专业解析

CS (Computer Science)，计算机科学专业，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。美国是IT领域的超级大国，因此CS专业也成了美国理工科申请中的热门专业之一，本专业对申请人的专业和背景知识要求高，竞争也很激烈。总的来说CS是工程类热门程度最高的专业之一。

热门指数：★★★★★

在美国，计算机科学包括了两个方面。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的问题；另一方面是应用：计算机图像处理，人机交互，编程等，用来解决实际问题。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，比如Google, Facebook的崛起，都说明社会的资源和财富都正在不断向这一行业集中,毕业生前途自然无可限量。因此,申请这个专业竞争异常激烈。

很多同学认为学计算机就是学编程，其实这种想法不准确。相比起如Software Engineering或者Computer Programming这些专业，CS主要还是以理论为中心。CS的覆盖面也要更广一些，而编程只是研究和实践的手段，而不是目的。但不要以为理论就不切实际了，Google的两位创始人就是从Stanford的CS专业中出来的，他们的成功是靠搜索系统理论的突破。所以申请的同学不要以为自已很熟悉C++等语言就可以了。编程语言很重要，但这个学科对同学们的数学和逻辑的要求其实更高。

计算机专业主要可分为计算机科学（Computer Science,简称CS）和计算机工程（Computer Engineering，简称CE），还有计算机科学与工程、计算机科学与数学等混合交叉专业。计算机科学和计算机工程虽同属于计算机专业但还是有一些不同。

【计算机科学（Computer Science）】主要研究计算机理论基础及其运用，理论性更强，属于理科。CS的研究领域更广，下设许多分支，例如人工智能、计算机程序设计、计算理论、计算机图形、数据库建设、信息技术、信息安全、游戏设计等。

【计算机工程（Computer Engineering）】就是研究计算机如何运作并且做到更快捷更精准，主要包括计算机软件与硬件工程两方面，偏工科。CE大多设置在工学院，而且与电气工程（EE）专业联系紧密，有的学校甚至将两个专业合并在一起学习。

美国大学计算机科学基本都开设在工程学院下，大部分学校均开设有此专业。除了单独设在CS系下外，还有不少学校的CS和EE是合并在一起的，一般称为电气工程与信息科学系，有的称为电气工程与计算机科学系等。

由于计算机涉及领域非常广泛，分支很多，我们可以将美国计算机专业方向大致划分为人工智能（Artificial Intelligence）、编程语言（Programming Language）、计算机系统（Systems）和计算机理论（Theory）四个大方向，每个大方向又有很多具体的研究方向。

主要大学常见计算机科学的教学与科研领域有：

1、Artificial Intelligence 人工智能

AI作为时下CS最热门的方向，最有发展前景的研究方向。是结合理论与实际，将计算机科学运用到日常生活中，用电脑智能解决现实问题，是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言出来等等。研究课题包括机器学习、知识表示、计算机视觉、推理、机器人等。例如人脸识别、虹膜识别、Google自动驾驶、微软Hanover系统自动开药，医学领域的自动影像学，金融领域的自动算法交易都是AI的应用场景。大多数的科技公司，比如亚马逊、特斯拉、谷歌都把AI看成下一个十年里公司的创新驱动力。

强调数据表述和算法方面的知识，需要有非常广泛的知识面和训练，不仅需要CS雄厚的基础知识，还需要了解一些认知心理学、语言学、哲学和工程学的知识。除此之外，还需要掌握一些技能和工具，例如统计学、神经科学、控制、优化和运筹学。对于大多数计算机科学排名较高的学校，通常在人工智能研究方面也非常出色，例如斯坦福大学，卡内基梅隆大学，麻省理工大学，加州伯克利大学，佐治亚理工大学等。

2、Software Engineering/ Programming Language 软件工程/编程语言

国际学生申请最热衷的方向之一，是关于计算机软件开发和维护的一门工程学科，主要研究开发大规模软件系统的原理和技术，可以理解为CS+管理科学。是整个CS里最弱化数学能力的分支，但概念性很强，有点像半个文科，而且特别强调实践，是所有分支里就业机会最多的方向，但可能不是最尖端，最有趣的方向。

3、Bioinformatics 生物信息学

对于这个方向的选择一定要谨慎，有的需要计算机背景的学生，有的需要生物学背景的学生，申请这个方向需主要具备数学丶信息学丶统计丶计算机科学丶化学和生化方面的知识，由于涉及大量基因组学、生物学、医药学知识，相对更适合本科有相关医学、化学背景的申请人，并不适合本科只专注于计算机学习的学生。这个方向做为一个交叉学科，申请者多数具备计算机和生物学的双层背景。

设置在计算机科学下的生物信息学历年中国学生的招生录取情况都不好，美国本土学生更受青睐，这个方向招收的国际学生非常少，而且一般被录取的国际学生除了有出色的硬件条件，同时也具备很强的研究经历。

4、Information Science/Information Retrieval /Information Security/ Network Security 信息科学/安全

增强网络、系统安全性，对数据库进行保密，以及密码学在电脑的应用等。适合学习计算机方向，偏向网络（network）方向学习的申请人。

美国国内热门方向之一，中国学生也非常热衷这些方向，但美国对于与信息技术挂钩的学科更多开放给本国学生，像信息系统、信息安全技术、信息恢复、数据库方面，国际学生申请情况非常惨烈，有限的名额使得国际学生很无奈。

5、Database数据库

此方向涉及与数据管理相关的所有方面，文件管理、排队优化、分配系统、资料挖掘、networking等内容，对运筹学、数据库基础、数学等有一定要求。数学背景较好的学生可留意此方向。可应用的领域有电脑游戏设计，数据隐私与安全等。数据库是CS各领域中最抽象和枯燥的方向。抽象体现在所用的数学知识全部基于离散数学和抽象代数，而不是连续数学，所以要学好并不容易；枯燥体现在它不像很多其它方向那样可以做出非常花哨的结果或图形界面。但学好数据库的话，就业非常稳定。

此方向跟MIS专业相似，都有关于database management，statistics，data mining等内容给。不过MIS会加入商业课程，如Entrepreneurship，Economic Analysis等，而CS的database方向更注重数据库的运用和电脑对数据的处理等专业问题，甚少加入商业元素。

6、Human-computer interaction 人机交互

也是大热的新兴专业，这个方向是研究人机协作，信息影像化等内容，其他跟AI有些类似，只是更加注重电脑与人的互动性。学校未必会将此方向作为单独的concentration供学生选择，而是其内容加入AI方向或作为其他各个方向的基础课程，甚至是选修课程。

HCI也是交叉学科，包括认知心理学、社会学、CS，需要涉猎的知识也包括软件、硬件、算法、Machine Learning、Deep Learning、社会调查等。

7、Numerical Analysis and Scientific Computation 数量分析及科学电脑化

此方向主要的是模拟、建模、电脑化运算等方面的内容，数学背景的学生申请较有优势。运算也是CS中十分重要的一个方面，因为计算机可以用作与计算各种复杂的算式，或建立复杂的数学模型，为实际中的数学运算提供帮助。此方向各个学校提供的课程不同，例如Duke注重numerical math，math foundation，Discrete Math for computer science，而Columbia是将算法分析、线性代数等作为CS专业的通修课程，并不专门开设电脑数量计算方向。Stanford则是将此方向独立出来，加入大量的数学类课程。此方向对数学基础佳的申请人比较有优势，毕竟是将数学与计算机结合。申请时要补充相关电脑背景。

8、Computer Graphics、Multimedia 计算机图形、多媒体

这个专业与人工智能、计算机网络、软件工程全都有交叉。研究图像的表达、处理等。计算机成像，三维动画，甚至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，电影视频制作公司找工作。需要掌握计算机制图，计算机成像的一些基本工具及其原理，但这通常往往不足以满足录取的要求，这种应用性极强的方向更多的强调经验，需要从事过相关的工作实习经验对于申请来说才有把握。

9、Software System 软件系统

贴近实际real-world computing内容，通过变成、数据库管理、计算机语言编程编译等，解决实际中遇到的问题，例如编写程序进行投资组合分析、计算贷款利率等，比较具有实践性，且专业性强，就业形势好，当然竞争也相对激烈。

10、Theoretical Computer Science 计算机理论

专业偏向理论性，会涉及各个方面，例如Graph、系统复杂性、组合、计算机学习的理论。相对而言其实操作性比其他方向弱，毕业后就业比较难体现出技术优势。

11、Computer Architectures/Hardware Systems and De sign/VLSI 计算机结构/硬件系统/集成电路

主要从事计算机硬件芯片，例如CPU的结构设计，内部结构逻辑门的电子开关，VLSI具有较高的研究深度和难度，必须具备很强的逻辑电路基础知识。

12、Management Information System 信息系统管理

MIS本质上说就是一个数据库系统，它和其他数据库系统的不同就在于其目的用于整合必要的信息用于决策。作为一门跨学科专业，主要任务是最大限度利用计算机及网络通讯技术加强企业信息管理，通过对企业人力、财力、物力、设备、技术等资源调查整合，建立正确的数据，加工处理并编制成各种信息资料，提供给管理人员，以便更加快速做出更加正确的决策，提高企业管理水平，增加经济收益。美国MIS专业有的设立在工程院(计算机学院)下，有的则设立在商学院(管理)下，前者偏技术，后者偏商科。

其中最受中国学生欢迎的分支有：人工智能（Artificial Intelligence）、软件工程（Software Engineering）、程序语言（Programming Languages）、计算机系统与网络（Computer Systems & Networks）、数据库（Database）、计算机图形与可视化（Computer Graphics and Visualization）等。

CS专业硕士项目时长1-2年，多为2年，少为1年/1.5年。MS：Master of Science（理学硕士），学制多为2年，主要跟教授做学术科研，毕业后可进入企业研发部门，也可在校任教，主要培养高端学术科研人才。MEng：Master of Engineering（工学硕士），学制1-1.5年，就业导向，更侧重实践。

计算机科学专业，在美国硕士学位的学制绝大多数都是两年。一年的学费平均在4万美金左右，不同城市的生活费差别较大，大体在1-2万美金之间。两年的费用支出一共在50-70万人民币左右。

学费和生活费是很多学生都会考虑到的问题，对于公立大学来说，学费会低得多，比如UC系统的伯克利，正常学费是每年两万多美金。另外像德州农工、佛罗里达大学、雪城大学等学费也都比较便宜，都是不错的选择。学校每年的学费都会微调，涨幅不大。

申请美国CS硕士专业，本科需要是软件工程、计算机技术与科学、其他计算机相关专业是比较匹配的。

如果跨专业申请，需要提前先修计算机核心课程，如计算机编程（JAVA，C，C++, Python等），算法与数据结构，数据库、操作系统、计算机结构、计算机组织、计算机理论等课程，越多越好。数学方面：线性代数，概率与统计，离散数学这几门是必修课。通常国内工科背景的同学可以尝试转专业申请，但难度依然很大，特别对于转专业申请CS牛校而言。

通过查询学校官网信息，很多学校对GPA的要求只是3.0/4.0，但这只是对GPA的一个最低要求，一般来说GPA3.0是一个底线。排名相对靠前的学校，一般大部分成功的录取者的平均GPA都在3.5左右。因此，GPA 3.5是申请CS专业的一个较有竞争力的条件。

GPA虽重要，但能不能成功申请，拿到offer还受很多因素决定的。比如项目研究经验、学校排名和声望、文书质量、GRE、语言成绩等。增加这些方面的实力，能加大录取的可能性。

因为美国CS学习研究领域十分广泛，方向较多，每个学校看重的，或者优势方向分别大，所以在申请选择上，要跟自己的兴趣爱好、背景和科研经历相结合，选择自身背景与学校专业方向匹配度高的方向来申请录取把握更大，最重要的是research background与申请方向吻合。

【语言考试】部分院校是不接受雅思的，因此建议准备TOEFL。EE对于TOEFL最低要求不是很高，各大学对申请的要求不尽相同，区间在80-100不等。一般达到80-85+可以满足一般要求，但对于申请名校的同学来说，最好还是要100+。例如申请TOP30，TOEFL目标最好在100分以上，并至少保持小分都在20分以上。

【GRE考试】至少300+，最好320+。CS排名较高的学校录取者的GRE成绩平均值在320左右，不需要GRE Sub考试成绩，但有部分学校推荐提供以增强录取，如：Columbia、Pennsylvania State University、Virginia Tech…

美国计算机产业界和学术界一直在世界上占据绝对优势。除了在读应届生外，还有很多有工作经验的IT人士，想在日新月异技术更新时代，通过提高学历获取最前沿的技术知识提高职场竞争力。此外计算机学科发展更新十分迅速，因此美国计算机专业申请竞争非常激烈。 

有些学校发放AD比较多，原因是这些学校招生规模都比较大，因此AD发的比较多，但并不等同于“水”项目。有很多高质量的学校例如：哥大、UCS、雪城、佛罗里达、斯蒂文斯、伍斯特理工、伊利诺伊理工、NYU等，这些学校在同档次的学校中，相对比较容易申请。

顶级难度学校：

MIT、Stanford University、UC- Berkeley…

能申到的都是绝对大牛！

超级难度学校：

CMU、UIUC、UT-Austin、Gatech、UCLA、UMich、Cornell、UW-Madison…

能申到的都是三维超高（至少3.5+/325+/100+）, 并且有非常厉害科研项目经历

高级难度学校：

Columbia、Purdue、UPenn、USC、UCSD、UCI、U-Washington、Brown、NYU、TAMU、OSU

基本条件：GPA 3.5+, GRE 320+, IBT 100+；有较丰富科研项目实习经历

中级难度学校：

UF、GWU、WPI、UC-Riverside、Stony Brook、Northeastern U…

基本条件：GPA 3.0+, GRE 310+, IBT 95+，正常经历包装即可

【硬性成绩】

TOP 30：GPA 3.5+；GRE 320+；TOEFL 100+

上面所列出的仅仅是一个学校对申请者的最低和最基本的要求。学生的各项成绩达到这个标准只是一个基础要求。在这个档次的学校里，对学生的要求非常严格，有的学校不要求总分，但对每一项成绩都有具体的要求。当然，对于学习工科的学生，Quantitative成绩非常重要，也比较容易达到这个水平，但是，对于Verbal尤其是Analytic Writing来讲，很多学习理工科的学生都是达不到这个成绩的，也给申请这个学校带来一定的影响。除了这些，最主要的就是申请者有相关研究经历或项目经历或实习经历，如果有相关论文发表或者项目成果对申请会有很大的帮助。

申请Top10必须要有一定的亮点，不能有特别明显的短板。拿到录取的学生背景都是非常强的，研究经历、实习经历都很丰富，并且都很会包装自己，在文书中把自己的特点和优势最大化的展现。申请硬件的话也有一个大概的衡量标准参考：GPA 3.8+, T105+, G325+，当然申请不只看硬件。虽然Top10学校的CS都不太好申请，但也有相对比较好申的学校，当然只是相对，这种相对是跟斯坦福、麻省理工、伯克利这些学校来比较的。CMU：因为学校CS专业很大，所以相对录取概率也会大一点；UIUC同理；另外Gatech、UT-Austin也会相对容易一点。

根据新移民条例，国际学生留英工作的签证类型有几种。如果你想继续留在英国开始工作，那么你需要在签证到期前，根据自身情况正确选择申请的签证类型。

Top 31-50的学校：GPA 3.2+；GRE 320+；TOEFL 100+

这个档次也是美国很好的学校，有很多名校，对成绩的要求上相对降低一些，但并没有太大的变化，尤其是TOP40左右的学校，还是非常难申请的。这个档次的学校，适合对冲击名校没有太大把握的学生，或者是足够优秀但是留学经费不是太足，需要奖学金的支持来完成学业的。这个档次的学校也都不错，而且还是需要你除了有成绩之外，有自己的研究项目。

如UC-Davis、UC-SB、Stony Brook、Texas A&M University都是不错的选择。这个档次的学校都是非常有钱的，如Boston University(波士顿大学)是一个贵族学校，给Phd发的奖学金比MIT还要多很多，学生毕业后很好找工作。BU的硕士没有想象中那么难申请，一般GRE在320以上，T在100分以上，有相关研究背景都可以了。

很多被这个档次的学校录取的学生都是申请TOP30学校的名校毕业生，有很好的成绩和研究经历。这个档次往年录取的学生的平均成绩一般在：GPA3.5、GRE320、TOEFL100，没有这个成绩，最好不要把这个档次的学校作为主要的申请档次。

Top 51-100的学校：GPA 3.0+;GRE 300+;TOEFL 80+

这个档次的学校是美国中档学校，由于美国总体的教育水平非常高，所以这个档次的学校也是不错的。录取要求方面相对前面的学校有所降低，一般冲击名校的同学作为保底的学校。也是大多数成绩和背景相对一般的同学申请的主要档次，也是中国学生申请最多的档次。

考过托福的一定知道80分是一个最低标准，虽然学校给出了这个最低分，但是要是真的想用80分的成绩被录取还是挺困难的。这个档次适合GPA可能不是太高，但是还说得过去，没什么研究经验的学生。

【软性背景】

【最重要的决定因素——科研项目背景】

即学术背景，申请者的科研经历、论文发表、项目经历等跟CS相关的一些学术上的经验与经历。无论申请哪所学校，申请人的科研背景都是最关键的因素，即使有些科目的考试成绩不理想，也不会影响大局。比如TOEFL成绩低的，如果科研背景很好，一样可能被学校录取。

美国教授最看重的是申请人的科研背景和工作经验，他们希望找一个过来就可以直接干活的人。所以哪位学生接触和参与过的项目多，教学方式和实验器材更先进，跟美国更接轨，就更容易受到美国院校的青睐。

申请TOP 30的学校，一个非常出色的成绩是必需的，但是这并不是决定是否被录取的关键，拥有很好的科研背景才是打开这些学校大门最重要的一把钥匙。这些学校录取的中国学生一般都是在中国本领域非常强的学校毕业的学生，而且各项成绩非常好，研究项目经历非常丰富，有多篇论文发表，还有很多人是有多年实际工作经验的。如果没有好的研究经历背景，得到这些学校的录取非常难。

参与专业项目研究：项目经验是简历当中最为核心的部分。

争取发表学术论文：Paper是学术背景中最能展现申请者的专业能力的东西，备受青睐。

【实习】

相关的工作经验或实习经历，对于在校学生来说则更多地表现为实习经历。积极争取去一些大型的IT公司做实习生；也可以去政府部门或科研机构做CS相关实习。专业相关的小企业或工作实习也值得去积累。

实习企业五百强的科技公司比如谷歌、微软、IBM、思科、华为等公司都是实习亮点。

【比赛】

美国大学生数学建模比赛MCM/ICM

大学生软件设计大赛

全国大学生软件创新大赛

微信公众平台创新大赛

Astar百度之星程序设计大赛

PowerLinux应用服务器定义未来挑战赛

中国云移动互联网创新大奖赛

Android应用开发中国大学生挑战赛

阿里云开发者大赛

“Qrobot”杯全国机器人应用开发大赛

……

建议同学们尽量提升自己的申请背景，多数同学在国内本科阶段都会做一些计算机专业课相关的课程设计，同时很多学校也都会要求学生做一些大学生创新项目。另外，也建议同学们及早联系学校实验室老师做科研项目或者找一些专业相关的实习工作，美国学校大多都看重申请人的知识运用能力和科研学术潜力。

总的来说：

1.丰富相关研究背景和经验；

2.多做相关研究领域的research以及课题研究；

3.多参加相关研究领域的比赛活动；

4.多参加专业实习。

其实，美国的CS和EE都是优质专业。很多同学在留学专业的选择上，总会对CS和EE这两个专业有所纠结。很多学生简单的理解为CS在研究软件，EE在研究硬件。那么具体这两个专业有什么区别，你又更适合选择哪个专业呢？以下好好分析一下，看看两个专业的深度解析。

CS更偏软件，而EE更偏向物理层面，更偏硬件。

偏软件的CS涉及领域较宽广，包括计算机图形学，计算机视觉技术，移动机器人学，应用人工智能等。

偏硬件的EE有代表性的方向是电磁学、电路设计、控制电路、微电子系统、通信系统等。

CS的就业方向就宽泛多了，最容易就业的是码农，再有就是做产品设计，另外医学、网络安全、图像处理等很多行业都可以列入CS专业毕业生的就业备选。

EE专业比CS纯软件技术门槛高，就业偏电子制造类。

那么对于学生的个性方面来说，二者有适合不适合的区别。

那些喜欢不断尝试新鲜事物、思想自由，并且在计算机领域善于创造和改变的学生更适合学习CS；而那些习惯按规矩办事，倾向偏研究和实验型的学习的同学更适合学习EE。

另外，在美国，很多学校是把CS和EE放在一起的，叫做EECS（电气工程和计算机科学系）。由于美国学校选课通常都比较自由，因此两个专业的课程互选交叉的课程很多，很多教授做的研究既有与CS相关的，也与EE相关的。CS有网络工程的方向，EE专业下也有网络方向；CS的多媒体与EE的信号处理等方向也有着广泛的交叉。

【留学建议】

① 无论申请CS还是EE，数学、物理、计算机、逻辑思维、创造性思维、研究精神等方面必须优秀，才能获得美国大学的青睐。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合格（最好是突出、出色的），单科成绩、平均成绩、GRE等标准化考试成绩是致胜美国计算机专业申请的必备条件。

② 如果国内本科毕业生想要申请美国CS/EE硕士，除了学习成绩外（注意：GPA是硬道理），最好有一些项目、实习经验，或参加一些学科竞赛、发表一些论文。对于申请CS，编程和设计软件方面的能力，建议学生最好有实际操作经验，因为学校会关注学生对计算机语言的熟练程度、曾写过多少实用的程序等。

③ 即使你发现大一大二/研一研二的CS（或EE）专业不符你意，也不必担心，你还可以通过转专业、选课、转学等方式学到你真正喜爱的专业课程。总之只要你选对专业并潜心学习研究，迟早会成为一名优秀的工科人才。

下篇将继续分享<美国CS研究报告>选校及就业等干货信息

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