美国研究生专业介绍-计算机

2.1 专业背景

CS 专业因为就业前景好，申请人数较多，因此竞争在美国理工科申请中，也比较激烈。2019申请季尤其激烈。GRE、托福成绩在达到学校的要求的基础上尽量争取高分。GPA 最低要求一般在 3.0，但是要拿到录取尤其是好学校的录取，建议3.6+，因为GPA在理工科的申请中是个非常重要的因素。如果本科是 CS 或相关专业，如信息工程等，申请CS会比较有优势。除了理论知识的积累的和学习，CS 专业的申请同时最好也要具备相应的实习，科研经历，这会是很大的加分项。尤其某些同学定位在非CS general 方向，而是要走某一个细分，比如计算机视觉等，还需要针此细分方向进行对应的背景积累，包括学校或个人的科研项目，工业界实习，学术交换项目，国际专业会议等等。

2018和2019三维成绩对比：

2.2 先修课

鉴于计算机专业可以说是国际学生最容易在美国就业的专业，吸引越来越多其它专业的学生也会想要转计算机专业。总体而言难度存在但是并非不可能。

首先，理工科的转专业需要完成先修课程的准备，针对计算机专业而言，不需要了解复杂的数据结构，“只要了解LIST, ARRAY, TREE等基本知识就可以，同时学习些Object-Oriented Programming，所以基本入门课程包括数据结构，计算机组成原理，C++/Java等。建议去各大学校官网了解相关的课本列表，出现次数最多的就是比较推荐的。在此基础上可以根据自己的能力和情况补充其它的相关课程，比如networks(Computer Networks by Andrew Tanenbaum), operating systems(Operating Systems by Andrew Tanenbaum), database（Stanford 的经典教材A First Course in Database System）4, Software Engineering等，整体的计算机专业知识结构就相对比较不错了。”

总结如下：

以上先修课比较基础，如果学生想进一步提升竞争力或者申请cs其他分支，建议多修：

· 计算机网络

· 数据库

· 操作系统

· 软件工程

· 人工智能

· 机器学习

· 计算机图形学

· 人机交互

· 编译原理

· 其他CS高级课程

注意事项：

1. 可以通过二学位，辅修学位，美国暑校，修网课等方式弥补。常用网站：coursera，Edx，MOOC, Udacity等。

2. 国内的课程与课程内容与国外不尽一致，有部分可能可能涵盖以下课程内容，比如高等数学涵盖微积分和线性代数，计算机入门涵盖计算机基础，数据结构和算法使用JAVA等，建议老师们与学生进行讨论后给出选课建议。

CS 入门必须课程资源推荐：

· An Introduction to Interactive Programming in Python - Rice, Coursera

· Introduction to Databases - Stanford, Stanford Online

· Introduction to Computer Science and Programming Using Python - MIT, edX

· Object-Oriented Programming and Data Structures (e.g., CS 2110) - Cornell

· CS161 Design and Analysis of Algorithms-Stanford

· Data Structures and Functional Programming (e.g., CS 3110) – Cornell

CS 提高进修课程资源推荐：

· Machine Learning - Stanford, Coursera

· Statistical Learning - Stanford, Stanford Online

· Introduction to Computational Thinking and Data Science - MIT, edX

· Functional Programming in Scala - EPFL, Coursera

· Mining the Massive Datasets - Stanford, Coursera

· Artificial Intelligence - UC Berkeley, edX

Stanford Specialization (系列课程):

· Artificial Intelligence

· Biocomputation

· Computer and Network Security

· Database Systems

· Human-Computer Interaction

· Numerical Analysis/Scientific Computation

· Real-World Computing

· Software Theory

· Systems

· Theoretical Computer

· Computer System Organization and Programming (e.g., CS 3410) – Cornell

· Discrete Structures (e.g., CS 2800) – Cornell

· Basic Calculus and Linear Algebra – Cornell

2.3 科研以及活动

校内科研: 建议学生在校期间，课上积极表现，争取跟导师做科研，或者参与校级以上比赛。

专业比赛: 大学生数据建模竞赛（国内和美赛），全国大学生数学竞赛，ACM国际大学生程序设计竞赛，中国及机器人大赛，全国大学生机器人大赛，天池大数据竞赛等等。

校外科研：中科院各大研究所，微软亚洲研究院，知名互联网公司如腾讯AI实验室，Alibaba达摩院，Baidu深度学习研究院等等，每年都开放申请，可随时关注。

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