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就业的热饽饽 美国留学CS专业全指南

美国留学网-专业解读-2018年01月23日 10:37

在美帝这个高度重视科技行业发展,全民学CS的国家,跟计算机相关的行业向来都是就业的热饽饽,薪资高福利好更是吸引人的最大亮点。

  在美帝这个高度重视科技行业发展,全民学CS的国家,跟计算机相关的行业向来都是就业的热饽饽,薪资高福利好更是吸引人的最大亮点。今天说出来留学360小编就为大家详细介绍一下计算机科学专业。

  一、美国CS专业十三大研究方向课程

美国留学CS专业

  美国大学CS专业的研究分支也非常多,不同分支对学生的要求也会不同,因此,学生们要根据自己的条件选择适合自己的研究方向。

  CS在计算机系统和软件的理论和设计,以及重要的应用领域培养学生。

  CS主要的研究领域和学习领域包括14个主要方向(按英文首字母顺序):

  体系结构、编译器和并行计算 Architecture, Compilers and Parallel Computing

  系统与网络 Systems and Networking

  理论与算法 Theory and Algorithms

  人工智能 Artificial Intelligence

  编程语言 Programming Languages

  数据库与信息系统 Database and Information Systems

  图形学与多媒体 Graphics and Multimedia

  人机交互 Human-Computer Interaction

  科学计算 Scientific Computing

  信息安全 Security

  软件工程 Software Engineering

  生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology

  计算机教育 Computers and Education

  1、体系结构、编译器和并行计算 Architecture, Compilers and Parallel Computing

  体系结构和编译器的研究主要集中在硬件设计,编程语言以及下一代编译器。

  并行计算研究的包含范围很广,包括并行计算的计算模型,并行算法,并行编译器设计等。

  2、系统与网络 Systems and Networking

  可细分为:

  (1)网络与分布式系统(Networking and distributed systems):移动通信系统,无线网络协议(wirelessprotocols),Ad-hoc网络,服务质量管理(Quality of Service management,QoS),多媒体网络,计算机对等联网(peer-to-peer networking, P2P),路由,网络模拟,主动队列管理(active queue management, AQM)和传感器网络(sensor networks)。

  (2)操作系统(Operating system):分布式资源管理,普适计算(ubiquitous computing/pervasive computing)环境管理,反射中间件(reflective middleware),中间件元级操作系统(middleware “meta-operating systems”),面向对象操作系统设计,允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计,上下文敏感的分布式文件系统,数据中心的电源管理,文件/存储系统,自主计算(autonomic computing),软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。

  (3)安全(Security): 隐私,普适计算,无线传感器(wireless sensors),移动式和嵌入式计算机,规范,认证,验证策略,QoS保证和拒绝服务保护,下一代电话通讯,操作系统虚拟化和认证,关键基础设施系统,例如SCADA控制系统和医疗,消息系统,安全网关,可用性安全。

  (4)实时和嵌入式系统(Real-time and embedded systems):开放式实时系统,Qos驱动的实时调度和通信协议,控制设计和实时调度整合,实时、容错和安全协议整合,网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。

  3、理论与算法 Theory and Algorithms

  计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析,以及计算复杂性的研究。具体包括最优化(optimization),计算几何和拓扑(computational geometry and topology),近似算法(approximation algorithms),密码(cryptography)和安全计算(secure computation),网络设计(network design),数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),有限元网格生成(finite-element mesh generation)和自动化软件验证(automatic software verification)。

  4、人工智能 Artificial Intelligence

  这个领域包含广泛的研究课题,包括知识表示,机器学习,计算机视觉,推理和机器人等。

  知识表示(knowledge representation):把知识按照一种有利于推理(得出结论)的方式表示出来。

  机器学习(machine learning):自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。

  计算机视觉(computer vision):使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。

  推理(reasoning):学习推理的计算模型。

  机器人(robotics):工程学和机器人技术,以及它们的设计,制造,应用和结构配置。

  5、编程语言 Programming Languages

  该领域的研究包括计算机语言的设计与实现,其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题:

  (1)程序语言设计和实现(Programming Language Design and Implementation):编译器优化(Compiler optimization),语义(Semantics),即时编译器(JIT complier),域特定语言(DSL:Domain-specific languages)。

  (2)编程环境和工具(Programming Environments and Tools):监控(Monitoring),程序员搜索引擎(Programmer search engines),基于模型的设计(Model-based design)。

  (3)程序分析和验证(Program Analysis and Verification):模型检测(Model checking),静态和动态分析(Static and dynamic analysis),定理证明(Theorem proving),实时系统的任务调度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。

  6、数据库与信息系统 Database and Information Systems

  包括以下研究内容:

  (1)数据库(Database):数据模型,数据查询、集成,各种数据库系统的设计、实现等。

  (2)数据挖掘(Data Mining):从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用,例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关,但是数据挖掘更关注实际应用。

  (3)信息检索(Information Retrieval):研究如何提取各种媒体(文本、音频、视频等,目前的研究以文本居多)中的信息,同时还搜索与之关联的数据库和万维网。

  (4)自然语言处理(Natural language processing):构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要(automatic summarization),语篇分析(discourse analysis),机器翻译(machine translation),命名实体识别(named entity recognition),自然语言生成(natural language generation)和语音识别(speech recognition)等。

  7、图形学与多媒体 Graphics and Multimedia

  图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成(modeling and animation of natural phenomena),计算拓扑学(computational topology),图形硬件的使用(graphics hardware utilization),渲染(rendering),网格处理和简化(mesh processing and simplification),形状建模(shape modeling),曲面参数化(surface parameterization)和可视化处理(visibility processing)等。

  多媒体研究包括图像处理(image processing),视频处理(video processing),音频分析(audio analysis),文本检索和理解(text retrieval and understanding),数据挖掘和分析,以及数据融合(data fusion)。因为多媒体数据包含不同格式的数据(如文本,音频,视频),所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。

  8、人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)

  HCI主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。

  研究课题包括:

  (1) 上下文感知计算(Context-aware computing):行为分析,智能空间(Smart Spaces),定位感知系统(Location-aware systems),隐私技术。

  (2) 感知人机界面(Perceptual Interfaces):基于视觉的界面(Vision-based interfaces),语音和话语界面(speech and discourse interfaces)。

  (3) 协同和学习(Collaboration and Learning):基于模式的编辑工具(Pattern-based authoring tools),ESL (English as a second language) 学习,群组协同技术(group collaboration technologies),包含按地理分布的远程沉浸协同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。

  (4) 验光和人的视觉模拟(Optometry and Human Vision Simulation):计算机辅助的角膜建模和可视化,医学成像(medical imaging),手术仿真的虚拟环境(virtual environments for surgical simulation),仿真渲染(vision realistic rendering)。

  9、科学计算 Scientific Computing

  科学计算主要是研究构建数学模型(mathematical models)和数值解法(numerical solution),并用计算机来分析和解决科学、社会科学以及工程问题。

  研究课题包含:

  (1)并行计算(Parallel computing):并行计算语言和并行算法。

  (2)自动性能调整(Automatic Performance Tuning): Automatic generation of optimized implementations of computational and communication kernels。

  (3)网格剖分(Mesh generation):自动生成三角网格(triangulated meshes)来表示物理和计算区域。

  (4)矩阵计算(Matrix computations):设计高效的矩阵计算算法和软件。

  (5)浮点数(Floating point):可扩展的精度算术(Extended precision arithmetic),可靠的浮点数标准(Reliable floating point standards),浮点数标准的体系和执行时间实现(Architectural and run time implications of floating point standards),浮点数标准的编程语言实现。

  (6)计算机代数(Computer Algebra):符号数学计算方法。

  10、信息安全 Security

  课题包含:

  (1)密码学(Cryptology)

  密码学理论(cryptography theory),新的密码学系统开发(development of new cryp ographic systems),密码分析学(cryptanalysis),协议开发,应用密码学,量子计算(quantum computation)。

  (2)隐私(Privacy)

  无线传感器网络的隐私,RFID系统的隐私,数据库的隐私问题,基于网络的应用的隐私。

  (3)软件安全(Software security)

  开发编程语言和计算机安全之间的相互影响。

  (4)一致性和完整性(Identity and integrity)

  预防“网络钓鱼”和攻击。

  (5)网络安全(Network security)

  网络安全检测(network security monitoring)和入侵防御(intrusion prevention)。

  11、软件工程 Software Engineering

  主要研究开发大规模软件系统的原理和技术。

  12、生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology

  研究高效鲁棒的生物计算模拟算法,以及应用数据挖掘,机器学习,自然语言处理和信息检索等方法来分析和挖掘各类生物数据。

  研究课题包括:

  (1)生物信息学(Bioinformatics)

  比较基因组学(Comparative genomics),遗传分析(Genetic analysis),系统发育(Phylogenetics),分子进化建模(Molecular evolutionary modeling),基因调控网络(Gene regulatory networks)。

  (2)蜂窝系统(Cellular systems)

  蛋白质结构建模(Protein structure modeling),基因调控网(Gene regulatory networks),合成生物学(Synthetic biology),Computational systems biology,细胞信号传导通路,传输和代谢,自组装系统(Self-assembling systems)。

  (3)神经系统(Neural systems)

  (4)生物医学系统(Biomedical systems)

  传感器,健康服务系统,生理模型,医学图像和生物图像分析。

  13、计算机教育 Computers and Education

  本领域研究如何教授计算机科学以及如何将计算机应用到教育中。这部分内容比较宽泛,小美在此就不展开了。

  二、美国CS专业TOP10大学科研实力与申请条件

  1、麻省理工学院

麻省理工学院

  麻省理工学院计算机科学专业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,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Electrical Engineering & 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

  申请条件:

  MIT的EE,CS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,申请难度就是PhD的申请难度。(当然,只要完成了硕士学位的毕业要求,如果最终PhD读不下去了,中途是可以拿到硕士学位的)。

  2、斯坦福大学

斯坦福大学

  斯坦福大学的计算机科学专业属于全美TOP3,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。

  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,申请竞争相当激烈。

  斯坦福大学的MS program in Computer Science是非常灵活的,学校没有固定的课程要求,学生可以与导师沟通后自行设计自己的学习课程,学生可以从以下10大分支方向中选择自己的专攻方向:

  Artificial Intelligence:人工智能

  Biocomputation:生物计算机

  HCI:人机交互

  Mobile and Internet Computing 移动与互联网

  Information Management and Analytics:信息管理和分析

  Real World Computing:真实世界计算

  Security:安全

  Software Theory:软件理论

  Systems:系统

  Theory:理论

  申请条件:

  在本科的学科背景要求方面,学校并不要求必须是CS专业才能申请,但是却要求学生必须有非常强的定量分析能力。从申请难易来看,像软件工程、数据挖掘、分布式计算是现在比较热门的专业,录取的人数比较多;而人工智能,计算机理论,算法分析,研究方向偏基础,相对来说申请的人数也会少很多,拿奖学金的机会也会比较大。

  3、加州大学伯克利分校

加州大学伯克利分校

  Berkeley的Electrical Engineering and 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:

  Artificial Intelligence (AI) 人工智能

  Biosystems& Computational Biology (BIO)生物系统和计算机生物学

  Communications & Networking (COMNET)通信与网络

  ComputerArchitecture & Engineering (ARC)计算机结构和工程

  Control,Intelligent Systems, and Robotics (CIR)控制、智能系统和机器人

  Database Management Systems (DBMS)数据库管理系统

  Designof Electronic Systems (DES)电子系统设计

  Education (EDUC)教育

  Energy(ENE)能源

  Graphics(GR)计算机图形

  Human-ComputerInteraction (HCI)人机交互

  IntegratedCircuits (INC)集成电路

  Micro/Nano Electro Mechanical Systems (MEMS)微型电子机械系统

  Operating Systems & Networking (OSNT)操作系统和网络

  PhysicalElectronics (PHY)物理电子学

  ProgrammingSystems (PS)编程系统

  ScientificComputing (SCI)科学计算

  Security(SEC)安全

  SignalProcessing (SP)信号处理

  Theory(THY)理论

  申请条件:

  这样的一所牛校在申请要求上与其它学校比起来并没有额外要补充的,除了硬件条件外,学校虽然不要求申请者具备理工背景,可是学校是建议学生提前修读过下面的课程的:微积分、线性代数和微分方程、离散数学和概率论、计算机程序结构和解释、数据结构、机械结构、数字化系统的构成设计技术、操作系统和系统编程、编程语言和编译程序设计。

  4、卡内基梅隆大学

卡内基梅隆大学

  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 Computer Science。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。

  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!

  申请条件:

  根据项目设置的特点,硅谷校区在招生的过程中倾向于软件开发技术过硬、有足够丰富的项目经验的学生。在申请过程中,除常规的PS、CV等材料,还要提交活动和成就、研究经历、软件开发经历等文书和文件;需要提供两个类似商科的关于职业目标和规划和选择软件工程的原因的Essay。

  当申请者的材料完整后,学校可能还会安排一次大概为时2小时的面试,面试过程中会涉及很多技术问题,需要监控你的桌面让你写程序和改代码,还有一个小时的作文题,整个招生过程非常地严格和繁杂。

  通常成功申请计算机专业排名前10的,GPA都在3.6以上,越高越好。另外除了硬件背景,还有软件条件非常重要,一定要凸显自己在这个领域的科研能力和研究潜力。

  5、伊利诺伊大学香槟分校

伊利诺伊大学香槟分校

  Illinois的CS既培养研究性人才,又培养进入industry的人才,其CS方向包括如下几个:

  Algorithms & Theory 算法和理论

  Artificial Intelligence 人工智能

  Architecture, Parallel Computing, and Systems 结构、并行信息处理技术和系统

  Bioinformatics and Computational Biology 生物信息学和计算机生物学

  Database and Information Systems 数据库和信息系统

  Graphics, Vizualization, and HCI 计算机图形、视觉和人机交互

  Systems and Networking 系统和网络

  Programming Languages, Formal Systems, and Software Engineering 编程语言、形式系统和软件工程

  Scientific Computing 科学计算

  申请条件:

  在申请要求上,对于先行课的要求是如果本科不是学CS的学生必须有充足的背景基础:计算机编程、算法和数据库结构、计算机组织和计算理论(相当于Illinois的计算机科学入门、数据库结构、离散结构、计算机结构)。

  6、哥伦比亚大学

哥伦比亚大学

  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。

  申请条件:

  哥大每年发放的录取还是比较多的。该校较为注重申请者的综合素质,需要申请者在硬件和软件方面有一定的积累。

  7、加州大学圣地亚哥分校

加州大学圣地亚哥分校

  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 and ComplexityArtificial Intelligence, Bioinformatics, Computer-Aided Design, Computer Vision, Data and Knowledge Base Systems, Embedded Systems, Graphics, Meaning and Computation, Network Security and Cryptography, Parallel and High-Performance Computation, Processor Architecture and Compilation, Software Engineering, Systems and Networking。

  申请难度跟申请者的学校背景关系比较大。UCSD 的 CSE 开设了 bachelor、master 及 PhD。根据学校官网的消息,每年的录取率不到 10%。接受非相关专业背景的申请者但有先修课要求。对国际生的 GPA 没有最低要求,但要求高于就读学校的平均分。建议申请者考 GRE 的 subject test。托福的最低要求是 80,不接受雅思成绩。

  8、纽约大学

纽约大学

  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。

  申请条件:

  NYU 开设了 MS 和 Ph.D 学位,对于 Master 的申请者,学校除了成绩要求很高之外,还要求申请者掌握 C++,Java,汇编语言,操作系统等。NYU 的 Ph.D 申请非常注重申请者的研究能力。因为无论是 PS 还是 RL,重点都应放在突出申请的“contribution to research”方面。

  Master学位有三个program 可以申请:

  MS in scientific computing,由数学系和 CS 系合办,1995 年开始设的 program,主要学习内容包括现代计算工具与方法,数值与数学分析,数据视觉化,图形化用户界面,Unix 工具以及应用领域开发等。

  MS in information System, 由 CS 系与商学院合办,在于培养技术和管理相结合的高端人才,此 program 包含部分 MBA 课程,号称是 CS 硕士与 MBA 的完美结合。

  MS in Computer Science, 纯粹意义上的计算机科学硕士课程,2 年,12 门课,需要在年结束时考一个 core exam 之后才有资格进行论文写作和答辩。

  9、康奈尔大学

康奈尔大学

  CS 是 Faculty of Computing and 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 TOP5。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。

  申请条件:

  提供硕士学位 Master of Engineering in Computer Engineering 和博士学位 Ph.D in Computer Engineering,只开放秋季招生。MSE 的课程长度只有一年,以就业为导向,因此课程实践性较强。

  Cornell 的 TOEFL 最低分数线一向只有 77(writing: 20, Listening: 15, Reading: 20, Speaking: 22),但这并不意味着 77 分的 T 就满足可求,因为从往年的录取数据看来,录取几乎都有 100+。

  10、宾夕法尼亚大学

宾夕法尼亚大学

  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。

  申请条件:

  作为一所综排第 5,专排 17 的名校,宾大的录取难度并没有它的名望那么高。由于每年宾大招收的硕士生人数众多,11年就招生高达 317,其中Master of Science in Engineering in Computer & Information Science(CIS/MSE)就招 152 人之多,所以基本上 GPA 3.5,托福 100,GRE 315+ 拿到录取的机会就比较高了。不过这几年竞争这么激烈,分数肯定会更高。

  三、美国CS专业申请注意事项

美国留学CS专业

  1、论文>重要的荣誉/奖项/经历>出身>GPA>推荐信>TOEFL/GRE>套磁>PS(SoP)>GRE,这是永恒的不等式

  ①论文

  美国大学招人最主要就是看你的研究能力,看你能不能给老板干活。虽然用论文来衡量一个人的研究能力未免太绝对,但目前主要是这样。因为看项目的话随你怎么说都行,国外的教授基本对国内的项目都不了解。这里的论文主要是指国际会议的英文论文,local的,forget it.由于CS软件工程方向的特点,当前本学科几乎所有重要的论文基本都(至少是先)发表在国际会议上,主要是各领域的顶尖会议.当然我们不能指望我们国内的CS软件工程申请者能在这些顶尖会议上发表论文,但至少在一些比较正规的会议上有文章(如果审查委员会知道这些会议的话)绝对会大大增加你的录取机会!至于期刊的话,除非在JCST,软件学报,计算机学报之类的有文章你可以强调一下难度,其他的中文期刊,有也只是廖胜于无。

  ②重要的荣誉/奖项/经历

  国外教授最青睐的荣誉/奖项就是数模竞赛和数学竞赛了,当然是全国级的,世界级的更好,(local的话,有也只是寥胜于无)。其它比较重要的经历如MSR等的研究经历也还不错。此外可能一些重要奖学金,大公司的研究实习经历也会起到一些作用。至于学生干部/其它特长(除非很重要很突出)之类的经历,forget it.

  ③出身

  就是你出自的学校了,很现实的事,出身绝对重要!事实上不管在国内还是美国,出身(毕业学校)都非常重要,传统名校/常青藤毕业的学生在择校/工作等方面确实比一般其他学校的受到更好的照顾。当然看一个人绝对不能光看出身,但一般而言,出身绝对重要。就拿申请而言,一般名校是只看国内top10的学校的,看其他国家也是(比如印度,只认IIT,其它的都被丢垃圾桶去了),如果不是top10出身,又没有其他特别突出的强项,那么下场只有一个。

  ④GPA

  虽然前十名的学校中大多数宣称在4.0中获得3.0以上的GPA就足以申请,但根据历年的实际经验,成功申请TOP10计算机专业的GPA一般都在3.6以上,个别学校的入学新生平均GPA可达3.8。

  ⑤推荐信/PS(SoP)

  推荐信其实国外教授还是看的,如果有比较强的support的话(看你的推荐人,以及里面的写法)还是很重要的。从某种程度上来说,其实大家应该更重视推荐信甚于ps!当然由于国内众所周知的原因,可靠性会打一定折扣,但如果你的推荐人牛,或推荐老师很负责或你的内容组织的好的话,还是比较重要的。

  ⑥TOEFL/GRE

  TOEFL/GRE只要过了一些门槛就可以了,而这个门槛大多数中国学生还是容易达到的,当然可能TOEFL难一些达到。不少学校有对TOEFL单门不能低于多少分是有限制,而且一些学校对录取学生的TOEFL成绩的要求还蛮高的!国际学生申请美国大学的TOEFL成绩底线为600分(老TOEFL),实际经验是前十名的计算机专业往往要达到630-650分。

  由于计算机专业应用广泛,大多数美国本土申请者往往选择硕士,而学术型的博士学位申请一般在国际学生之间进行竞争,因此优异的TOEFL成绩是必不可少的。而GRE,除了要参加GRE General Test以外,建议申请者尽量参加GRE计算机专项考试(GRE Subject  Test),以体现自己的专业实力,获得学校的青睐。

  ⑦套磁

  其实,套磁的重要系数是可变的,套磁得法的话是很重要的,但是这个建立在一定的基础上:你的实力确实很强,你的背景与方向很合老板意思(或老板准备转的方向)!所以套磁一定要找准方向,找准老板,不要盲目,一些重要的原则如:一个系不要同时套2个或以上,AssisProf比Asso/Pro更急切需要人手(如果他的fund够得话)等等。

  ⑧个人陈述

  除了其它专业的共性要求外,最好能够通过个人陈述凸显自己在计算机领域内的科研能力,向校方展现自己的研究潜力。

  2、选校VS选教授

  如果你可以选,建议你找个好老板.完全放弃国内培养出来的那种‘名校情节’.特别牛的学校,或者你有什么另类想法例外.美国的体制,是以教授为单位,为中心的.他们要自己找钱,向外界推销自己.如果他牛,交际面广,对你以后发paper,找工作有很大的帮助.相反你如果跟错老师,以后会非常非常的郁闷.一点不夸张.

  3、硕士VS博士

  如果各位家里小康的话,可以考虑申请一些MSC的program,MSC是不容易拿奖的,所以比有奖的phd容易很多。如果你申软件工程的offer,错误的申请了职业培训类型的SEmaster,你拿offer得难度至少会像MBA一样大。

  申请硕士优势有三:

  1.以硕士毕业就在美国工作。

  2.在美国再申请phd的话比在国内方便不止一倍。

  3.美国有无数CS的工作岗位,报酬优厚。

  但鉴于奖学金的问题,中国多数同学申请的是博士,相对于硕士而言,博士容易获得奖学金。然而,目前的实际情况是,很多同学在拿到硕士学位后,即退学找工作去了,美国多数学校允许在博士的课程阶段,修够一定学分以后,可以拿到一个硕士学位。在不允许这种情况的学校里,中国学生往往也会设法换成硕士PROGRAM,然后毕业。目前许多教授对此意见很大,估计今后对申请上也会有不利影响。能否提前毕业或换成硕士毕业,主要看奖学金的来源。因为一般助教TA的奖学金来自于学校,而非系里,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,所以往往不易,视老板关系,时机而定。

  四、美国CS专业就业方向

  CS专业毕业生在美国的就业市场一直很受欢迎,而根据不同的研究方向,主要有以下六种就业方向。

  (1) 网络与信息安全方向

  核心学科是信息安全和网络工程。并且有信息安全、通信、信息处理、计算机软件和其他相关学科的硕士学位可以继续攻读。学生毕业后可以到为政府、国防、军队、电信、电力、金融机构、铁路等部门的计算机网络或信息安全领域工作。

  (2) 软件编程方向

  主要包括软件设计、编程语言和软件测试等方向。它是是属于计算机科学的大方向,部分设有奖学金,录取名额也较多。这个专业是专门培养编程人员的,我们都知道计算机专业的从业人员大部分都是编程人员。所以这个专业涉及的范围比较广,工作机会也相对多,并且收入也不错哦。

  (3) 计算机网络方向

  这个研究方向的范围包括网络应用、网络协议、网络通信、网络理论、网络安全、加密解密等。由于相关背景的申请人,如EE,ECE的都可以申请,因此竞争是相当激烈的。就业方向主要是到政府、国防、电信、电力、铁路等重要部门的计算机网络系统就职。若不考虑留在美国发展,回国的发展也是很好的。中国企业多,这方面工作机会不少,像到中国移动,中国电信就职都是很不错的选择。

  (4) 计算机科学技术方向

  计算理论是完全偏向理论的学科,研究的不只是算法,更重要的是算法的有效性和可行性。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。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。但是这个专业的留美学生比较难找工作,所以不太建议学生申请。在这个方面,其实中国和美国的情况都差不多,因为偏重理论和追求科技探索的专业方向而导致工作难找。由于就业形势不太乐观,有部分同学还是选择转到coding相关的岗位。

  (5) 多媒体动漫方向

  这个专业包括了计算机图形学,主要研究图像的处理、演示等。范畴包括:计算机成像、三维动画、网络影像传播。学生毕业之后可以去游戏设计公司,平面广告设计公司、电影视频公司、教育软件开发、及其它多媒体应用领域的公司寻求工作机会。当今动漫和多媒体在我们日常生活中的应用甚是常见,所以这个专业范畴的学生毕业后有广阔的就业空间

  (6) 人工智能方向

  人工智能是一门很综合的学科,并且它在当今人类生活中扮演着越来越重要的角色。其中,人工智能还涵盖了计算机专业的很多小方向,包括机器学习系统、计算机语言、图像处理、语音辨别、机器人、人机交互等等。但这个方向很热门,不难想象它对于申请人的计算机专业知识和背景都有较高的要求。如申请人具备强大的数学背景,或者在相关的项目方面非常突出表现的,都将受到高校的青睐。

  五、美国CS专业就业薪资

美国留学CS专业

  美国计算机科学专业毕业,作为热门中的热门,薪资也在逐步攀升。根据美国求职网站Glassdoor统计,美国软件工程师的平均年薪为$95,195,而在硅谷软件工程师的工资待遇更是远高于美国全国同行的平均薪酬水平。

  以行业出资最高的Facebook为例,一名初级工程师的基本工资为$83,000,高级工程师基本工资为 $201,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$177,014。

  除此之外,其他薪资水平较高的公司还有:

  领英——$170,839

  初级工程师的基本工资为$88,000,高级工程师基本工资为 $188,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$170,839。

  谷歌——$164,683

  初级工程师的基本工资为$82,000,高级工程师基本工资为 $226,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$164,683。

  Arista——$151,648

  初级工程师的基本工资为$82,000,高级工程师基本工资为 $163,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$151,648。

  PayPal——$146,795

  初级工程师的基本工资为$99,000,高级工程师基本工资为 $153,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$146,795。

  苹果——$138,300

  初级工程师的基本工资为$68,000,高级工程师基本工资为 $200,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$138,300。

  Brocade——$132,036

  初级工程师的基本工资为$82,000,高级工程师基本工资为 $183,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$132,036。

  雅虎——$125,366

  初级工程师的基本工资为$74,000,高级工程师基本工资为 $209,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$125,366。

  IAC——$120,755

  初级工程师的基本工资为$87,000,高级工程师基本工资为$168,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$120,755。

  Symantec——$120,553

  初级工程师的基本工资为$70,000,高级工程师基本工资为 $149,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$120,553。

  亚马逊——$118,121

  初级工程师的基本工资为$50,000,高级工程师基本工资为 $180,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$118,121。

  Nvidia——$117,804

  初级工程师的基本工资为$76,000,高级工程师基本工资为 $198,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$117,804。

  英特尔——$117,643

  初级工程师的基本工资为$65,000,高级工程师基本工资为 $176,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$117,643。

  KLA-Tenco——$117,167

  初级工程师的基本工资为$74,000,高级工程师基本工资为 $138,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$117,167。

  微软——$116,967

  初级工程师的基本工资为$73,000,高级工程师基本工资为 $152,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$116,967。

  甲骨文——$116,514

  初级工程师的基本工资为$62,000,高级工程师基本工资为 $158,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$116,514。

  eBay: $113,549

  初级工程师的基本工资为$87,000,高级工程师基本工资为 $168,000,加上其他福利补贴,公司所有软件工程师的平均薪资可达到$113,549。

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