留學美國大學計算機科學專業(yè)如何？

留學美國大學計算機科學專業(yè)如何？

美國大學計算機科學專業(yè)很受中國學生的青睞。美國可以稱為是互聯(lián)網(wǎng)方面的鼻祖，擁有了非常先進的互聯(lián)網(wǎng)技術。每年都吸引了一大批中國學子赴美國留學入讀計算機科學專業(yè)，想學習美國的先進技術。針對學生申請的美國計算機科學專業(yè)方向

多媒體動漫方向。

這個專業(yè)包括了計算機科學圖形學Computer Graphics，主要研究圖像的表達、處理等。計算機科學成像、三維動畫、網(wǎng)絡影像傳播都屬于這個方向的范疇。學習這個專業(yè)的同學可以去游戲設計公司，電影視頻公司、電子出版、教育軟件開發(fā)、商業(yè)簡報、平面廣告設計及其它多媒體應用領域的媒體集成與系統(tǒng)設計的工作崗位尋找機會?，F(xiàn)在的生活離不開圖形圖像的數(shù)字表達處理，也就離不開學多媒體，計算機科學圖形學的同學。

軟件編程方向。

大體上分成軟件設計、編程語言和軟件測試。包括需求分析、結構設計、開發(fā)流程、生命周期等等相關內容全部在關注范圍。計算機科學專業(yè)的基礎學科如操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結構和算法全部包含。此方向幾乎屬于CS內部第一大的方向了，錄取名額很多，獎學金也有一些。問題的關鍵是，這個專業(yè)是培養(yǎng)coder的，而計算機科學專業(yè)的從業(yè)者大部分就是coder。因此學這個專業(yè)工作機會較多，但是起步階段的收入居于中等。

計算機科學網(wǎng)絡Networking甚至包括Telecommunication。

這個范圍可以說是非常的大。網(wǎng)絡應用、網(wǎng)絡協(xié)議、網(wǎng)絡通信、網(wǎng)絡理論、網(wǎng)絡安全、加密解密、路由算法、甚至編解碼都是需要學習的學科。這個學科申請的競爭者非常多，來自 EE，ECE背景的同學也都可以申請。Telecommunication就業(yè)不錯，從設備商到運營商到第三方軟件開發(fā)商，都有職位可以選擇。很多公司的招人廣告上寫的就是Telecommunication和CS，EE相關專業(yè)，可見這個范圍達到什么程度，明明是個應用專業(yè)，卻都快成了與EE，CS平起平坐了。中國國內這方面工作機會也多，中國移動按照用戶數(shù)量是世界第一大運營商。Networking里面有方向設計及到網(wǎng)絡安全方面，這個方向的工作主要是在大型政府、國防、電信、電力、金融、鐵路等部門的計算機科學網(wǎng)絡系統(tǒng)——若在美國就業(yè)，因受到公民身份等限制不少，回國形勢還是不錯的。

計算機科學科學技術方向。

該方向包括了理論性非常強的計算機科學理論、計算機科學科學與工程計算Scientific Computing、人工智能AI以及人際交互Human-computer interation等。計算理論是完全偏向理論的學科，研究的不只是算法，更加重要的是算法的有效性和可行性。算法可行性，算法復雜度，密碼學相關領域都是這個偏理論的方向的研究對象。本專業(yè)不太建議同學們申請，從各個渠道得來的消息都是這個專業(yè)不好找工作。這一點在美國與中國都是一樣的，過于偏重理論和科技前沿探索的專業(yè)方向往往工作比較難找。

互聯(lián)網(wǎng)電子商務。

主要研究如何利用市場營銷觀念，商業(yè)策略，經(jīng)濟學理論和計算機科學技術來開發(fā)新的商業(yè)，以及如何通過運用互聯(lián)網(wǎng)和相關信息技術轉化目前存在的商業(yè)模式。美國電子商務的應用領域和規(guī)模都遠遠領先于其他國家，目前在全球電子商務交易額中，大約有 50%發(fā)生在美國。在全球商務網(wǎng)站中，美國占有90%以上。這與美國良好的網(wǎng)絡狀況、大量的高學歷網(wǎng)民、完善的法律體系、健全的電子支付手段、成熟的社會信用體制等一系列情況是分不開的。在中國電子商務迅猛發(fā)展的今天，促使很大一部分學生留學美國就讀電子商務專業(yè)。

留學申請專業(yè)CS、CV分別是什么？留學申請專業(yè)CS，是Computer Science的縮寫，計算機科學專業(yè)。CV是Computer Vision的縮寫，計算機視覺專業(yè)。

Computer Science，計算機科學專業(yè)。一般的大學里面都設置有CS專業(yè)，它往往指系統(tǒng)性研究信息與計算的理論基礎以及它們在計算機系統(tǒng)中如何實現(xiàn)與應用的實用技術的科目。它通常被形容為對那些創(chuàng)造、描述以及轉換信息的算法處理的系統(tǒng)學習。Computer Vision，計算機視覺專業(yè)。在計算機專業(yè)比較熱門或者比較好的學校里面開設，它研究如何使人工系統(tǒng)從圖像或多維數(shù)據(jù)中“感知”的理論和技術，并試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)?！军c擊測試我能申請哪所國外大學】

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求教關于計算機視覺的專業(yè)留學申請？看你將來的職業(yè)規(guī)劃了，CS會繼續(xù)夯實你在軟件上的能力，EE則是開始實踐應用了。我覺得你可以考慮學EE，CS是高級基礎學科，可能畢業(yè)后不會馬上變的搶手。詳細的可以繼續(xù)問我。美加盛世留學祝你留學順利

申請美國EECS碩士，計算機視覺和自然語言處理這兩個方向哪個可能更好申請一些呢？美國碩士申請，除了極少數(shù)學校，比如南加，UCSD，UT Ausin，其他大部分學校都是不分細方向的，申請的時候就是general的ECE，或CS。入讀以后可以根據(jù)自己的背景或專業(yè)興趣選修相關的課程。所以，對于碩士申請補充科研或項目背景，做NLP或CV都是可以的。而，對于博士申請， 兩者相比，計算機視覺的難度更大一些

美國留學CS留學美國申請美國大學計算機專業(yè)(CS)的學生非常多。美國大學CS專業(yè)的研究分支也非常多，不同分支對學生的要求也會不同，因此，學生們要根據(jù)自己的條件選擇適合自己的研究方向。本文主要對美國大學CS專業(yè)十三個分支方向做了詳細的闡述，主要是美國計算機專業(yè)課程方面的。
一、體系結構、編譯器和并行計算 Architecture, Compilers and Parallel Computing【我要咨詢：專家答疑】
體系結構和編譯器的研究主要集中在硬件設計，編程語言以及下一代編譯器。
并行計算研究的包含范圍很廣，包括并行計算的計算模型，并行算法，并行編譯器設計等。
二、系統(tǒng)與網(wǎng)絡 Systems and Networking
可細分為：
(1)網(wǎng)絡與分布式系統(tǒng)(Networking and distributed systems)：移動通信系統(tǒng)，無線網(wǎng)絡協(xié)議(wireless protocols)，Ad-hoc網(wǎng)絡，服務質量管理(Quality of Service management，QoS)，多媒體網(wǎng)絡，計算機對等聯(lián)網(wǎng)(peer-to-peer networking, P2P)，路由，網(wǎng)絡模擬，主動隊列管理(active queue management, AQM)和傳感器網(wǎng)絡(sensor networks)。
(2)操作系統(tǒng)(Operating system)：分布式資源管理，普適計算(ubiquitous computing/pervasive computing)環(huán)境管理，反射中間件(reflective middleware)，中間件元級操作系統(tǒng)(middleware “meta-operating systems”)，面向對象操作系統(tǒng)設計，允許單個用戶與多計算機、對等操作系統(tǒng)服務交互的用戶設計，上下文敏感的分布式文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)中心的電源管理，文件/存儲系統(tǒng)，自主計算(autonomic computing)，軟件健壯性的系統(tǒng)支持以及數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)支持。
(3)安全(Security): 隱私，普適計算，無線傳感器(wireless sensors)，移動式和嵌入式計算機，規(guī)范，認證，驗證策略，QoS保證和拒絕服務保護，下一代電話通訊，操作系統(tǒng)虛擬化和認證，關鍵基礎設施系統(tǒng)，例如SCADA控制系統(tǒng)和醫(yī)療，消息系統(tǒng)，安全網(wǎng)關，可用性安全。
(4)實時和嵌入式系統(tǒng)(Real-time and embedded systems)：開放式實時系統(tǒng)，Qos驅動的實時調度和通信協(xié)議，控制設計和實時調度整合，實時、容錯和安全協(xié)議整合，網(wǎng)絡化器件和智能空間的魯棒動態(tài)實時構架。
三、理論與算法 Theory and Algorithms
計算機理論研究主要集中在算法和數(shù)據(jù)結構的設計與分析，以及計算復雜性的研究。具體包括最優(yōu)化(optimization)，計算幾何和拓撲(computational geometry and topology)，近似算法(approximation algorithms)，密碼(cryptography)和安全計算(secure computation)，網(wǎng)絡設計(network design)，數(shù)據(jù)挖掘(data mining)，機器學習(machine learning)，有限元網(wǎng)格生成(finite-element mesh generation)和自動化軟件驗證(automatic software verification)。
四、人工智能 Artificial Intelligence【我要咨詢：專家答疑】
這個領域包含廣泛的研究課題，包括知識表示，機器學習，計算機視覺，推理和機器人等。
知識表示(knowledge representation)：把知識按照一種有利于推理(得出結論)的方式表示出來。
機器學習(machine learning)：自動學習如何識別復雜模式并基于數(shù)據(jù)作出智能決策。
計算機視覺(computer vision)：使機器自動從圖像和視頻中提取信息并理解其中包含的視覺概念。
推理(reasoning)：學習推理的計算模型。
機器人(robotics)：工程學和機器人技術，以及它們的設計，制造，應用和結構配置。
五、編程語言 Programming Languages【我要咨詢：專家答疑】
該領域的研究包括計算機語言的設計與實現(xiàn)，其目標是同時提高開發(fā)人員的開放效率和軟件質量。包含如下一些課題：
(1)程序語言設計和實現(xiàn)(Programming Language Design and Implementation)：編譯器優(yōu)化(Compiler optimization)，語義(Semantics)，即時編譯器(JIT complier)，域特定語言(DSL：Domain-specific languages)。
(2)編程環(huán)境和工具(Programming Environments and Tools)：監(jiān)控(Monitoring)，程序員搜索引擎(Programmer search engines)，基于模型的設計(Model-based design)。
(3)程序分析和驗證(Program Analysis and Verification)：模型檢測(Model checking)，靜態(tài)和動態(tài)分析(Static and dynamic analysis)，定理證明(Theorem proving)，實時系統(tǒng)的任務調度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。
六、數(shù)據(jù)庫與信息系統(tǒng) Database and Information Systems【我要咨詢：專家答疑】
包括以下研究內容：
(1)數(shù)據(jù)庫(Database)：數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)查詢、集成，各種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設計、實現(xiàn)等。
(2)數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)：從數(shù)據(jù)中提取模式的處理過程。它在很多領域有廣泛的應用，例如市場營銷、監(jiān)測、入侵檢測和科學發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘和機器學習很相關，但是數(shù)據(jù)挖掘更關注實際應用。
(3)信息檢索(Information Retrieval)：研究如何提取各種媒體(文本、音頻、視頻等，目前的研究以文本居多)中的信息，同時還搜索與之關聯(lián)的數(shù)據(jù)庫和萬維網(wǎng)。
(4)自然語言處理(Natural language processing)：構建一種可以分析、理解和生成自然語言的計算機系統(tǒng)。研究課題包含自動摘要(automatic summarization)，語篇分析(discourse analysis)，機器翻譯(machine translation)，命名實體識別(named entity recognition)，自然語言生成(natural language generation)和語音識別(speech recognition)等。
七、圖形學與多媒體 Graphics and Multimedia【我要咨詢：專家答疑】
圖形學的研究包含對自然景象的建模和動畫生成(modeling and animation of natural phenomena)，計算拓撲學(computational topology)，圖形硬件的使用(graphics hardware utilization)，渲染(rendering)，網(wǎng)格處理和簡化(mesh processing and simplification)，形狀建模(shape modeling)，曲面參數(shù)化(surface parameterization)和可視化處理(visibility processing)等。
多媒體研究包括圖像處理(image processing)，視頻處理(video processing)，音頻分析(audio analysis)，文本檢索和理解(text retrieval and understanding)，數(shù)據(jù)挖掘和分析，以及數(shù)據(jù)融合(data fusion)。因為多媒體數(shù)據(jù)包含不同格式的數(shù)據(jù)(如文本，音頻，視頻)，所以它的研究包含很多不同領域的技術和理論。
八、人機交互 Human-Computer Interaction (HCI)【我要咨詢：專家答疑】
HCI主要研究人和計算機之間的交互。它通常被認為是計算機科學、行為科學、設計及其他相關領域研究的交叉學科。
研究課題包括：
(1) 上下文感知計算(Context-aware computing): 行為分析，智能空間(Smart Spaces)，定位感知系統(tǒng)(Location-aware systems)，隱私技術。
(2) 感知人機界面(Perceptual Interfaces)：基于視覺的界面(Vision-based interfaces)，語音和話語界面(speech and discourse interfaces)。
(3) 協(xié)同和學習(Collaboration and Learning)：基于模式的編輯工具(Pattern-based authoring tools)，ESL (English as a second language) 學習，群組協(xié)同技術(group collaboration technologies)，包含按地理分布的遠程沉浸協(xié)同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。
(4) 驗光和人的視覺模擬(Optometry and Human Vision Simulation)：計算機輔助的角膜建模和可視化，醫(yī)學成像(medical imaging)，手術仿真的虛擬環(huán)境(virtual environments for surgical simulation)，仿真渲染(vision realistic rendering)。
九、科學計算 Scientific Computing【我要咨詢：專家答疑】
科學計算主要是研究構建數(shù)學模型(mathematical models)和數(shù)值解法(numerical solution)，并用計算機來分析和解決科學、社會科學以及工程問題。
研究課題包含：
(1)并行計算(Parallel computing): 并行計算語言和并行算法。
(2)自動性能調整(Automatic Performance Tuning): Automatic generation of optimized implementations of computational and communication kernels。
(3)網(wǎng)格剖分(Mesh generation)：自動生成三角網(wǎng)格(triangulated meshes)來表示物理和計算區(qū)域。
(4)矩陣計算(Matrix computations)：設計高效的矩陣計算算法和軟件。
(5)浮點數(shù)(Floating point)：可擴展的精度算術(Extended precision arithmetic)，可靠的浮點數(shù)標準(Reliable floating point standards)，浮點數(shù)標準的體系和執(zhí)行時間實現(xiàn)(Architectural and run time implications of floating point standards)，浮點數(shù)標準的編程語言實現(xiàn)。
(6)計算機代數(shù)(Computer Algebra)：符號數(shù)學計算方法。
十、信息安全 Security【我要咨詢：專家答疑】
課題包含：
(1)密碼學(Cryptology)
密碼學理論(cryptography theory)，新的密碼學系統(tǒng)開發(fā)(development of new cryp ographic systems)，密碼分析學(cryptanalysis)，協(xié)議開發(fā)，應用密碼學，量子計算(quantum computation)。
(2)隱私(Privacy)
無線傳感器網(wǎng)絡的隱私，RFID系統(tǒng)的隱私，數(shù)據(jù)庫的隱私問題，基于網(wǎng)絡的應用的隱私。
(3)軟件安全(Software security)
開發(fā)編程語言和計算機安全之間的相互影響。
(4)一致性和完整性(Identity and integrity)
預防“網(wǎng)絡釣魚”和攻擊。
(5)網(wǎng)絡安全(Network security)
網(wǎng)絡安全檢測(network security monitoring)和入侵防御(intrusion prevention)。
十一、軟件工程 Software Engineering【我要咨詢：專家答疑】
主要研究開發(fā)大規(guī)模軟件系統(tǒng)的原理和技術。
十二、生物信息學和計算生物學 Bioinformatics and Computational Biology【我要咨詢：專家答疑】
研究高效魯棒的生物計算模擬算法，以及應用數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，自然語言處理和信息檢索等方法來分析和挖掘各類生物數(shù)據(jù)。
研究課題包括：
(1)生物信息學(Bioinformatics)
比較基因組學(Comparative genomics)，遺傳分析(Genetic analysis)，系統(tǒng)發(fā)育(Phylogenetics)，分子進化建模(Molecular evolutionary modeling)，基因調控網(wǎng)絡(Gene regulatory networks)。
(2)蜂窩系統(tǒng)(Cellular systems)
蛋白質結構建模(Protein structure modeling)，基因調控網(wǎng)(Gene regulatory networks)，合成生物學(Synthetic biology)，Computational systems biology，細胞信號傳導通路，傳輸和代謝，自組裝系統(tǒng)(Self-assembling systems)。
(3)神經(jīng)系統(tǒng)(Neural systems)
(4)生物醫(yī)學系統(tǒng)(Biomedical systems)
傳感器，健康服務系統(tǒng)，生理模型，醫(yī)學圖像和生物圖像分析。

留學美國留學，申請美國人工智能方向，是否難度很高？

人工智能，即 AI(Artificial Intelligence) ，是一門包含計算機、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等綜合學科。該概念第一次在達茅斯頓學術會議上提出：人工智能是從計算機應用系統(tǒng)角度出發(fā)，研究如何制造出人造的智能機器或智能系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學。

應用實例：指紋識別、人臉識別、視網(wǎng)膜識別、虹膜識別、專家系統(tǒng)、智能搜索、博弈等。

應用領域：

1) 機器人領域：人工智能機器人，如 PET 聊天機器人，它能理解人的語言，用人類語言進行對話，并能夠用特定傳感器采集分析出現(xiàn)的情況調整自己的動作來達到特定的目的。

2) 語言識別領域：該領域其實與機器人領域有交叉，設計的應用是把語言和聲音轉換成可進行處理的信息：如語音開鎖 ( 特定語音識別 ) ，語音郵件以及未來的計算機輸入等方面

3) 圖像識別領域：利用計算機進行圖像處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，例如人臉識別、汽車牌號識別等。

4) 專家系統(tǒng)：具有專門知識和經(jīng)驗的計算機智能程序系統(tǒng)，后臺采用的數(shù)據(jù)庫相當于人腦，具有豐富的知識儲備，采用數(shù)據(jù)庫中的知識數(shù)據(jù)和知識推理技術來模擬專家解決復雜問題。

美國人工智能專業(yè)就業(yè)方向：

關于 AI 在美國的就業(yè)方向主要有，科研機構 ( 機器人研究所等 ) ，軟硬件開發(fā)人員，高校講師等。當然了，鑒于一些高科技公司開辟出了新的研究領域，比如谷歌的無人駕駛汽車，在國內的話就業(yè)前景是比較好的，國內產業(yè)升級， IT 行業(yè)的轉型工業(yè)和機器人和智能機器人以及可穿戴設備的研發(fā)將來都是強烈的熱點正好都是 3-5 年后的時間，正好是同學們學成歸來的時候 !

1) 搜索方向：百度、谷歌、微軟、 yahoo 等 ( 包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向 )

2) 醫(yī)學圖像處理：醫(yī)療設備、醫(yī)療器械很多都會涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、 GE 、飛利浦等。

3) 計算機視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等。還有一個大的方向是車牌識別。目前鑒于視頻監(jiān)控是一個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯。

4) 還有一些圖像處理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。

美國人工智能專業(yè)優(yōu)秀院校：

1 、斯坦福大學 Stanford University

斯坦福大學 (Stanford University) 全稱為小利蘭?斯坦福大學 (Leland Stanford Junior University) ，是一所坐落于美國加利福尼亞州斯坦福市的私立研究型大學，被公認為世界上最杰出的大學之一。斯坦福大學于 1891 年由利蘭?斯坦福建立，位于加利福尼亞州的帕洛阿爾托市，臨近舊金山。

2 、德克薩斯大學奧斯汀分校 University of Texas–Austin

美國得州大學奧斯汀分校 (University of Texas Austin) ，成立于 1883 年，是得州大學系統(tǒng)中的主校區(qū)，也是得州境內最頂尖的高等學府之一，學校主校園離位于奧斯汀的得州州政府總部不足一里?，F(xiàn)有學生人數(shù) 49,696(2005 年秋季統(tǒng)計資料 ) ，為全美單一校園中學生人數(shù)中第五大的大學 (2005 年秋季統(tǒng)計資料 ) 。除此之外，它還在美國有著“公立常春藤”的美譽。

加州大學伯克利分校 University of California–Berkeley

加州大學伯克利分校 University of California–Berkeley 建于 1868 年，是美國的一所公立研究型大學，位于舊金山東灣伯克利市的山丘上。伯克利是加州大學 10 所校區(qū)中歷史最悠久的校區(qū)，是美國最自由、最激進的大學之一。

4 、麻省理工 Massachusetts Institute of Technology

麻省理工學院 (Massachusetts Institute of Technology ， MIT) 是美國一所綜合性私立大學，有“世界理工大學之最”的美名。麻省理工學院位于麻薩諸塞州的波士頓，查爾斯河 (Charles River) 將其與波士頓的后灣區(qū) (Back Bay) 隔開。麻省理工學院無論是在美國還是全世界都有非常重要的影響力，培養(yǎng)了眾多對世界產生重大影響的人士，是全球高科技和高等研究的先驅領導大學，也是世界理工科菁英的所在地。麻省理工學院是世界上最富盛名的理工科大學，入選中國世界紀錄協(xié)會世界綜合實力最強的大學候選世界紀錄。

5 、卡內基梅隆大學 Carnegie Mellon University

卡內基梅隆大學 (Carnegie Mellon University 簡稱 CMU) 坐落在賓夕法尼亞州的匹茲堡 (Pittsburgh) ，是一所享譽世界的私立頂級研究型大學，該校擁有全美頂級計算機學院和戲劇學院，該校的藝術學院，商學院，工學院以及公共管理學院也都在全美名列前茅。

CS專業(yè)留學生畢業(yè)之后留美的難度有多大？

CS 專業(yè)據(jù)我所知，如果你是第一階梯CS 專業(yè)大神phd , 例如CMU , Stanford , MIT , Berkeley , 學習視覺，機器學習，AI，數(shù)據(jù)庫，算法，搜索之類的，你找不到20W加（含package）的flag 最優(yōu)厚工作崗位我現(xiàn)在就從我家跳下去喂狗。最后還托人把我的首級寄給你供你賞玩。當然，要想從國內本科申到這些學校的cs phd，并且順利畢業(yè)的話，難度可以說是很大。溫兆倫都沒做到這一點。說句不好聽的，各學校還有假借其他專業(yè)錄取，以一來就轉cs的。這主要是因為除了cs以外，其他專業(yè)的phd都比較好申（而且找不到工作）的緣故。如果你是第一階梯CS碩士，畢業(yè)前多寫一點代碼刷刷題搞一個github . 你的疑慮應該是：哪家公司工資高，待遇好，是要去flag 呢還是要去start up? Start up 承諾給我10000股，能上市嗎？ start up 給我offer 就比google 的少2W，我被lowball 了嗎？之類的問題這種人往往是四處宣傳CS專業(yè)好找工作，文科生都要的人。實際上他們準備面試5個月看了幾千頁的書（4大本或者5大本，algorithm, intro to algorithm, programming perl, cracking the interview等等）和paper （flag自己的paper），面試了20多輪（一家full time 3-5輪，面了5-6家算少的），這不會告訴你的。如果你想入行，多去看看人家面掛了的經(jīng)歷，或者自己去掛幾次，試試看，自然會了解其中困難。我這么和你說，這些美帝頂尖學校的對口碩士生，都有面掛的可能。當然他們總有人要的。不是f就是l，不是a就是g如果你是第二，三階梯的CS碩士/博士。好好搞GPA，參加job fair , 刷題，練題，面試，在job fair上，如果你處于你們學校前30%的位置，會有公司給你面試并且表現(xiàn)好的話就要你的。為什么大家都在談刷題？因為如果你不刷題，第一輪都過不了。當然如果你以為只有第一輪，你這輩子也不要找CS工作了。flag 都會問你特別專業(yè)的設計問題。比如如何實現(xiàn)一個搜索引擎，怎么調度10000個server ，這種很技術的問題。或者談談你的項目。你都不知道/沒有，那祝您好運。如果你是其他專業(yè)的碩士，博士。我可以告訴你，這些人找到CS工作的概率基本不超過10%。通過多輪面試的人往往有多年的實習和項目經(jīng)歷，你讓一個非cs的學生捏造一些項目經(jīng)歷出來，這就好像讓一個非物理系的學生在簡歷上說：我的物理經(jīng)歷：

1）推導過maxwell方程組，

2）練習過牛頓定律的幾種變化，

3）上課的時候做過薛定諤方程，一樣。你知道內行看你（我們）這種簡歷的心情是什么嗎？你知道一個正確的cs學生的cs經(jīng)歷應該是什么嗎？換成物理語言，就是：

1）我寫過5000行的手寫推倒，得到了關于gaussian beam goui phase的理論解釋；

2）我用大型計算機通過gpu加速計算出3體問題的幾個穩(wěn)定解，并且發(fā)表了會議paper；

3）一個項目研究并討論了薛定諤方程量子化的幾條途徑。一個非cs專業(yè)的人，它的簡歷，讓人看起來就和小學生一樣。公司會要一個小學生嗎？

美國留學EE專業(yè)和CS專業(yè)有什么分別

美國大學EE專業(yè)

電子工程( Electrical
Engineer，簡稱EE),是現(xiàn)代科技領域的核心學科之一。隨著科學技術的飛速發(fā)展，21世紀的電氣工程涵蓋了幾乎所有與電子、光子有關的工程行為。

電子工程在中國有些學校稱電子工程與信息科學，電子工程與計算機科學等。美國的電子工程專業(yè)在科研、教學及學術組織形式上與中國的電子工程專業(yè)有較大不同。美國的EE是一門內部具有很強交叉性的學科。美國主要大學電氣工程學科的教學與科研領域簡要歸納為11個方向：通訊與網(wǎng)絡，計算機科學與工程，信號處理，系統(tǒng)控制，電子學與集成電路，光子學與光學，電力，電磁學，微結構(Microstructure)，材料與裝置，生物工程。

EE在申請時需要注意其研究的方向，因國內與美國在同一方向的研究重點不能夠完全統(tǒng)一，學生在選擇專業(yè)方向時要全面考慮每個專業(yè)分支的具體研究生方向及特點，　美國的EE內部具有很強的交叉學科性。而國內將EE類學科拆成一個個小的方向，導致中國學生在選擇專業(yè)方向時會很難把握。傳統(tǒng)的國內教授則認為EE應該是以system為主要核心，主要原因就在于沒有那么多科研的經(jīng)費投到device，material層面去研究，認為這些方面的研究不能直接產生經(jīng)濟效益;而system曾面的研究得到的回報比較迅速。

而美國的EE的faculty認為EE應該是以device為核心，向上向下分別延伸，稱為system，material或者換句話說：EE就應該是以物理層面為主要的，雖然傳統(tǒng)國內理解的Communication，SignalProcessing等方面前幾年比較熱，這只是因為他們的應用市場更廣泛。美國也有system層面上的研究，但不向國內花費的精力大。

美國大學CS專業(yè)

計算機科學(Computer Science,簡稱CS)，計算機科學是一門研究信息以及如何利用計算機去處理信息
的學科。計算機科學融合了工程，科學，數(shù)學，經(jīng)濟學，音樂，語言學等等。2000到2010年間十種發(fā)展最快的職業(yè)中，有七種與計算機有關。由計算機科學家所發(fā)明的算法與數(shù)據(jù)結構，其應用無處不在:移動電話，飛機，計算器，洗衣機，空調等。計算機業(yè)是一門就業(yè)領域廣泛的職業(yè)CS大體可以分為三大類，分別是研究理論層面的、系統(tǒng)軟件層面的還有計算機應用層面的。

計算機科學與工程涉及領域較寬廣，包括計算機圖形學，計算機視覺技術，口語系統(tǒng)，醫(yī)學機器人，醫(yī)學視覺，移動機器人學，應用人工智能，有生物靈感的機器人及其模型。醫(yī)療決策系統(tǒng)，計算機輔助自動化，計算機體系結構，網(wǎng)絡與移動系統(tǒng)，并行與分布式操作系統(tǒng)，編程方法學，可編程系統(tǒng)研究，超級計算技術，復雜性理論，計算與生物學，密碼學與信息安全，分布式系統(tǒng)理論，先進網(wǎng)絡體系結構，并行編輯器與運行時間系統(tǒng);并行輸入輸出與磁盤結構，并行系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫和交易系統(tǒng)，在線分析處理與數(shù)據(jù)開采中的性能分析。

CS專業(yè)同樣也是交叉性很強的學科，同時研究的領域也很廣。申請時會涉及到的分支有網(wǎng)絡與通訊、軟件工程、計算機工程、信息技術等。在國內學習軟件工程的學生可以考慮直接申請CS專業(yè)，CS專業(yè)重點在于研究，目前不僅就業(yè)趨勢好，對于申請博士也有很大的優(yōu)勢，在EE下的計算機科學與工程更傾向于機器人和AI方面，因為比較敏感不容易拿到簽證，所以招收的學生很少。能夠拿到獎學金的機會則更少了,所以為了提高成功率，建議增強研究背景。

CS與EE的就業(yè)情況

首先我們要搞清楚EE和CS在就業(yè)上代表著什么不同的方向。宏觀上說，EE是屬于物理層面偏硬件，CS是物理層偏軟件。舉例來說，凡是跟芯片有關系的，Intel，AMD，德州儀器，都是偏硬件;凡是跟軟件關系大的，從微軟到甲骨文到金山，都是偏軟件的。還有一些是做產品和集成的，比如說NOKIA，華為，BYD之類，是典型的軟硬兼修，并不偏向哪一個，因為他們的產品離開了硬件軟件都不行。

1. EE

EE幾個比較有代表性的方向是電磁學、電路設計相關、控制電路相關、微機電系統(tǒng)、強電系統(tǒng)、通信系統(tǒng)相關。在美國所有相關的專業(yè)都有比較好的工作形勢，但是要注意不要過于涉密，否則由于是外國人的緣故可能有些不便，簽證時候也免不了被Check。偏硬件的EE的好處是比起純軟件的CS門檻高，工作經(jīng)驗更加值錢。壞處是更新慢，硬件價格高，用戶沒有明顯的動力去更新產品，因此做產品的公司自然也就受到一些影響。做EE的話在美國有一個有意思的現(xiàn)象，就是凡是電磁學、電路設計、微機電系統(tǒng)、通信相關的這些，名聲很大，學習的人也很多，但是找工作競爭很激烈。但是偏強電和供電系統(tǒng)的，學的人少，工作形勢反而挺好。

2. CS

CS的方向就太多了。但是真正在公司的話其實就是兩種人：寫代碼或者做上層設計。再細分有醫(yī)學應用方向，網(wǎng)絡安全方向，圖像處理方向，還有更多的用Java之類的語言去做application的coding，或者是用C/C++寫從上層到系統(tǒng)到driver層的代碼，沒什么明確的“方向”。但是通常coding不是做一輩子的事，一般做到1-2年就能做Team
leader，再往上分成管理路線和技術路線。如果是管理路線則是Project Manager，然后發(fā)展成Section
Manager，如果是技術路線則是senior engineer或specialist。當然美國有的企業(yè)直接錄取了CS的PhD的話就叫做CS
Scientist，其實一開始干的活還是coding。Coding干久了如果做得好，就像剛才提到的成為技術專家，做一些architecture方面的設計。

總結上面說的，其實選擇EE和CS里面具體的方向，只要把握住大的原則就可以。首先是一定要關注自己學習的知識將來被用來做什么產品，而不是僅僅關注自己會使用什么技術。只要產品線是成熟的，市場是巨大的，產品更新是快速的，這才有機會。并且盡量避免一些可能涉密的行業(yè)。不論在中國還是在美國就業(yè)，凡是涉密的行業(yè)對個人的發(fā)展其實都不是很有利。

其次要想好自己未來是走什么路線。如果是管理路線，則要在合適的時候轉到管理崗位，千萬不能拘泥于技術工作。一般說來如果公司認為你個人的志愿是走specialist路線，以后自己想扭轉過來就比較費事。所以要堅決地轉向Team
leader和Project Manager。相反，如果自己是做技術那塊料，則不能怕麻煩，要在技術道路上堅持下去，爭取十年磨一劍。

再有就是待遇。在美國，EE和CS相關專業(yè)的本科生畢業(yè)起薪6萬美金左右，碩士畢業(yè)高一些，如果是碩士再加上3年左右的工作經(jīng)驗，特別好的能夠到達到年薪10萬以上。差一些的也有8萬多。從這個意義上說讀PhD不太有利，因為要持續(xù)5年多的低薪，月薪一般不超過2000美金。PhD畢業(yè)后雖然起薪高一點，但是就因為高出這點錢，很多公司不愿意招收，反而找工作不利。在中國，一般本科畢業(yè)的CS月薪5k左右，研究生7k左右。當然這個很看你跟公司洽談的情況。我經(jīng)常聽說有些人碩士畢業(yè)直接到百度，年薪25萬甚至更高，但是這種事是特例不是普遍現(xiàn)象。

做技術的另一個特別突出的現(xiàn)象就是不論在中國還是美國，呆在一個公司一般加薪很慢，大概每年能提升10%已經(jīng)非常不錯了。跳槽則是薪水提升的一個比較主要的辦法。很多人每次跳槽能夠增加30%甚至翻倍。不過公司不是慈善機構，一般以高薪招入的人，干活一定要多一些，這是意料之中的事。

計算機科學與工程方向研究什么，美國留學的就業(yè)前景怎么樣？計算機科學與工程涉及領域較寬廣，包括計算機圖形學、計算機視覺技術、口語系統(tǒng)、醫(yī)學機器人、 醫(yī)學視覺、移動機器人學、應用人工智能有、醫(yī)療決策系統(tǒng)等。.雖然會在EE專業(yè)下設立這個方向，不過也有很多學校直接將其單列為一個系。開設的課程，可能是EE系與計算機系共同授課。它的錄取難度在EE下的計算機科學與工程更傾向于機器人和AI、密碼學與信息安全方面，因為比較敏感不容易拿到簽證，所以招收的國際學生很少。能夠拿到獎學金的機會則更少了。該專業(yè)與CS廣泛交叉，很多在國內學習計算機的學生也競相申請。就業(yè)前景良好。

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