申请纽约大学计算机硕士

专业主要分为两大类，计算机科学（Computer Science）和计算机工程（Computer Engineering），计算机科学是研究计算机及其周边各种现象和规律的科学，即计算机系统结构，程序系统，人工智能以及计算本身的性质和问题研究的学科。而计算机工程以电子计算机技术应用层面为主，较少运用自然学科中的统计、数学以及物理理论。绝大多数美国学校的计算机工程和电子工程EE是融合在一起的，一般称为ECE（Electronicand Computer Engineering）department。美国留学硕士计算机科学专业在美国而言其实概念很模糊，可以说三者是相通的。有些美国院校设置有单独的计算机科学系，也有一部分将EE和CS设志在一个院系下，例如：MIT，UC-Berkeley，Northeastern U等。还有一部分将CS和CE设置在一起，例如：U Washington Seattle，UC-San Diego，Penn State等。计算机科学CS（Computational Science）在美国，计算机科学涵盖了两个方面。一方面是理论：计算复杂性理论、计算机语言理论、算法理论等都是研究问题；另一方面是应用：计算机图像处理，人机交互，编程等等，用来处置实际问题。我们都知道，目前计算机和网络还在爆炸式地增长，这一学科正在推进着人类未来的发展，Google, Facebook的崛起，都印证了社会的资源和财富都正在源源不断向这一行业集中,毕业生前途自然无可限量。此专业申请竞争格外激烈。1.美国留学硕士计算机科学专业申请难度计算机科学无论在学术还是实际应用都发展迅猛，学位价值格外高，学位又不是太充裕，学生申请挑战难度大。尤其排名前列的学校，MIT，Stanford等等，录取率能有百分之一就算不错的。在美国，许多学生从小就开始计算机学习，至大学已有超强的计算机能力，申请更具优势。大多数中国学生则是进入高中甚至大学才系统地进行计算机学习，竞争自然就很不利。所以，除非有哪位同学在计算机方面真的是卓尔独行，否则美国留学硕士CS专业申请的牛校几乎是难上加难。那是不是可以这样理解就不申美国的CS呢？不是的。毕竟其它国家不是像美国一样，有如此多的企业把资源投入进此领域中，许多排名靠后的学校一样存在很多经费，学术成就和知名学者。排位几十名的学校，水平也远远高于其它国家知名院校。前往美国就读计算机科学专业始终是最佳的决策。2.美国留学硕士硬件成绩和软件的包装硬件成绩即所谓在校的平均成绩，美国院校录取委员中心会很看重该学生的平时在校表现，他们不太喜欢此学生平均成绩很低，GRE成绩很高，他会认为你是一个很懒惰的学生，只为考试型而计划。所以一定要保持良好的GPA固然重要。下一项即是你的学术考试GRE和非英语国家的英文考试TOEFL，他们展现你的英文水平和学习能力。一般美国大学计算机科学专业TOP 30大学的录取标准遵循以往的录取线为GPA3.3分往上，GRE320分往上。托福95分以上，需PS和凸显该专业研究领域的科研项目，及论文发表等等。3.美国留学硕士计算机科学最高收入TOP10院校排名展示：TOP1：卡内基梅隆大学（CMU）TOP2：麻省理工学院（MIT）TOP3：斯坦福大学TOP4：加州大学伯克利分校（UC-Berkeley）TOP5：伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）TOP6：康奈尔大学TOP7：华盛顿西雅图大学TOP8：普林斯顿大学TOP9：佐治亚理工学院TOP10：得克萨斯大学奥斯汀分校计算机工程CE（Computer engineering）计算机工程专业理工科是最受欢迎的专业之一，是美国最赚钱的专业之一，计算机工程专业毕业的大学生，工作经验少于5年的人，平均年收入为6.05万美元（1美元折合6.85元人民币)）；工作经验为5年至10年的人，平均年收入是8.08万美元；工作经验在10年至20年的人，平均年收入是10.4万美元。1.美国留学硕士计算机工程专业概况：计算机工程主要研究计算机处理器、多处理器通讯设计、网络设计和存储器体系，着重于硬件设计以及与软件和操作系统的交互的性能。如：多处理器光学互接网络通讯技术、实时嵌入式系统（多媒体数据流处理）、分布式数据与大规模存储系统，从而提高计算机可靠性与工作效率。计算机工程以电子计算机技术应用层面为主，而较少应用自然学科中的数学、统计及物理理论。绝大多数美国院校的EE和计算机工程是融合在一起的，从专业学习上看，研究生最后获得学位虽然有EE和CE之分，但诸多研究方向的跨学科性是相当强的，无法简单概述属于计算机还是属于电子范畴。与CS差异化表述的是，计算机科学是着重理论研究，计算机工程是着重硬件研究，所以后者对于申请者的研究背景或实践经验更加侧重，而设置CS专业的学校并不要求申请者存在实验室研究经历。2.美国留学硕士计算机工程专业成绩要求：美国留学硕士计算机工程申请对于申请者的其它硬件条件并没有很严苛的要求，非计算机背景的学生，存在相关的专业背景和研究经历也能申请，诸如一些工业设计、机械设计、通信工程等专业的学生。如果申请者不是来自特别优质的院校，也不需很自卑，需牢记的是，认认真真做好专业研究、写好论文，并计划一篇研究计划递送于教授，并且依照自己的专业倾向去认真决策自己适宜的学校，不要随意地照抄网上谈论的易录取的学校。美国院校申请切勿盲目追求GPA，拥有自己的科研经历或实验成果，展现出你所拥有的学习能力和动手实践能力！教授看到你未来的研究能力才会给你发出邀请。3.美国留学硕士奖学金申请状况：提及奖学金，虽同属于工程类学位，与EE专业相比，计算机工程的Ph.D.近几年奖学金状况并不是很好，学校能够给予Fellowship机会本身就很少，一般都是给予TA、RA，而国际学生RA机会就更少，有时可能还会遇到一轮下来大部分录取，但收获的都是AD，那么对于想要获得奖学金的学生，有几点相当：第一为研究经历，从过王的案例看，能够最后收获排名优质学校奖学金的学生，一般都能罗列出至少4至5项，同时还有一些实习或工作的经历；第二为套磁，许多背景不错的申请者最后获得不了OFFER，原因就是缺少沟通，计算机工程奖学金是非常需要申请者与校方之间进行沟通的，很多教授的钱不多，不太可能要RA，就只能从系里尽量争取，有时候不争取对方可能就不给。多数情况下，前往美国就读计算机还是需要做好自费的准备，对于奖学金期望值不要太高，从回报率而言，计算机工程学成归国还具备一定潜力，国内IT业缺少的就是高技术人才。4.美国留学硕士最佳计算机工程专业TOP 10院校展示：1.史蒂文斯理工学院2.纽约大学理工学院3.伊利诺伊理工大学4.佛罗里达大学5.密歇根大学安娜堡分校6.弗吉尼亚理工学院暨州立大学7.罗切斯特理工学院8.美国海军军官学校9.东北大学10.密尔沃基工程学院电子和计算机工程专业ECE（Electrical and Computer Engineering）在美国研究生申请者挑选的专业中，EE/ECE专业最为流行。无论学生在国内就读的是电子电气工程及其自动化，通讯与电子工程，通信与信息系统，测控技术与仪器，电力系统还是应用电子，几乎都申请了国外的EE或ECE专业。1.EE/ECE专业美国留学研究生申请录取要求GPA：不低于3.0/4.0，排名靠前的院校甚至会要求3.8/4.0或国内87.89/100。TOEFL：不低于80，但排名靠前的学校要求不低于100且个别学校有单项分数要求。GRE：新版Q+V约310分，AW3分。但排名靠前的学校，例如UCLA会要求老版GRE V541, Q770, AW 3.83。除硬件成绩外，申请者假设存在类似研究项目或成果针对申请更有利。2.美国留学EE/ECE专业研究生毕业就业基础设施建设（地铁系统，电力系统，能源供应，国家电网），医学界，军事界，电子产品生产领域,电信通信部门，电信通信设备制造业，航空航天界和工业生产（智能手机，高清电视，无线路由器），政府经济管理部门或建设单位，设计单位，建筑施工企业，工程建设监理单位，投资与金融，房地产开发企业、工程咨询公司，国际工程公司及高等学校或科研机构从事相关专业教学或科研工作等等。3.推荐设有ECE专业的美国精英院校斯坦福大学哥伦比亚大学伊利诺伊大学麻省理工（MIT）左治亚理工密歇根大学宾西法尼亚大学美国留学如何决策不同院校的计算机专业？1.个人兴趣兴趣是最好的老师，这无须多言。问题是，不少人不知道自己的兴趣在哪里！在西方教育体制下，学生旁听各专业课程、随时调整研究方向，直至大学高年级再确定专业，寻求自己的兴趣点。斟酌出国的学生应充分利用这一体制优势，提前从学长、老师处了解专业研究的内容、相关课程，确定未来研究方向。2.个人经历关于自身条件。留学申请是院校和学生间的双向选择，所以，准确评估自身条件是进入理想专业的前提。常规而言，英语水平（托福成绩）和入学考试成绩（SAT或GRE)是挑选不同档次学校的重要指标。此外，是否从事过相关研究、是否发表过相关文章、是否有业内名人的推荐，都将影响目标专业录取与否。很明显，假设你从来没有学习或从事过相应专业，或成果成绩平平，也未必无法进入梦想专业和梦想学校。美国学校时常会看中一些我们觉得不起眼的经历，例如计算机专业申请时，他们会注意你是否拥有良好的写作水平、是否留心材料细节，甚至于是否拥有音乐、美术特长。同学们若是想拓宽申请思路，可能会出奇制胜。3.学习目的和最终目标学生在决策专业时不仅要忖量个人兴趣，也要预想就业、生活方式等外围因素。大多数情况下，学生进行计算机专业挑选并不以此学习状态作为终极目标，这仅仅是实现人生更大理想的手段。针对不同目标，院校和专业挑选策略也会存在差异。如上述那样的例子，那个学生如果希望毕业后从事计算机专业的研究，那么卡耐基梅隆大学无疑是最佳选择。综合概述，上述文章内容即是优弗留学为大家带来的CS/CE/ECE等计算机专业有何差异？美国留学硕士就读如何进行专业甄别与决策？希望对于大家的专业和院校选择有更多帮助!更多理工科专业剖判及院校申请策略，敬请期待。

今天优弗留学小编想给大家分享的是关于美国留学读计算机硕士学校的难度分析，有想要去美国留学读计算机硕士的同学有没有对相关的院校有一个大概的了解呢？话不赘述，有需要的同学赶快和优弗留学小编一起来了解一下吧！一、难度五颗星1. Princeton University普林斯顿大学的计算机系申请时只能申请M.S.E. ，M.S.E.是两年的项目，需要完成论文。但研一下学期，可以申请转到Master of Engineering (M.Eng.)项目，这个项目不需要完成论文。学校非常看重申请人出身，特别青睐清华北大的学生。、2. Harvard University哈佛工学院相对比较小，CS方面的教授也比较少，计算机专业设置在工程与应用科学学院(School of Engineering and Applied Sciences)，学校偏向于招收清华北大的学生。3. Yale University耶鲁大学的计算机系，设置在文理研究生院，提供Master of Science学位，你可以选择常规的培养方式，也可以选择Bioinformatics 或 Computing and the Arts方向。区别在于，后者需要有教授带着你完成一个研究项目。申请者三围(GRE,TOEFL,GPA)和研究背景都很强才可申请。4. Stanford University斯坦福大学的计算机专业非常受欢迎，竞争非常激烈。斯坦福大学的MS Computer Science项目，要求申请者三围和研究背景都很强，建议不要盲目申请。5. University of California-Berkeley伯克利的计算机专业，设置在Electrical Engineering &Computer Science系。M.S. (M.S.), 即研究型硕士，近年来不在大陆招生。大陆学生建议申请M.ENG.项目，需要比较强的计算机技能和工作能力。6. Carnegie Mellon UniversityCMU拥有全世界最大的计算机学院，申请者需具备较强的数学、编程和逻辑推理能力。如果特别想去这所学校，建议同时申请MISM Program或者MS in INI Program，他们不在计算机学院，难度相对小一些。、7.University of Illinois at Urbana-Champaign香槟分校的研究型计算机硕士MS CS，可以为将来申请Ph.D.做准备。申请人的GPA普遍高于3.7/4.0。申请难度巨大，可以考虑申请职业导向型的MCS项目，会容易一点。二、难度四星半1. Columbia University哥伦比亚大学的计算机系分为MS in Computer Science(MS CS)，MS in Computer Engineering (MS CE)两个项目。如果你的三围在3.6+/4.0、105+和325+，也有较强的研究背景，你可尝试申请MS CS，如果相对弱一点，可以考虑申请MS CE。2. University of Chicago芝加哥大学的计算机专业，提供Masters Program in Computer Science (MPCS)项目，并且有实习。芝加哥大学的MPCS注重工作技能培养，并且可以接受各种转专业申请。3. Duke University杜克大学的计算机系，有两种类型，a course-only MS(授课), or a thesis or project based MS(论文或者项目)。杜克大学申请的人还是比较多的，但是想要拿到offer也不容易。4. University of Pennsylvania宾大的计算机系叫做Computer and Information Science(CIS)，提供的以下硕士项目： MSE in Computer and Information Science，MSE in Computer Graphics and Game Technology，MSE in Robotics 和Master of Computer and Information Technology。宾大计算机科学在其工学院内一枝独秀，竞争非常激烈。、5. Northwestern University西北大学的计算机专业，设置在Electrical Engineering and Computer Science系，这个系开设了三个专业，即EE, CE和CS，其中CS的申请难度最大。西北大学建议尽早申请。6. Cornell University康奈尔大学的计算机系，提供了MS和MEng两个学位，难度都很大。建议大家申请稍微容易一些的MEng项目，这个项目虽然时间比较短，但是并不影响，你可以去了之后将该项目的时间延长到MS项目的时间。7. University of California-Los Angeles洛杉矶的计算机系，有两种硕士学位：论文型和综合性考试型。学校对三围有明确的要求，TOEFL总分87+(写作25+，口语24+)，录取学生的平均GPA将近3.7+/4.0，GRE单项平均分：V: 157; Q: 167 ;AW: 3.7。另外，申请人还需要很强的计算机专业知识和研究背景。8. University of Michigan-Ann Arbor安娜堡分校的电子工程和计算机系分为：CSE，和ECE，它们各自招生。通常录取的人GPA3.5+，托福100+。传统工学强校，就算综合排名稍低，但并不容易申请。、9. New York University纽约大学的研究生院，开设了计算机专业，其硕士项目有：MSCS 和 Masters in Information Systems ，大学地理位置比较好，申请人不少。10. University of California-San Diego圣地亚哥分校的计算机系，叫做CSE，分成CS和CE两个专业。官网上显示，每年这个系会收到大约2700份申请，而且比较看重申请人的研究背景，所以竞争是非常激烈的。11. University of California-Irvine欧文分校的计算机系，设置在Information and Computer Sciences学院。其计算机硕士项目，可以选择完成论文或者参加综合性考试。虽然欧文排名很低，但是特别受中国学生欢迎，年年爆满。不是很自信的同学，建议申请电子工程和计算机学院(EECS)的MS Computer Engineering项目,容易不少。三、无星胜有星Massachusetts Institute of Technology麻省理工学院的计算机专业，设置在Electrical Engineering& Computer Science系，它的Masters of Engineering项目只对本校优秀的本科生开放。对于国际学生来说，只能申请doctoral program，如果想申请其博士项目，你需要特别优秀，而且有教授愿意要你。、关于美国留学计算机硕士学校的分析优弗留学小编就分享到这里了，希望可以帮助到想要去美硕留学读计算机专业的同学们。祝大家阅读愉快！

编者按：项目分析是由我们指南者留学新推出的一个专栏。应广大粉丝号召，我们将挑选部分热门专业，对比分析不同开设院校的项目特色、申请难度、申请要求、就业数据、课程设置、师资力量等，都是干货接地气的信息，希望对大家选校和申请准备有所帮助。很多同学对成为数据科学家（Data Scientist）很感兴趣，我们在这里介绍一下Data Science和Analytics这类专业的申请特点和如何定位。严格地说，Data Science和Analytics不一样，同样是做Data Scientist不同行业不同公司侧重点也可能不一样。本文主要从申请出发，故不做特别区分。下面我们将具体介绍10大热门数据科学硕士研究生项目：哥伦比亚大学哥伦比亚大学的MS in Data Science 项目处于美国数据科学硕士申请难度的第一梯队。该项目为期1年，学生共需修读30个学分，无需撰写毕业论文。该项目开设获得专业成就认证必需的四门基础课程，学生可以在此课程基础上将数据科学技术运用于各自的兴趣领域。该项目要求申请者拥有一定的数学及编程基础，最好学过微积分、线性代数、计算机编程等课程，没有强制性的工作经验要求，有的话也会为申请者加分。需要递交GRE成绩，托福100、雅思7.0，不可使用GMAT代替GRE成绩。项目的学生将有机会从事包括毕业项目在内的独创研究，并与行业合作伙伴以及教学人员沟通互动。毕业生可以选择金融等服务领域工作，也可以选择偏向技术的IT企业。杜克大学杜克大学的Master in Interdisciplinary Data Science (MIDS)项目为期2年，该项目致力于培养一批能够使用计算策略来激发创新能力和洞察力，并且善于定量思考的新型领导者。旨在培养学生成为能给任何领域做出贡献的数据科学家，通过跨学科训练与团队合作科学实验的经验促进学生更好地利用数据的力量。项目规模不大，每年招收25-35名学生。申请要求方面，不强制要求申请者有数学、计算机等专业背景，但是最好要学过微积分、线性代数、统计等数学方面的课程。需要递交GRE成绩，托福90，雅思7。毕业生去向良好，实习就业机会较多，从事的领域以计算机科学，金融，生物科学等领域居多。宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学数据科学硕士项目为期一年半至两年，将有关机器学习、大数据分析与统计学等核心课题的前沿课程与多样化的选修课有机结合，给予学生选择在特定的目标专业领域内应用技能的机会。项目包括基础课程及数据科学应用领域的实习。要求提供GRE，无最低分数要求。托福100，雅思7.5。毕业生就业形势良好，就业率较高，可以进入工程技术、咨询、决策等领域。西北大学西北大学分析学理学硕士项目（MSiA program）由西北大学工业工程与管理科学学院开设，为期15个月。该项目的核心课程由统计学、机器学习、优化、数据库、数据处理组成，每一门课都已之前的课程为基础，强调在商业实际中的学术研究。申请要求方面，需要提供GRE分数，要求托福95，雅思7.5。适合本科工程、商学、计算机科学、数学、信息科学技术专业背景的人士。该项目面向商业，加上课程时间较短，有很多的实习机会，大部分学生毕业后选择直接工作，毕业生多进入金融领域。康奈尔大学康奈尔大学运筹学与信息工程硕士项目（数据分析方向）为期1年，共计30个学分，要求申请者拥有数学、工程、物理、化学、数学经济学等本科背景，且已经修读过微积分、概率论、统计、计算机编程、数据结构等课程。每年招收50人左右，其中中国人大约30个。该项目选课自由度很大，并且有选CS系课程的优先级，无论你是想学CS，IS还是商科，金融，统计，统统都可以选。这种选课的自由度放眼全美也是十分罕见的。申请者需要托福100（写作不低于20，听力不低于15，阅读不低于20，口语不低于22）；雅思7；GRE数学不低于166，阅读不低于165，写作不低于3.5；不接受GMAT。毕业生2015年平均起薪达到83925美元，大部分学生进入苹果，微软，甲骨文，Facebook等互联网公司。南加州大学南加州大学计算机（数据科学）理学硕士项目需要修满28个学分，要求课程读完GPA不低于3.0，班级规模较小，每年招收20-30人，偏向于理论研究方向。要求申请者提供GRE，托福：90-100（单项不低于20）；雅思：6.5-7（单项不低于6），不需要接受学校ISE测试，GPA3.0以上。该项目的毕业生可进入微软、百度等世界500强的企业机构。卡耐基梅隆大学卡耐基梅隆大学Heinz学院下设两个数据科学硕士项目：MSPPM Data Analytics track和MISM Business Intelligence & Data Analytics。一个偏技术导向，一个偏商科导向。这里只介绍技术型的MSPPM Data Analytics track项目。该项目分标准（Standard）、延伸（Extended）、快捷（Accelerated）三种修读模式，学制分别为16个月、20个月和12个月，总学分均为144个学分，每年招收学生较少。该项目要求提供GRE，不接受GMAT，托福100以上，雅思7以上。项目的综合性课程体系有助于学生习得专业技能与知识，以开发用于下一代大规模信息系统部署相关的技术层，以及分析这些系统生成的数据。毕业生就业形势良好，能够成为前沿信息技术、软件服务与社会传媒企业中备受青睐的软件工程师、数据科学家与项目经理人。佐治亚理工学院佐治亚理工学院的MS in Data Analytics项目是2015 Fall新开设的项目，有三个Track:Analytical Tools Track、Business Analytics Track、Computational Data Analytics Track。是跨学科硕士项目，根据以往的经验，这个学校的所有研究生项目都不太好申请，跟UC-Berkeley类似，申请难度较大。申请者需要提供GRE，且托福100，不接受雅思。学生有机会直接向顶级的国际商业智能权威机构、统计学与运筹学尖端分析技术的开发者，以及大数据与高性能计算领域的世界级领导者学习。毕业去向主要面向商业智能与决策支持。New York University纽约大学的MS in Data Science 以其超高的就业率一直人气颇高。这是一个2年制的项目，且拿到了STEM资质。班级规模30-40人，且50%为国际生。一般为期4个学期，要求学生有足够优秀的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识，并且学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等课程。要求托福100，雅思7，接受GRE/GMAT。该项目跟CMU类似，有很多细分的项目，跟不同的院系合作设立，从偏技术到偏商业的都有，偏技术的相对好申请。北卡罗莱纳州立大学北卡罗莱纳州立大学分析学理学硕士项目是由高等分析研究所（Institute for Advanced Analytics）开设的全美第一个分析学硕士项目。NCSU analytics是分析学项目里的顶级老牌项目，但是学校综合排名不高。要求托福80（单项不低于18），雅思6.5（单项不低于6.5）；不要求GRE/GMAT，每年招收20-30人，其中国际生50%。

在计算机领域成熟发展的当下，去美国的世界一流院校学习编程，学习计算机知识依旧具有广阔的职业前景。总的来看：CS要选择性匹配目标学校，而并非全部匹配顶级大学，不同的学校的侧重点并不相同。比如斯坦福的CS在Theory、Database、Programming、Hardware、AI等领域都是实力非常强劲，但是如果你想学System，那么你想去斯坦福并不一定是一个明智的选择，而UC Berkeley应该是你最佳选择。UIUC是EECS界传统巨牛，虽然学校已经经历了低谷期，但是现在是由更有活力的中生代掌控着，未来一片光明;该校的计算机硬件实力强大。另外计算机系统的研究开发也得到外界极高的评价，但是如果你想学习AI的话，那么UM Amherst会更加适合你。MIT，同样被称做为CS的巨牛，该校的数据流计算机、AI方面有突出的成就;CMU卡耐基梅隆大学的CS不是一个系，而是一个学院，其规模之大，远非一般院校所能及。CMU的师资力量雄厚，不少的Faculty在此领域都有各自的贡献，并获得过多个图灵奖。虽然他们很多方向招收的研究生都特别少，但是比如说他们的Information Networking Institute招生情况还是相对乐观的。当你在选择自己申请的学校时候，首先要考虑的因素不是学校的排名，更多的是在了解院校的这个专业是否与自己所感兴趣的领域有所吻合，因为不吻合学校就没有办法带给你想要的东西，那么你的投资回报(资金或时间成本)就小了很多。优异的GT语言成绩，绝对是最有利的双刃剑。GT成绩永远都是你与学校的第一次接触。如果你是一个对档次要求特别高，而自己研究水平又一般的话，申请CS就要努力提高GT成绩了。根据美国绝大部分对GRE的要求，325分能够录取。而申请奖学金，IBT100分，GRE310以上可以把申请目标定在综合前100。但是说到底，申请Graate School，无论是CS Master还是CS PhD，研究是最基本的东西。你的经历决定了你在申请中的潜力。没有经历及没有潜力。GT语言成绩，是申请中必要的敲门砖，但是仅仅想依靠GT脱颖而出，绝对是不牢靠的想法。CS想拿奖学金不容易，众所周知CS是全美竞争较为激烈专业之一。如果你是计算机背景学生，有不俗的GT成绩，而对于留学奖学金又颇为看重的话，申请PHD的计算机课程奖学金数目还是非常丰富的。申请TA，因为钱是学校出，并非系里，所以相对要容易成功一些。而助研RA的钱多与老板或系里密切挂钩，因此你的提前离去，会对项目有影响，所以往往不容易申请，要视与老板的关系、时机而定。总之，不管是申请哪所院校，成绩如何，都需要申请者及早规划考试时间、备考进度、专业事件等。最后附美国计算机专业位列Top20的大学，排行榜来自“QS 2019世界大学专业排名”。美国计算机专业Top20大学1.麻省理工学院Massachusetts Institute of Technology (MIT)2.斯坦福大学Stanford University3.卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University4.加州大学伯克利分校University of California, Berkeley (UCB)5.哈佛大学Harvard University6.普林斯顿大学Princeton University7.加州大学洛杉矶分校University of California, Los Angeles (UCLA)8.华盛顿大学University of Washington9.哥伦比亚大学Columbia University10.纽约大学New York University (NYU)11.佐治亚理工学院Georgia Institute of Technology (Georgia Tech)12.康奈尔大学Cornell University13.加州理工学院California Institute of Technology (Caltech)14.得州大学奥斯汀分校University of Texas at Austin15.伊利诺伊大学厄本那香槟分校University of Illinois at Urbana-Champaign16.宾夕法尼亚大学University of Pennsylvania17.南加州大学University of Southern California18.加州大学圣地亚哥分校University of California, San Diego (UCSD)19.耶鲁大学Yale University20.密歇根大学University of Michigan美国留学选校定位想试试以自己的GPA和语言成绩能申请到美国计算机多少排名的院校？可以使用留学志愿参考系统（如下小程序）一键定位。使用方法：把你的基本情况(GPA、语言成绩、专业、院校背景等)输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了哪些院校和专业，这样子就可以看到你目前的水平能申请到美国什么层次的院校和专业了，对自己进行精准的定位。

新智元报道 来源：timdettmers.com作者：Tim Dettmers 编辑：木青【新智元导读】又到一年申请季。随着AI大热，计算机科学博士申请的竞争也变得激烈。如何选择学校？需要发多少论文？导师怎么选？GPA不够高怎么办……斩获CMU、斯坦福大学等名校博士offer的大神写出了史上最全分享帖，你在申请计算机科学博士时遇到的所有问题，这里都有答案。先简单秀一下手里的offer：我获得了斯坦福大学，华盛顿大学，伦敦大学学院，CMU和纽约大学的录取通知。收获是不是还算不错？我深入研究了我是如何在博士申请中取得成功的，于是写下这篇博客文章，和大家讨论，在博士申请中什么才是重要的，而什么又不是；我们应该如何选择和使用申请材料。这篇博客主要针对关注深度学习的博士应用以及自然语言处理，计算机视觉，强化学习和深度学习等相关领域的学生。我目前先假定你已经拥有相对竞争较强的个人资料，也就说你可能已经拥有一个或多个出版论文或刊物，并且你也已经与多人合作进行过研究。写这篇文章的目的是为了提高你申请成功的几率。如果你寻求更多关于博士入学的信息，我建议你先阅读以下这些资料：Academia StackExchange所有最高投票的问题和答案：https://academia.stackexchange.com/questions?sort=votes计算机科学专业博士完整录取过程，这是一位CMU老师写的：http://www.cs.cmu.e/~harchol/gradschooltalk.pdf博客文章《反思计算机科学专业招生》，这适合那些优秀但综合实力并没有那么拔尖的学生：https://da-data.blogspot.com/2015/03/reflecting-on-cs-graate-admissions.html。《如何写出一篇错误的计算机科学博士申请陈述》，反面教材可以用来参考：http://www.cs.cmu.e/~pavlo/blog/2015/10/how-to-write-a-bad-statement-for-a-computer-science-phd-admissions-application.html在接下来的文章中，我会：先定义一下申请过程中哪些是重要的影响因素；然后我们将深入研究申请材料以及如何思考这些问题；再来我将谈谈申请流程全文最主要的部分也是最后一部分将是选择学校：哪些学校对我来说门槛太高或哪些又不是那么值得你去？什么才能被称作是强大的博士申请背景？决定任何研究型大学录取的最重要因素是研究潜力：你有多大可能成为一名优秀的研究人员？主要的直接指标是研究潜力的重要性：业内大佬的建议：受人尊敬的教授高度评价你，所以人际关系很重要。研究经历：之前做过什么成功的研究、发表的论文（是否为第一作者和发表所属期刊、会议的声望）。其他间接因素有时可能有所帮助，不过作用并没有以上两个因素大，按重要性排序：本科大学背景：有些大学会很看重，其他一些大学并不care；工作/实习背景：例如以前曾在金融或Google，Facebook等公司工作过；智力：完美的GPA，完美的GRE与智力有些相关（或至少与你学习和理解的速度有关）；勇气/责任心：你在持续被拒绝、遭遇失望和失败的情况下都能表现得很好，如果你遇到并克服了困难，你可以将你的故事纳入自我陈述中。成就：赢得了数学或CS比赛。表彰：赢得了非常厉害的奖学金。擅长数学或工程学：为开源项目开发作出贡献或者使用过研究代码。家庭背景：父母是教授，赢在起跑线上如何准备计算机科学博士申请材料首先是推荐信对于推荐信，可以分为四个类别：强、好、弱和坏。请注意，录取老师在推荐信中寻找的主要内容是关于你有多少研究潜力。这部分的主要目的是让申请者了解什么是好或强的推荐信，根据这些信息，你可以找到更适合帮你写推荐信的人。非优质推荐信的特征：推荐人知道你的不良事迹并且把这些写到了推荐信里，特别是在美国，任何甚至略微有污点的过去都非常有风险；推荐人并不认识你（你上过ta的课，但ta对你没有留下任何印象）；推荐信内容很简短，只说你在课堂上表现很好；弱竞争力推荐信的特征：推荐人只在课堂上认识你；推荐人只能写一些关于你课上的表现；推荐人不评论你的研究；录取委员会或潜在的顾问都不认识推荐人。优质推荐信的特征：推荐人有一定名气，被录取委员会的部分人员知道；推荐人的姓名和工作至少被个人陈述中提到的一位潜在导师所知；推荐人与你一起做过科研；推荐人在轶事中提到了你出色的研究能力，这些事情证明了你的创造力、诚信、坚持和研究技巧；推荐人详细写了你如何发表研究报告；推荐人评论了你在实验室外的研究。强竞争力推荐信的特征：推荐人英语水平出色；推荐人因过去出色的推荐而闻名（之前推荐的学生非常优秀）；推荐人在轶事中提到了你出色的研究能力，这些事情证明了你的创造力、诚信、坚持和研究技巧；推荐人提到了你的其他能力，这些能力间接地帮助研究（工程技能，演讲技巧，人际关系技巧），并将这些技能包含在轶事中。请注意以下几点：轶事很重要，这需要推荐人真的了解你。那些招生老师也能读得津津有味，毕竟读故事比核对清单更有趣；这封推荐信不需要包含上述中的所有要素，那样会让推荐信变得很复杂；推荐信需要有侧重点。怎样界定你发表论文、刊物的含金量？是否为第一作者？发表的论文、刊物是研究经验和研究技能的直接证据。如果你作为第一作者出版，人们就知道你完成了大部分工作。如果你作为第二作者出版，人们知道你做了很大一部分工作（25％-50％）。如果你的名字是第三个或更晚，你的贡献会大打折扣，但你可能会经历整个研究过程以获得发布资格并获得大量的研究经验。如果你发表了几篇第一作者论文和一篇第三作者论文，这样就看起来非常好：它表明你可以完成团队合作。发表论文所属会议、期刊的威望：如果你在一个顶会上发表你的作品，人们就会知道：（1）你的作品质量很高; （2）你的工作可以被信任; （3）你目前的研究技能足以在大型的会议上发表；（4）你具有竞争力，可以在顶级会议的压力下保持高效。在你未来的导师看来，这有助于看到这一点：如果你有两个学生，一个已经在NeurIPS（A级）发表，一个发表在B级会议上，那么这说明第一个学生可能已准备好参与明年针对NeurIPS的研究项目，第二名学生则需要进一步准备。对于第二个学生，这个学生可能需要一年多的时间才能获得在A级会议上发表所需的研究技能。如果导师和学生之间的磨合压力较小，那么就更容易建立强大的专业关系，这使得彼此合作更容易和有趣。毕竟谁都愿意找有准备的士兵去一起打仗。因此，未来的导师将有充分的理由根据你在哪个会议上发布论文进行选择。如何撰写个人目的陈述对于大多数高校而言，目的陈述主要是为那些不想花太多时间审核资料的校方工作人员提供“过滤器”。你的写作可以展示你的思考方式，如何营销，你如何解释事物，但它也可以透露出你是懒惰的，不注意细节。对于某些机构（例如CMU）来说，个人陈述可能很重要。除此之外，个人陈述也是唯一可以解释你在某些情况下为何表现不佳的文件。例如，你可以解释你在读研究生的过程中遇到的任何特殊困难，或者它可以解释为什么你在大学的某些学期里没有做到这么好。个人陈述的结构应如下：1、在第一段，通过引人注目的开头介绍研究兴趣，使读者想要阅读更多。这是最重要的一点：如果你不能让读者对本段不感兴趣，他们不太可能专注于整本书的其余部分；2、你在研究生学习期间的研究经历（大约一页）；3、确定你将来要做的研究方向；4、确定选择导师以及选择原因；5、（可选）在适当的情况下解释情有可原的错误。在某些情况下，个人陈述可能非常重要。如果你表现出良好但不强或弱 的学术潜力，你就必须克服重大的困难才能做研究。然而，披露困难和弱点，如学习障碍和精神疾病，也可能是一把双刃剑：你可能让审核老师望而却步，也可能因为你坚持困境而表示同情和钦佩。如果你披露此类事实，则需要正确完成并且个人陈述需要非常精细化。如果你没有专人指导，请不要尝试这样做。毕竟你不只是在讲述如何克服经济困难完成学习，而是讲述你在患精神分裂症或双相情感障碍时遇到的困难。然而，如果你没有面对任何困难，不要编造毫无意义的故事：“作为一名白人、男性、上流社会的美国公民，我从很小的时候就被我的特权所困扰，我的学业表现受到了影响在这个过程中。“请不要这么拉仇恨，还是专注自己的研究能力吧。关于GRE、TOEFL、GPAGRE、TOEFL和GPA通常用作过滤标准。非常高的GPA可以成为良好指标，可以帮助那些质量不太高的推荐信和论文。但是如果你没有出版过论文，并且推荐信也很糟糕，4.0的GPA将无济于事，甚至可能还会起到反作用，因为它表明你专注于“无用”的课而不是研究。GRE和托福成绩是纯粹的过滤器：如果你有一个好的分数，你就不会被过滤掉。如果你有一个完美的GRE成绩，它可以帮助到一点点。高GRE成绩并不重要：我拿到了美国大学计算机科学专业TOP5中的三个：GRE成绩为语文159（81％），数学163（86％），写作5.0（93％）和托福120/120和GPA 8.1 / 10。任何高于3.5（满绩4.0）的GPA都可能会有所帮助。关于简历简历要列出你所做的事情。内容很重要，但内容也取决于你之前所做的事情，并且不能撒谎编经历。不要通过简单的方式或通过让你的简历看起来“漂亮”或“有创意”来“调整”你的简历，这是浪费时间。只需列出你所做的事情。了解一下申请程序（一）、如何向你的教授索取推荐信你可能需要写两封电子邮件：（1）只要问一下这个人是否可以给你一封好的或强烈的推荐信。经历丰富的推荐人如果认为他们不能给你写好的信，就会拒绝你的请求。在这种情况下，寻找其他人。（2）如果你的推荐人同意，她会要求你提供信件的一些信息。列出你和推荐人所有过的互动，让推荐人写得更生动：举个例子，需要写的是：“你在一次会议上告诉我，通过一些额外的工作，我们可以为NeurIPS截止日期做好准备。在接下来的两周内，我开发了一个改进的深度网络架构，开始撰写调查结果。接下来的一周，简扩展了我的代码以完成额外的任务。然后，我们有足够的结果将我们的工作提交给NeurIPS“不要写：“简和我在NeurIPS上发表了我们的研究。”（二）个人目的陈述尽早开始向有经验的人询问意见。如果你想透露你在读研究生的路上遇到的困难，你需要花很多时间在你的个人陈述中，你可以在你所有的申请材料中花最多的时间在这方面。也可以参考你之前申请大学时使用的个人陈述，这或许能帮你省不少时间。（三）在线申请尽早开始填写在线申请表。有些流程很复杂，需要一些时间来填写，如果你能尽早地提交，专注于写推荐信、院校选择和个人目的陈述，那就太棒了。另外，你应该准备足够的资金来做这些申请。整个过程可能花费高达1000美元。如果你没有足够的钱，请尽早向一些亲戚寻求帮助。想要读计算机科学博士，该如何选择学校？我可以考上顶尖学校吗？许多读这篇文章的人可能有着进入斯坦福大学，麻省理工学院，伯克利大学或CMU等顶尖学校的梦想。但这非常困难，竞争非常激烈。分享一下我申请的一所牛校的情况，以下几条都是申请这所牛校的人的背景条件：申请人中本科学校Top2的比例：38％Top4：52％Top20：73％每个国家的顶尖学校：84％至少4篇顶级会议论文：93％至少3篇顶级会议论文+最佳教师/青年科学家奖：98％也就说，84％的申请人来自一个国家的顶尖学校，另外你在顶级会议上的论文少于3篇，那么你进入上述学校的概率约为2％。如何入读顶尖学校？上述统计数据并不意味着你无法被这些学校录取，但这意味着如果你的个人资料太弱，你应该再花一年时间来完成梦想。例如，我将我的硕士学位延长了一年，以便进行一年的研究型实习。如果没有这份经历，我基本不可能进入这些学校。如果你的梦想是进入这些顶级学校之一，研究型实习是迄今为止最好的选择。即使你不一定想去这些顶尖学校，研究实习也没什么坏处。研究型实习将为你提供：提高研究技能，使你可以更轻松地开始攻读博士学位；测试博士或某个研究方向（NLP与计算机视觉与系统）是否适合你；一份好的甚至是竞争力强的推荐信（实习时间越长越好）；发表论文的机会。现实的学校选择你应该申请大约10-15所大学。如果你申请更多，那么你将面临着没有足够时间来真正完善你申请流程的危险。如果你申请的数量少，你会遇到手上无offer的危险。你应该有一个或两个备用大学，你被录取的几率> 75％。通常，你已经就读的大学是一个很好的候选，因为你的推荐人将导师所知。申请所有有希望入学的顶尖大学（> 10％的机会）。在剩下的大学里挑选一些你有意愿去的，你希望入学率会较高（25-33％），你应该至少备选3所这样的大学。这些大学通常是推荐人和你都希望与之合作的教授的所属大学，这时候人际关系就起到重要作用了。请注意，最好的导师不一定在顶尖学校。你可以在前20名以外的学校获得优秀的博士培养。但是，如果你考虑学术生涯，那么学校的级别将非常重要，你应该尝试在顶尖学校找到一名导师。选择大学主要是根据这所大学里的导师。确保每所大学都有多个你想要合作的导师。不要申请只有一位优秀导师的大学。如果你选择的专业范围太小，请扩大你感兴趣的区域。例如，如果你想进行深度学习和NLP，并且找不到足够的合适导师，请考虑计算机视觉或其他领域的一些导师。其他问题（一）注意：英国博士需要四年，美国博士需要6年在美国博士学位课程的前1-2年，你将完成不少课程，因为美国博士学位是为本科生设计的。相反，英国博士学位课程专为已经拥有（1年）硕士学位并且课程很少的学生而设计。具体区别如下：美国博士专为本科学生设计课程为1 - 2年，课程分散了研究的注意力，入学时有担保资金，即你有担任研究助理或助教的职位。英国博士专为硕士生设计课程为0.25 - 0.5年，你可以从头到尾专注于你的研究。资金方面可能有问题，通常取决于你的导师。这就是为什么在申请之前与潜在导师取得联系非常重要的原因。还要注意地区差异。如果你在美国学习，你也将陷入美国的研究泡沫。如果你在欧洲或亚洲学习也可能如此。如果你想加入欧洲的学术界，而且无法进入美国顶尖学校，那么申请大多数欧盟大学可能是更保险的选择。（二）博士需要硕士学位吗？在欧洲大陆，学士学位通常为3年，你需要硕士学位才能获得博士学位。在美国和英国，博士通常为4年，你可以在学士学位之后立即开始攻读博士学位。（三）工作经验很重要吗？如果你在着名的公司（谷歌、Facebook、麦肯锡、高盛等）工作，它尤其有用。如果它与软件工程相关，其他工作经验也有帮助，但任何研究经验（研究实习）都要比企业实习有用得多。只是一份好工作而没有研究经验，对你没有帮助。（四）如何挑选导师？查看他们最近出版的论文，从而找到共同的兴趣点。避免与最近没有发表论文的学者合作。在当前的研究中不需要重叠，但你应该对导师正在进行的研究感兴趣。查看他们之前的毕业生名单以及这些师兄师姐现在从事的职业，毕竟就业也是考量的一个重要指标。查一下导师是不是创业吗？他有多少学生？这些因素的组合可以给你暗示：这个导师忙不忙，他又有多少时间来指导你。根据你在研究方面的经验，你将需要一个或多或少有时间的导师。（五）我必须要拥有博士学位吗？如果你想在学术界工作，你需要博士学位。在商业中，一切都受供需关系的制约。未来几年，人工智能研究人员的供应将急剧增加。如果AI炒作崩溃，需求将会消退。这种情况可能与数据科学家在2018年面临的情况非常相似：公司只接受非常优秀的申请人，因为供应量大于需求量。在这种情况下，如果你想要转换工作或想要晋升，博士学位将会有很大的不同。你现在可能没有博士学位，但没有博士学位，如果你想转到另一个研究实验室，你可能会遇到问题（因为熟练的博士学位可能很高，而需求很低）。如果AI炒作没有崩溃（不太可能），那么你可以在没有博士学位的情况下轻松找到并转换工作。如果你对研究工程师的职位感到满意，那么博士学位对你来说可能毫无用处。由此，如果你不想做研究，就不要做博士学位。（六）我该在申请前请联系导师吗？不要对美国的教授这样做。在欧盟，有时需要在申请前联系可能的导师。如果你需要这样做，请尝试通过真正了解你导师的人介绍，例如，你的学士或硕士论文导师。如果你与这位导师没有私交，你还想写一封电子邮件的话，内容建议如下：你当前的导师是谁；关于你过去工作的总结（可选：你在哪里发表你的作品）；关于你可以以“想法：一句话解释这个想法”的形式向导师解释你想要的研究方向；如果你没有个人联系，你的潜在导师不太可能回复你。如果你没有人际资源并且你申请了欧盟（英国）大学，那么你可能需要试试申请其他地方。（七）如何为你的研究计划选择一个主题？研究提案的主题无关紧要。没有人会要求你做在研究提案中描述的工作。你可以根据在不同申请中重复使用的容易程度来选择你的研究提案主题。如果你不需要为不同的申请流程重写它，则可以节省大量时间。需要考虑的一件事：你对某个主题越熟悉，就越容易编写好的提案。参考链接：http://timdettmers.com/2018/11/26/phd-applications/新智元 AI 技术 + 产业社群招募中，欢迎对 AI 技术 + 产业落地感兴趣的同学，加小助手_2 入群；通过审核后我们将邀请进群，加入社群后务必修改群备注（姓名 - 公司 - 职位；专业群审核较严，敬请谅解）。

应该很少有人知道，纽约大学有两个计算机科学系，今天就给大家科普一下，这所大学的两个计算机科学系有什么区别！首先给大家讲一个故事，在1853年，有一所叫做布鲁克林理工学院的学校成立了，而纽约大学在1854年成立了土木工程与建筑学院。然而到了1970年初，经济大萧条，学生人数减少，于是纽约大学就将工程学院包给了别人经营，名字也改成了布朗克斯社区学院。同样的布鲁克林理工学院也受经济影响，于是在政府的提议下，这两所学校合并了……在经济危机过去之后，纽约大学的经营状况变好了，于是就想把之前的学院并回来。当然，这波操作直到2014年才真正意义上的完成，也就是现在的坦顿工程学院。虽然经历了很多的波折，但是坦顿的确是属于纽约大学的。另外一个呢就是纹理研究生院，创建于1886年，在1940年更名为NYU GSAS，而GSAS的计算机并没有因为合并理工大学而取消，所以也是属于纽约大学的。总之，它们都是属于纽约大学的“直系”，只不过一个是一直养在身边的，另一个是“被卖了”又找回来的。那么，坦顿和GSAS相比，谁的计算机科学更好呢？如果从排名来看，NYU GSAS更高一些，能够排在全美最佳工程学院中列第30位，与芝加哥大学、加州尔湾分校等学校并列。坦顿呢排在40位左右，也还算不错。由于坦顿只要是一所工程学校，更具有实用性，GSAS则偏向于理论性，大多数课程以数学为基础。在课程设置方面，坦顿具有高度适应性的CS课程计划，可以根据兴趣以及专业背景等方面来选择课程。GSAS的CS硕士项目是为了让学生成为更好的程序员、系统架构师等，学生需要掌握广泛的知识。总体来说，它们都是属于纽约大学的，没有哪个是假的。而且实力也是非常的强悍，区别只在于课程目标以及培养方向上。如果大家感兴趣，是可以大胆申请的。

如果问：美国目前毕业薪资最高、就业最广的专业是哪个？那答案肯定是CS！任何行业，比如农业、金融业业等众多领域都包含了复杂的计算机知识和技术，学习计算机技能无疑可以为就业提供一条快速通道。今天小编给大家盘点的是纽约大学、杜克大学、哥伦比亚大学、UCLA的CS项目。1、纽约大学NYU有两个CS项目，一个开设在Art&Science学院下，另一个开设在工程学院下。①Courant-MS in computer Science所属学院：School of Art and Science项目时长：2年课程设置该项目是course-baseds硕士，一共需要修满36学分，平均一个学期9个，一门课一般都是3个学分，也就是一个学期三门课的节奏。每门课时间基本都在2个小时，少数会达到3个小时，一门课一周一到两次的频率。以就业为导向。申请条件背景：要求有CS相关背景，对数据结构、编程、算法等课程知识有一定掌握语言：建议托福100+，GRE Q160+，AW4.0+②Tandon School of Engineering-Ms in computer Science所属学院：工程学院课程设置该项目相对于Courant的CS项目，选课自由度较高，需要修满30学分：1门必修课+4门核心课程+至少一门Capstone课程（可选择用thesis满足）+4门选修课程。申请条件背景：至少有1年的Science课程基础（如高等数学、线性代数、概率统计等）语言：托福90+就业情况NYU的就业指导做得很好，一年至少两次大型的career fair，小型的更是只要关注就会一直出现，学校有专门一个帮助学生找实习、兼职或者全职的网站，里面会有很多企业发布一些空缺的岗位，学生可以直接申请。另外，学校还有帮你改简历、mock interview的服务，对于没有经验的同学有很大的助力。毕业生们找工作一般以FLAG，一些Fin-tech比如高盛，大小摩以及startup为主，再者就是打算回国发展的，BAT以及头条等独角兽。就读学生反馈学术方面：课程质量总体说来还是可以的，课业压力也属于正常范围，大多数老师都是highly available，也很鼓励学生提问题。有难度的课程教授除了正常的office hour，还会安排助教在固定时间进行集中答疑。如果在非office hour内，你可以发邮件和教授约时间，一般教授都会抽出时间见你。他们都很欢迎你提出问题，如果你跟不上课程，会想方设法帮助你赶上去。生活方面：学校的图书馆是学习的好地方，临近考试前自习室的预约往往都会爆满。12层的图书馆进去后很恢弘大气，NYU是真的很有钱了，据说图书馆的椅子一张就要八百上千刀。每层外围都有沙发凳，方便同学坐着扒拉两口或者聊聊天。以上信息出自美英港新教育项目分析库

计算机科学专业是理工科类留学最热门的专业之一，而且CS专业也一向是高薪、好就业的代名词，根据Payscale数据显示，美国计算机科学硕士毕业平均薪资达101,000美元↓↓↓今天我们就来聊聊炙手可热的CS专业。1、CS专业分支及方向Computer Science（计算机科学），简称CS，是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、形式化语法等等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。计算机科学有很多分支，比如软件工程，还有如今非常火的人工智能等。常见的分支如下：软件工程（Software Engineering）数据库（Databases）人工智能（Artificial Intelligence）计算机网络（Computer Networks）计算机图形学（Computer Graphics）计算机视觉（Computer Vision）计算机系统架构（Computer Architecture）算法与数据结构（Algorithms and Data Structure）人机交互（Human Computer Interaction）编程语言（Programming Language）2、美国CS研究生开设情况美国大部分学校都有开设计算机科学专业，多数开设在工程学院下，也有的学校有独立的计算机科学学院，比如CMU；还有的学校的计算机科学项目是与计算机工程或EE结合在一起的，一般简称为CSE或EECS。下面小编给大家汇总了美国TOP50大学的CS硕士项目开设情况：3、美国CS研究生专业排名2019年USnews美国研究生计算机科学专业排名参考：美国CS专业案例精选毕达学子：Z同学本科学校：美本，主修计算机，辅修生物申请背景：TOEFL 106，GRE 328；录取：哈佛大学，Master of Engineering in Computational Science and Engineering斯坦福大学，MS in Computer Science加州大学伯克利分校，Master of Engineering in Electrical Engineering and Computer Sciences卡耐基梅隆大学，Master of Computational Data Science布朗大学，MS in Computer Science杜克大学，MS in Computer Science加州大学洛杉矶分校，MS in Computer Science毕达学子：J同学本科学校：香港城市大学，信息工程申请背景：IELTS 7.5，GRE 326；录取：伊利诺伊大学香槟分校，MS in Computer Science毕达学子：Q同学本科学校：华中科技大学，自动化申请背景：TOEFL 104，GRE 325；录取：芝加哥大学，MS in Computer Science哥伦比亚大学，MS in Computer Science康奈尔大学，MEng in Electrical and Computer Engineering约翰霍普金斯大学，MS in Electrical and computer engineering南加州大学，MS in Computer Science加州大学圣地亚哥分校，MS in Computer Science and Engineering 毕达学子：C同学本科学校：武汉大学，计算机科学与技术申请背景：TOEFL 108，GRE 321；录取：哥伦比亚大学，MS in Computer Science毕达学子：H同学本科学校：华南师范大学，多媒体与网络技术申请背景：TOEFL 103，GRE 325；录取：约翰霍普金斯大学，MS in Computer Science达特茅斯学院，MS in Computer Science西北大学，MS in Computer Science毕达学子：H同学本科学校：中山大学，光信息科学与技术申请背景：TOEFL 109，GRE 327；录取：康奈尔大学，MEng in Electrical and Computer Engineering西北大学，MS in Computer Engineering卡耐基梅隆大学，MSc in Electrical and computer engineering佐治亚理工学院，MSc in Electrical and computer engineering毕达学子：L同学本科学校：华东师范大学，计算机科学申请背景：TOEFL 105，GRE 1200；录取：布朗大学，MS in Computer Science伊利诺伊大学香槟分校，PhD in Computer Science明尼苏达大学双城分校，PhD in Computer Science毕达学子：H同学本科学校：中山大学，软件工程申请背景：TOEFL 100，GRE 322；录取：宾夕法尼亚大学，MSE in Computer Graphics and Game Technology (CGGT)莱斯大学， Master of Computer Science纽约大学，MS in Computer Science毕达学子：M同学本科学校：中山大学，软件工程申请背景：TOEFL 103，GRE 320；录取：宾夕法尼亚大学，MSE in Computer Graphics and Game Technology卡耐基梅隆大学，MS in Biotechnology Innovation and Computation纽约大学，MS in Computer Science毕达学子：Z同学本科学校：南京大学，计算机申请背景：TOEFL 100，GRE 322；录取：范德堡大学，MS in Computer Science华盛顿大学圣路易斯，MS in Computer Science更多录取案例请锁定毕达教育！

全美大学千千万，但似乎大家总是偏爱美国东西海岸大城市的学校。而那些位于中部、中西部等地的学校总是被大家戏称为“玉米地”。UIUC就是这片玉米地里最受中国留学生的青睐的一所，常常被戏称为“大众保底校”。作为美国最最好的公立学校之一，UIUC对中国学生友好，并不代表它的实力不行。恰恰相反，UIUC的商，工，CS等学科都名列前茅，特别是CS和ECE一直稳居全美前5！本期，桑尼特地邀请到WordSunny导师ZJ Lu，来自玉米地的学霸，跟大家分享一下他在UIUC的就读体验。WordSunny导师：ZJ Lu硕士：伊利诺伊大学香槟分校本科：上海纽约大学UIUC云计算课程助教，文书达人，玉米地学霸我的留学之旅我本科就读于NYU Shanghai上海纽约大学计算机科学专业，综合GPA 3.86，专业GPA 3.97，以magan cum laude荣誉身份毕业。标化考试方面，GRE 328 + 4，托福117（口语30）。在UIUC的第一个学期获得了Facebook的暑期实习offer。我在NYU本部古老悠久的Cournat Institue of Mathematical Science夯实了学术基础，在大神云集的Center for Data Science入门了自然语言处理，在与时俱进的Intel云计算组在深度学习优化领域积攒了一个专利。更倾向于踏入工业界，直接开始工作的我在择校申请阶段只考虑了对于在美寻找工作极为有优势的学校以及项目。我在UCSD、USC、UIUC的offer中最终选择了玉米地开始我为期18个月的研究生学习 + 求职之旅。这玉米地的CS项目，真香！MCS项目只能用一个字来形容：香！鉴于MCS超高的性价比和在国内的冷门程度的巨大反差，我觉得很有必要强势安利这个项目。一、时间短MCS的全称是Master of Computer Science，和本校以及其他热门学校（例如Columbia、UCSD）的Master of Science (M.S.) 的学位有所不同。M.S.项目又称研究型硕士项目，一般需要完成毕业论文。而我们MCS项目是为期3个学期的授课型项目，只需要满足学分要求，无需完成论文就可毕业。比同龄的研究生早半年踏入职场，具有先天优势。二、找工强我们项目每年大约录取70人左右，其中一半是中国学生。据学长统计，2018届学生就业率100%。我们这一届的同学陆续拿到了FLAG大厂、Quora、Lyft等独角兽的offer，在就业形势严峻的2019年就业率依旧接近100%。MCS找工作为何如此有优势？首先UIUC作为传统CS顶尖强校，是各大科技公司的target school，无论是海投、内推、career fair都具有显著优势。学校每年在春秋季会举办全校范围的招聘会，再加上CS/ECE部门内又会举办两场招聘会，找工机会非常充裕。其次因为项目小而精，对比CMU、USC这样动辄各大项目总人数在1000以上的学校，内卷极其小。三、免学费 + 每月2400刀工资补贴除以上硬性的优势外，在授课型项目以及绝大多数研究型硕士项目中，我实在找不出一个比UIUC MCS更便宜的美国硕士项目了。一旦你拿到Teaching Assistant (TA) 助教职位，玉米地不仅免去一学期20000刀左右的学杂费，还每月补贴2400元供你上学。在香槟这样的村庄，包办房租生活费绰绰有余，还能为春假旅游开一个小金库。这样的项目，怎能不香？四、学习体验一所顶尖强校离不开好的教授、好的课程，UIUC两样都不缺。在Siebel Center of Computer Science，Indy Gupta的CS425逼着你搭建一个在特定任务上吊打Hadoop的分布式系统，信息检索大牛Chengxiang Zhai的CS510带着你深度理解经典算法，数据挖掘宗师Jiawei Han娓娓道来几十年研究趣闻轶事。每门课都是那么的有趣，每个领域你都想涉猎。赶时间时买个bagel sandwich填填饥，早课过后买杯咖啡提提神。真香！