2022年的考研成绩已经陆续公布啦，不管结果如何，学姐首先跟每一位“考研人”道一句辛苦啦！（点击这里即可咨询）
大声恭喜在初试中取得好成绩的同学们，祝大家之后的复试一切顺利，不负努力，得偿所愿，成功上岸～
但考试就会有结果，自然是有人欢喜有人忧。那么，考研失败就真的等于人生无光了吗？
其实未必，大家要清楚，考研再重要也只是一场考试，这场考试决定不了大家一生的命运。每个人的人生都有很多种选择，或许被命运推着而被迫选择的选择，才是人生优质的安排。
就比如，上帝暂时替你关上了国内读研这扇窗，海外深造之门可能也同时帮你打开啦！
没有上岸的同学也不用忧愁，考研不理想，留学可以来帮忙！根据上一期的私信留言我整理了大家最关注的几个问题来给大家一一作答。
01
考研后美研留学方案 （点击这里即可咨询）
● 方案一：选择桥梁课程-22年秋季入学
适合人群：
考研后，无托福/雅思成绩及其它准备的同学
申请要求：
GPA最低2.5，无托福/雅思/GRE/GMAT要求
方案优势:
节约时间，无空档期；语言要求低；当季可入读优质美国院校硕士项目（点击这里即可咨询）
注意事项：
需要先参加校内语言课程，通过语言内测后转到正课
● 方案二：23春季入学/23秋季入学
适合人群：
已有或开始准备托福/雅思/GRE/GMAT成绩,考研、留学同步规划的学生
申请要求：
一般要求GPA3.0，托福85+/雅思6.5+，GRE300+，GMAT600+
方案优势：
利空半年-一年空档期，准备语言成绩、提成申请软实力背景进而升入美国名校
02
热门专业及院校
选择完适配自己的留学方案，同学们还需要了解美国研究生的热门专业及院校，这样才能更好规划未来的发展方向和人生轨迹。（点击这里即可咨询）
金融、计算机科学、电子工程这三个专业常年稳坐最多中国学生申请排行前三位，这三个专业的绝大数项目都属于STEM项目，OPT(专业实习)时间可长达36个月，有利于大家在美国找工作和参加H1B抽签。
接下来，学姐就为同学们详细介绍一下啦～
● 计算机科学
美国的计算机研究方向全面且先进，且毕业生就业率和平均年薪较高。
根据美国劳工局统计数据，从2018年到2028年，计算机和信息技术相关专业的就业率预计将增长12%，远高于其他专业，预计将新增546200个新工作岗位，年薪中位数为$86,320。
热门院校：
斯坦福大学、卡内基梅隆大学
加州理工学院、加州大学伯克利分校 （点击这里即可咨询）
哥伦比亚大学、康奈尔大学
伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校
华盛顿大学、佐治亚理工学院
德克萨斯大学奥斯汀分校
● 电子工程
美国开设电子工程项目的学校较多，招生人数多、研究方向全、技术前沿且交叉领域的研究丰富且深入。
根据美国劳工局统计数据，电气工程师的年薪中位数为$96640。
热门院校：
麻省理工大学、斯坦福大学
卡内基梅隆大学、加州理工学院
加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学
伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校
华盛顿大学、佐治亚理工学院、康奈尔大学 （点击这里即可咨询）
● 金融
美国开设金融项目的学校录取国际学生较多，其分支方向有：公司金融、量化金融、资产管理等，这些专业都是偏向实践，以就业为导向，实用性强。
入门级的金融类相关工作的年薪中位数可达到$64,770，中级类金融工作，像企业金融经理年薪中位数高达$134,180，而高级金融类工作，像投行金融分析师的年薪中位数甚至高达$836,660，金融专业妥妥是有“有钱途的”专业。
热门院校：
宾夕法尼亚大学、芝加哥大学
纽约大学、哥伦比亚大学
麻省理工大学、斯坦福大学
加州大学伯克利分校、哈佛大学
加州大学洛杉矶分校
密歇根大学安娜堡分校
杜克大学、西北大学 （点击这里即可咨询）
对于留学赛道来说，在语言成绩及GRE、GMAT成绩准备的这段时间里，我们可以同时参与相关科研项目，以提升自己的申请软实力背景。
对此，新东方提供了海量的优质科研项目，让我们来一起康康
01
金融
本项目为科研型项目，目的在于让学生了解科学研究的全过程，深度参与导师在研课题。项目着重培养学生对于科学问题的分析、培养科学思维及建模能力，打通学生从书本理论到实际应用的屏障。
学生可以通过8周的项目了解到包括大数据科学、网络科学、金融风险管理、精准营销等领域在内的前沿知识和学术研究进展，学习与之相关的主要理论与分析方法，体会到数学与计算机在金融数据分析中的重要作用。
在此项目中，学生将跟随导师一同工作，利用数学知识和计算机科学理论与技术，解决金融数据分析中面临的实际问题。项目分为理论学习与实验开发两部分，需要学生具备良好的自学钻研能力和基础的编程能力，能理解编程的基本逻辑，独立实现基本的数据结构。届时，导师将布置一定的探索性课题以供学生培养良好的科学研究素养。（点击这里即可咨询）
适合人群：
计划申请金融数学、金融工程、数据分析、统计学等相关专业的同学。
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计算机科学&电子工程
该项目为计算机视觉和机器学习算法提供全面的系统化培训。项目时长分为4个月-纯科研版；6个月科研+加论文版，学生在项目结束后可产出一篇国际会议级别的一作论文。
导师的背景也十分优秀，都是来自前面跟大家提到的cs专业热门优质院校斯坦福大学、加州大学洛杉矶分校、加州大学圣地亚哥分校的研究员、博士。
这个项目将提供包括计算机视觉计算层次、图像标志和处理，去噪，去模糊，图像分割，边缘检测，低级视觉(图像形成，光度测量，颜色，图像特征检测)，物体识别和图像理解等全面的研究学习。本课程还将介绍张量流，介绍KNN，PCA，Stanley，决策树模型和卷积神经网络的基本概念。该项目还将采用这些统计学习工具来解决有关自驾车控制系统的问题。这些应用涉及高级车道查找，车辆检测和跟踪以及道路分段和制图。
适合人群：
计划申请计算机类、电子工程类、机械工程等相关专业，或需要补充跨专业背景，增加科研实操能力，发表高质量论文的同学（点击这里即可咨询）
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