束的两个summer session，共有5期，前四期每期需修三门课，最后一期的summer seesion2没有必修课，专门为capstone项目留出足够时间。必修课全部由商学院老师教授，必须上满20个学分才能毕业，称为“List A”，选修课为“List B”，可选12学分内的任意课程，可以选择同学院金融专业开放选修的课程，或是直接进入UCSD研究生选课的网站进行选择CS或者ECE院系的课程，只要时间不冲突，学院基本都会批准。” （来源CD）申请要求偏好数理背景强的学生。希望学生有数学，经济学，统计学，物理，，工程学或计算机科学等本科学位或5年以上工作经验若不满足上述两个条件之一，有商业分析和市场营销调研的相关经验 或 通过工作经验或课程学习，拥有很强的数理背景的学生也会考虑要求学生掌握定量方法基础，特别是概率和统计知识，以及R, SAS, STATA和 Matlab等统计工具的应用雅思最低7.0；托福平均105要求GMAT或GRE案例参考毕达学子：W同学本科学校：暨南大学，统计申请背景：TOEFL 106，GRE 320；录取：加州大学圣地亚哥分校，M.S. in Business Analytics毕达学子：Y同学本科学校：澳门大学，市场营销申请背景：IELTS 7.5，GMAT 750；录取：加州大学圣地亚哥分校，M.S. in Business Analytics招生情况2018Fall官网招生数据：共73人，82%是国际学生，40%拥有全职工作经验GPA平均3.43，托福平均105，GMAT平均701会计与金融专业背景学生最多，占比31%，其次是商业管理25%，然后是16%工程类背景学生本科学校大陆基本都是985,211大学，美本的学生也挺多。