美国的计算机硕士和国内有何不同呢?
分类:专家指南2021-03-31
计算机科学 - Computer Science,缩写CS,研究的是计算机及其周围各种现象和规律,包括计算机系统结构、程序系统(即软件)、人工智能以及计算本身的性质和问题。计算机科学包含了各种各样与计算和信息处理相关的主题,从抽象的算法分析、形式化语法等,到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。
学位介绍
美国CS研究生常见学位包括
Master of Science:学术/职业导向的硕士,毕业一般要求research(也有部分院校不要求,比如CMU MSCS), 学制1-2年,看重申请者的GPA, 科研能力,冲刺名校需要很强的科研,实践和比赛的经历。
Master of Engineering/Master of CS/Professional Master:职业导向的硕士,毕业不要求research都是应用型的课程, 学制1-1.5年,看重申请者的GPA, 申请难度相较MS会低一些,不过也要有科研,实践和比赛的经历。
PhD: 学术研究导向,培养研究性人才,毕业生大都走向科研岗位,无论是在院校里面还是在科研机构,都是基础研发的核心人员。学制5年,看重申请者相关研究领域的经验,一定要有论文发表,以及至少2段半年以上的科研项目。本科毕业生申请要求较大,难度较大。因此,下文中将详细分析CS硕士。
美国开设CS的院校众多,各院校的课程设置情况不尽一致,上述学位名称以及学习内容均为一般情况,具体还是要参考院校官网。
专业分支和代表院校
美国常见CS分支
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人工智能 |
系统 |
理论 |
交叉学科 |
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计算机视觉 |
计算机结构 |
算法 |
计算生物学/生物信息 |
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机器学习 |
计算机网络 |
密码学 |
经济&计算 |
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数据科学 |
计算机安全 |
逻辑与验证 |
人机交互 |
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自然语言处理 |
数据库 |
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机器人 |
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设计自动化 |
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可视化 |
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嵌入式实时系统 |
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高性能计算 |
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移动计算 |
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性能分析 |
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操作系统 |
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编程语言 |
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软件工程 |
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热门分支详解
人工智能(AI)
简单介绍:人工智能里面涵盖了计算机专业的很多小方向,比如机器学习,计算机语言,图像处理,语音识别,机器人,人机交互等等
背景偏好:对学术背景有着较高的要求,且很看重申请者在数学和算法方面的背景
代表院校:单独开设AI的院校不多。一般是博士才会涉及AI的具体科研项目,硕士主要是修读相关课程。 USNEWS中排名靠前的有Stanford,CMU,MIT, Uwashington,GeTech,UIUC等
数据挖掘/数据科学(Data Mining/Data Science)
简单介绍: 分析和整理大数据,从而得出具有指导意义的信息,比如说沃尔玛超市啤酒和纸尿布的经典案例。随着近年来电商的大规模兴起,这个方向已经成为申请者炙手可热的专业方向了
背景偏好:较强的数学背景,如果有统计背景则会更有优势
代表院校:独立项目与非独立项目都比较多,如果感兴趣,可以参考data science这个专业
软件工程 (Software Engineering)
简单介绍:软件开发,设计,维护等;一直是国际生的热门选择;各行各业都需要该领域的人才
背景偏好:较强的编程能力
代表院校:CMU, UCI, NCSU, USC等
机器人(Robotics)
简单介绍:这是一个交叉学科,涉及到cs,数学,物理,生物,EE和ME等学科
建议先修课:Mathematics: calculus, linear algebra, numerical analysis, probability and statistics
Computer Science: programming, data structures, algorithms
Physics and Engineering: mechanics, dynamics, electricity and magnetism, optics
代表院校:CMU, MIT, UPENN, UCB, USC, Minnesota,Washington,UIUC等
人机交互(HCI)
简单介绍:这也是一个交叉学科,主要研究的是系统与用户之间的交互关系。这里的系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。而人机交互界面通常是指用户可见的部分。其应用领域有用户界面(UI),可穿戴计算机设备,虚拟现实,聊天机器人等
背景偏好:CS, 设计,心理学
代表院校:CMU, UWashington, GaTech,Cornell,UCI等
计算机生物/生物信息(Computational Biology/Bioinformatics)
简单介绍:这是一门生物和cs的交叉学科,主要是用CS,数学和统计学的知识探索生物学和生物医学问题
建议选修课:Mathematics: Linear algebra, Probability theory
Computer programming
Biology: Cell & Molecular Biology
代表院校:CMU, UCLA, UCB, MIT, DUKE, UCSD, PRINCETON等
申请要求
CS专业因为就业前景好,申请人数多,因此在美国理工科申请中,竞争是最为激烈的。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和学习,CS专业的申请者同时也要具备相应的实习,科研经历,这会成为很大的加分项。如果有的同学想申请非CS general,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。
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