去美国读研究生啦！近几年大热门的计算机CS专业详解（一）-新东方前途出国

美国大学的computer science (简称“CS”)大致分为16个方向，如下：

方向介绍和难度分析：

方向一：编译器、体系结构、并行计算和硬件系统设计

难度解析：

受就业环境影响，这个方向申请热度下降，它更偏向理论性研究，学生必须具备很强的逻辑电路基础知识，申请的难度也很大，强烈建议同学们要有这方面的背景， 特别是实际工作经验。

方向二：系统与网络

这个方向又可细分为以下几个分支：

1.      网络与分布式系统

2.      操作系统

3.      安全

4.      实时和嵌入式系统

难度解析：

系统与网络研究方向越来越多的出现在EE、ECE专业下，拥有计算机背景的学生在申请这两个方向的时候仍然具有相当不错的竞争力! 网络技术这个方面也有很多的设置在EE下边, 以致于很多 CS 的同学为了这个专业转向 EE 或者ECE 下边的通信与网络专业。网络虽然现在应用比较广泛，但是奖不太好申。

方向三：理论与算法 Theory and Algorithms

方向解析：这个方向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，具体包括数据挖掘(data mining)、机器学习(machine learning)、计算几何和拓扑(computational geometry and topology)、网络设计(network design)、近似算法(approximation algorithms)、密码(cryptography)和安全计算(secure computation)、最优化(optimization)、有限元网格生成(finite-element mesh generation)和自动化软件验证(automatic software verification)。

方向四：人工智能Artificial Intelligence

非常热门的，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。这个领域包含广泛的研究课题、包括知识表示、机器学习、计算机视觉等。

方向五：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)、即时编译器(JIT complier)、语义(Semantics)、域特定语言(DSL：Domain-specific languages)。

2.      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) 、实时系统的任务调度分析(Schedulability analysis for real-time systems)、定理证明(Theorem proving)。

3.      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)。

难度解析：

中国学生最热衷的方向。美国大学招生量较大，但竞争激烈程度一般。通常这个方向研究生第一年入学时奖金资助不会很多，但第二年后的钱就会比较充裕。

方向六：数据库与信息系统（Database and Information Systems）

此方向研究内容：

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)、命名实体识别(named entity recognition)、机器翻译(machine translation)、自然语言生成(natural language generation)和语音识别(speech recognition)等。

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