计算机专业美国留学(计算机专业美国留学受欢迎吗)

计算机专业美国留学(计算机专业美国留学受欢迎吗)

我是计算机专业，去美国留学需要什么准备？

1.以GPA为重点，打好数学和物理基础。

2.参加课外比赛和活动，了解自己的兴趣。

3.了解自己专业的可选申请方向。

4.做好申请后台规划。

1.基本确定申请的专业方向。

2.保证GPA在3.0以上，越高越好。

提高GPA稳步；

3.准备GRE或者GMAT，成绩在标准线以上。

4.理工科进实验室先做科研；商科学生次实习。

5.争取海外学校的交流机会。大二暑期调研/实习/暑期学校

1.确定应用方向和程度

2.准备托福考试，考到标准线以上。

积累专业核心课程，保持较高的GPA；

3.保证专业课成绩，大学三年GPA 3.0以上。

4.好的实习或者科研，最好有一定的成果。

理工科学生暑假去海外暑期调研，文商生去知名企业核心业务实习。

学校选择-文件撰写和修改-在线申请填写和提交-面试培训

后续申请-更新材料-拿到offer -确定学校-申请I20 -签证办理-住宿、机场接机-行前培训

美国留学生计算机专业学什么？

美国大学的计算机科学也有很多分支，不同的分支对申请者的要求也不一样。下面简单介绍一下美国大学计算机科学的分支。

软件工程主要研究开发大型软件系统的原理和技术。一般分为软件设计、编程语言和软件测试。什么需求分析，结构设计，开发流程，生周期等。都在这个范围内。操作系统、数据结构、算法等计算机科学的基础学科都包括在内。这个方向几乎属于计算机专业内的方向。录取名额很多，还有一些奖学金。但由于市场需求巨大，就业不是问题。

数据库方向包括数据库系统、数据挖掘等。从非常理论化的关系数据库、云数据库，到非常应用化的SQL，都在学习范围之内。毕业生可以做数据库管理工程师。但请注意，这类工程师岗位对经验要求较高，尤其是大公司高薪全职数据库管理工程师。恐怕刚毕业的学生会有困难。不过工作是可以找到的，比如实习，可以作为一个开始。对编程的要求不太高。

计算机网络

该网络甚包括电信。这个范围很大。网络应用、网络协议、网络通信、网络理论、网络安全等等都包括在内。加密，路由算法，甚编解码都是需要研究的课题。申请这个学科的竞争者很多，EE和ECE背景的学生也可以申请。不过这个学科就业还不错。从设备商到运营商再到第三方软件开发商，都有职位可供选择。

人工智能其实是一门综性很强的学科，涵盖了计算机科学的很多小方向。比如机器学习系统、计算机语言、图像处理、语音识别、机器人、人机交互、机器人等等。要求申请者具有较高的计算机科学背景，包括数据结构算法等。而且都需要有一定的学习基础。不过这个方向最近好像很火，招的地方比较多，也有博士转硕士的趋势。完全对口的工作应该是RD的性质，很难找到。不过退一步讲，海阔天空，各种电子设备商的工作都有，可以参与学习这类专业。

电脑图形图像

计算机图形学，这个专业和上面的人工智能，计算机网络，软件工程有交叉。研究图像的表达和处理。计算机成像，3D动画，甚网络图像传输都属于这一类。该专业的学生可以在游戏设计公司和影视制作公司找到工作。总之，现在的生活离不开图形图像的数字化表达处理，也不可能是s

人机交互、语音识别等。(有时语音识别是一个独立的领域)。这个专业和人工智能专业相互交叉。而且这个专业是计算机科学、行为科学、人体工程学和设计的交叉领域。这个专业的特点是强调工作经验。与人工智能一样，在这个领域找到一份的工作有时很难。

管理信息系统

MIS本质上是一个数据库系统，它与其他数据库系统的不同之处在于它的目的是集成必要的信息用于决策。决策支持系统、专家系统和执行信息系统都是管理信息系统的组成部分。MIS专业也分工科院(计算机学院)或商学院(管理)。前者偏技术，后者偏商业。

美国计算机专业留学有哪些学校呢？

UWM非常重视申请人的专业背景，要求申请人在本科阶段选修以下课程：计算机结构、数据结构、离散数学、程序分析、算法、软件工程、操作系统、人工智能、微积分、微积分二、线性代数、统计学的应用等。

UWM为申请者提供三种选择：

﹡MS-only计划

﹡MS/PHDprogram

﹡PHD-only计划

特拉华大学

UD非常重视申请人的专业背景，要求申请人在本科阶段必须选修以下课程：微积分、离散数学、概率统计、数理逻辑、计算原理、数据语言编程、数据结构、计算机结构。

有些学生和家长对于选校特别纠结，其实我觉得选校是最为关键的一部分，一般选择学校都需要2个月的时间，从学校的地理位置，就业情况，学校的专业排名，学校的偏好，学费等都要权衡利弊。

给题主介绍全一点吧，计算机专业下的小专业，以及主要研究方向。

题主可以参考一下下面整理的一些方向的信息，其实对于硕士研究生来说是以上课为主，除了CMU把CS分成了二十几个细小的方向，其他学校基本上都是按照大类来申请，录取后除了规定的必修课以外，有很多方向的课供你选修，这时你需要根据你的职业方向来选择某个领域来学习，当然你也可以选修多个领域的课程。

如果是申请博士研究生的话，方向则需要在申请前就确定好。

目前肯定是人工智能比较火，但是我觉得火的方向不一定会适每个人，重点还是要看你的兴趣点在哪里。

1. 人工智能 Artificial Intelligence

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，推理和机器人等。

知识表示（knowledge representation）：把知识按照一种有利于推理（得出结论）的方式表示出来。

机器学习（machine learning）：自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。

计算机视觉（computer vision）：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。

推理（reasoning）：学习推理的计算模型。

机器人（robotics）：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。

2. 生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology

生物信息学（Bioinformatics）：研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释 。

计算生物学（Computational Biology）：开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术,并用于生物学研究 。

3. 系统与网络 Systems and Networking

（1）网络与分布式系统（Networking and distributed systems）：移动通信系统，无线网络协议（wireless protocols），Ad-hoc网络，服务质量管理（Quality of Service management，QoS），多媒体网络，计算机对等联网（peer-to-peer networking, P2P），路由，网络模拟，主动队列管理（active queue management, AQM）和传感器网络（sensor networks）。

（2）操作系统（Operating system）：分布式资源管理，普适计算（ubiquitous computing/pervasive computing）环境管理，反射中间件（reflective middleware），中间件元级操作系统（middleware “meta-operating systems”），面向对象操作系统设计，允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计，上下文敏感的分布式文件系统，数据中心的电源管理，文件/存储系统，自主计算（autonomic computing），软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。

（3）安全（Security）: 隐私，普适计算，无线传感器（wireless sensors），移动式和嵌入式计算机，规范，认证，验证策略，QoS保证和拒绝服务保护，下一代电话通讯，操作系统虚拟化和认证，关键基础设施系统，例如SCADA控制系统和医疗，消息系统，安全，可用性安全。

（4）实时和嵌入式系统（Real-time and embedded systems）：开放式实时系统，Qos驱动的实时调度和通信协议，控制设计和实时调度整，实时、容错和安全协议整，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。

4. 理论与算法 Theory and Algorithms

计算机理论研究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。

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

5. 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），语义（Semantics），即时编译器（JIT complier），域特定语言（DSL：Domain-specific languages）。

（2）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）。

（3）程序分析和验证（Program ysis and Verification）：模型检测（Model checking），静态和动态分析（Static and dynamic ysis），定理证明（Theorem proving），实时系统的任务调度分析（Schedulability ysis for real-time systems）。

6. 数据库与信息系统 Database and Information Systems

包括以下研究内容：

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

7. 图形学与多媒体 Graphics and Multimedia

图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成（modeling and animation of natural phenomena），计算拓扑学（computational topology），图形硬件的使用（graphics hardware utilization），渲染（rendering），网格处理和简化（mesh processing and simplification），形状建模（shape modeling），曲面参数化（surface parameterization）和可视化处理（visibility processing）等。

多媒体研究包括图像处理（image processing），视频处理（video processing），音频分析（audio ysis），文本检索和理解（text retrieval and understanding），数据挖掘和分析，以及数据融（data fusion）。因为多媒体数据包含不同格式的数据（如文本，音频，视频），所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。

8. 人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)

HCI主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。

研究课题包括：

(1) 上下文感知计算（Context-aware computing）: 行为分析，智能空间（art Spaces），定位感知系统（Location-aware systems），隐私技术。

(2) 感知人机界面（Perceptual Interfaces）：基于视觉的界面（Vision-based interfaces），语音和话语界面（speech and discourse interfaces）。

(3) 协同和学习（Collaboration and Learning）：基于模式的编辑工具（Pattern-based authoring tools），ESL (English as a second language) 学习，群组协同技术（group collaboration technologies），包含按地理分布的远程沉浸协同（geographically distributed tele-immersive collaboration）等。

(4) 验光和人的视觉模拟（Optometry and Human Vision Simulation）：计算机辅助的角膜建模和可视化，医学成像（medical imaging），手术仿真的虚拟环境（virtual environments for surgical simulation），仿真渲染（vision realistic rendering）。

希望我的回答可以帮到题主。计算机专业

学历条件：对想要申请赴德攻读计算机专业的中国学生来说，一般需有大学本科学历、优异的大学毕业成绩和计算机专业教育背景，这些将有助于你进入名牌大学的计算机专业。如果你没有计算机专业教育背景，但有一定的数学功底，那么应尽可能地多提供数学技能方面的证明，这对你的申请也很有帮助。

从许多德国柏林院校看来，数学是科学研究的通用语言。但如果你没有以上两方面的背景，那么最好先去参加一些计算机专业培训，否则将入学无门。

水平测试：大多数德国柏林院校的计算机专业要求申请人有gre成绩，学科测试则不是必要的。对申请人来说，虽然面试成绩也很重要，但德国柏林院校更重视你的笔试成绩。信：如果你申请的计算机专业偏向学术研究，那么最好有教授的信。但如果你申请的计算机专业偏重应用，则最好提供it领域雇主的信。

个人陈述：你的陈述应包括入学理由、专业方向和研究目标。此外，千万不要忘了提及你的相关工作经验。

原文来源：美国留学计算机专业分类：

1. Artificial Intelligence

人工智能作为目前发展前景非常好的方向，对于申请该方向的申请者的学术背景有着较高的要求，并更看重申请者在数学和算法方面的背景。

2. Computer Architectures/Hardware Systems and De sign/VLSI

这个方向严格来说并不属于计算机科学，在很多学校的专业划分里面，是在计算机工程学院下的。这个方向主要从事计算机硬件芯片,例如CPU的结构设计,内部结构逻辑门的电子开关,所以申请者必须具备很强的逻辑电路基础知识，比如说模电，数电，电路设计等相关课程是一定要修读过的。

3. UI

人机交互技术的申请热度近几年也是在不断升温的，除了要求申请者有计算机能力之外，设计和美工的要求也是有的。

4. Data science/Big data/Data mining

数据方向也是进来越来越热门的专业方向，主要解决的是大数据的分析和整理，从而得出具有指导意义的信息。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。这个专业除了对申请者的学术背景有要求之外，对于数学能力也是有较高要求的。

5. Information science/Information retrieval/Information Security

这个方向是在美国国内的热门方向之一，除此之外，信息系统，信息安全技术，信息恢复，数据库方面学生申请的情况非常惨烈,有限的名额使得学生的申请变的更为激烈。

6. Software Engineering

学生申请最热衷的方向，录取的名额较多，就业很有保障，非常好的方向。

7. Management information system

MIS专业在很多学校是设在管理学院下面的，也有设置在计算机学院下的，在CS下的这个专业主要还是学技术，所以如果是想往技术方向发展的话，还是要申请到计算机学院下的。

1、斯坦福大学(StanfordUniversity)

斯坦福大学的计算机科学拥有40人以上的Faculty成员，其中不乏响当当的图灵奖得主和各个学科领域的领军人物。

2、麻省理工学院(MassachusettsInst. of Technology)

MIT招生不太喜欢看GRE成绩。MIT曾为计算机科学的发展作出不可磨灭的贡献，数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面的许多重大成就，影响深远。

3、加州大学伯克利分校(Universityof California-Berkeley)

同样地处旧金山湾畔，硅谷地带，离Stanford大约只有50公里的UC.Berkeley是美国最激进的学校之一。当今高科技领域，UC.Berkeley在缔造新的话，文学、数学、化学、新闻等20多个大的学科领域位居前3名。拥有16个诺贝尔奖得主，以及总数近200的科学院院士、工程院院士。

4、卡耐基梅隆大学(CarnegieMellon University)

CMU是位于匹兹堡的不大的学校，但这个学校在工程及其他一些领域却是的学堂。CMU的CS不是一个系，而是一个学院，其规模之大，恐怕也只有Stanford、UIUC可与之相比。Mach操作系统，PVM，C.mmp等都有CMU的巨大贡献。申请CMU的难度很大，因为尽管CMU的CS

Faculty很多，但每年只招收不足30人的研究生队伍。申请CMU，着实是很大的挑战。

5、伊利诺伊香槟分校(Univ.of

Illinois-Urbana-Champaign)

UIUC的工程学院在全美是尊级的，其CS、ECE、EE在历史上都屡建战功。CS方面，从早期的超级计算机ILLIAC

I，II，III，IV到后来的CEDAR，都是CS发展史上，特别是并行计算机发展史上的重要事件，影响和引导了CS很长时期的发展。David

Kuck曾是并行计算机处理界的一代先驱。不清楚你是本科还是研究生啊，研究生计算机专业排名是这样的1，麻省理工学院 2，斯坦福大学 3、加州大学伯克利分校 4，卡内基梅隆大学 5，伊利诺伊大学香槟分校 6， 康奈尔大学 7，佐治亚理工学院学校 8，密西根大学安娜堡分校 9，德克萨斯大学奥斯汀分校。

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