留学美国大学计算机科学专业如何？

留学美国大学计算机科学专业如何？

留学美国大学计算机科学专业如何？

美国大学计算机科学专业很受中国学生的青睐。美国可以称为是互联网方面的鼻祖，拥有了非常先进的互联网技术。每年都吸引了一大批中国学子赴美国留学入读计算机科学专业，想学习美国的先进技术。针对学生申请的美国计算机科学专业方向

多媒体动漫方向。

这个专业包括了计算机科学图形学Computer Graphics，主要研究图像的表达、处理等。计算机科学成像、三维动画、网络影像传播都属于这个方向的范畴。学习这个专业的同学可以去游戏设计公司，电影视频公司、电子出版、教育软件开发、商业简报、平面广告设计及其它多媒体应用领域的媒体集成与系统设计的工作岗位寻找机会。现在的生活离不开图形图像的数字表达处理，也就离不开学多媒体，计算机科学图形学的同学。

软件编程方向。

大体上分成软件设计、编程语言和软件测试。包括需求分析、结构设计、开发流程、生命周期等等相关内容全部在关注范围。计算机科学专业的基础学科如操作系统、数据结构和算法全部包含。此方向几乎属于CS内部第一大的方向了，录取名额很多，奖学金也有一些。问题的关键是，这个专业是培养coder的，而计算机科学专业的从业者大部分就是coder。因此学这个专业工作机会较多，但是起步阶段的收入居于中等。

计算机科学网络Networking甚至包括Telecommunication。

这个范围可以说是非常的大。网络应用、网络协议、网络通信、网络理论、网络安全、加密解密、路由算法、甚至编解码都是需要学习的学科。这个学科申请的竞争者非常多，来自 EE，ECE背景的同学也都可以申请。Telecommunication就业不错，从设备商到运营商到第三方软件开发商，都有职位可以选择。很多公司的招人广告上写的就是Telecommunication和CS，EE相关专业，可见这个范围达到什么程度，明明是个应用专业，却都快成了与EE，CS平起平坐了。中国国内这方面工作机会也多，中国移动按照用户数量是世界第一大运营商。Networking里面有方向设计及到网络安全方面，这个方向的工作主要是在大型政府、国防、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机科学网络系统——若在美国就业，因受到公民身份等限制不少，回国形势还是不错的。

计算机科学科学技术方向。

该方向包括了理论性非常强的计算机科学理论、计算机科学科学与工程计算Scientific Computing、人工智能AI以及人际交互Human-computer interation等。计算理论是完全偏向理论的学科，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，算法复杂度，密码学相关领域都是这个偏理论的方向的研究对象。本专业不太建议同学们申请，从各个渠道得来的消息都是这个专业不好找工作。这一点在美国与中国都是一样的，过于偏重理论和科技前沿探索的专业方向往往工作比较难找。

互联网电子商务。

主要研究如何利用市场营销观念，商业策略，经济学理论和计算机科学技术来开发新的商业，以及如何通过运用互联网和相关信息技术转化目前存在的商业模式。美国电子商务的应用领域和规模都远远领先于其他国家，目前在全球电子商务交易额中，大约有 50%发生在美国。在全球商务网站中，美国占有90%以上。这与美国良好的网络状况、大量的高学历网民、完善的法律体系、健全的电子支付手段、成熟的社会信用体制等一系列情况是分不开的。在中国电子商务迅猛发展的今天，促使很大一部分学生留学美国就读电子商务专业。

留学申请专业CS、CV分别是什么？留学申请专业CS，是Computer Science的缩写，计算机科学专业。CV是Computer Vision的缩写，计算机视觉专业。

Computer Science，计算机科学专业。一般的大学里面都设置有CS专业，它往往指系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的科目。它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统学习。Computer Vision，计算机视觉专业。在计算机专业比较热门或者比较好的学校里面开设，它研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的理论和技术，并试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。【点击测试我能申请哪所国外大学】

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求教关于计算机视觉的专业留学申请？看你将来的职业规划了，CS会继续夯实你在软件上的能力，EE则是开始实践应用了。我觉得你可以考虑学EE，CS是高级基础学科，可能毕业后不会马上变的抢手。详细的可以继续问我。美加盛世留学祝你留学顺利

申请美国EECS硕士，计算机视觉和自然语言处理这两个方向哪个可能更好申请一些呢？美国硕士申请，除了极少数学校，比如南加，UCSD，UT Ausin，其他大部分学校都是不分细方向的，申请的时候就是general的ECE，或CS。入读以后可以根据自己的背景或专业兴趣选修相关的课程。所以，对于硕士申请补充科研或项目背景，做NLP或CV都是可以的。而，对于博士申请， 两者相比，计算机视觉的难度更大一些

美国留学CS留学美国申请美国大学计算机专业(CS)的学生非常多。美国大学CS专业的研究分支也非常多，不同分支对学生的要求也会不同，因此，学生们要根据自己的条件选择适合自己的研究方向。本文主要对美国大学CS专业十三个分支方向做了详细的阐述，主要是美国计算机专业课程方面的。
一、体系结构、编译器和并行计算 Architecture, Compilers and Parallel Computing【我要咨询：专家答疑】
体系结构和编译器的研究主要集中在硬件设计，编程语言以及下一代编译器。
并行计算研究的包含范围很广，包括并行计算的计算模型，并行算法，并行编译器设计等。
二、系统与网络 Systems and Networking
可细分为：
(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，安全网关，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合，实时、容错和安全协议整合，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。
三、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。具体包括最优化(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)。
四、人工智能 Artificial Intelligence【我要咨询：专家答疑】
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。
五、编程语言 Programming Languages【我要咨询：专家答疑】
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 Analysis and Verification)：模型检测(Model checking)，静态和动态分析(Static and dynamic analysis)，定理证明(Theorem proving)，实时系统的任务调度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。
六、数据库与信息系统 Database and Information Systems【我要咨询：专家答疑】
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 analysis)，机器翻译(machine translation)，命名实体识别(named entity recognition)，自然语言生成(natural language generation)和语音识别(speech recognition)等。
七、图形学与多媒体 Graphics and Multimedia【我要咨询：专家答疑】
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 analysis)，文本检索和理解(text retrieval and understanding)，数据挖掘和分析，以及数据融合(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。
八、人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)【我要咨询：专家答疑】
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(Smart 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)。
九、科学计算 Scientific Computing【我要咨询：专家答疑】
科学计算主要是研究构建数学模型(mathematical models)和数值解法(numerical solution)，并用计算机来分析和解决科学、社会科学以及工程问题。
研究课题包含：
(1)并行计算(Parallel computing): 并行计算语言和并行算法。
(2)自动性能调整(Automatic Performance Tuning): Automatic generation of optimized implementations of computational and communication kernels。
(3)网格剖分(Mesh generation)：自动生成三角网格(triangulated meshes)来表示物理和计算区域。
(4)矩阵计算(Matrix computations)：设计高效的矩阵计算算法和软件。
(5)浮点数(Floating point)：可扩展的精度算术(Extended precision arithmetic)，可靠的浮点数标准(Reliable floating point standards)，浮点数标准的体系和执行时间实现(Architectural and run time implications of floating point standards)，浮点数标准的编程语言实现。
(6)计算机代数(Computer Algebra)：符号数学计算方法。
十、信息安全 Security【我要咨询：专家答疑】
课题包含：
(1)密码学(Cryptology)
密码学理论(cryptography theory)，新的密码学系统开发(development of new cryp ographic systems)，密码分析学(cryptanalysis)，协议开发，应用密码学，量子计算(quantum computation)。
(2)隐私(Privacy)
无线传感器网络的隐私，RFID系统的隐私，数据库的隐私问题，基于网络的应用的隐私。
(3)软件安全(Software security)
开发编程语言和计算机安全之间的相互影响。
(4)一致性和完整性(Identity and integrity)
预防“网络钓鱼”和攻击。
(5)网络安全(Network security)
网络安全检测(network security monitoring)和入侵防御(intrusion prevention)。
十一、软件工程 Software Engineering【我要咨询：专家答疑】
主要研究开发大规模软件系统的原理和技术。
十二、生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology【我要咨询：专家答疑】
研究高效鲁棒的生物计算模拟算法，以及应用数据挖掘，机器学习，自然语言处理和信息检索等方法来分析和挖掘各类生物数据。
研究课题包括：
(1)生物信息学(Bioinformatics)
比较基因组学(Comparative genomics)，遗传分析(Genetic analysis)，系统发育(Phylogenetics)，分子进化建模(Molecular evolutionary modeling)，基因调控网络(Gene regulatory networks)。
(2)蜂窝系统(Cellular systems)
蛋白质结构建模(Protein structure modeling)，基因调控网(Gene regulatory networks)，合成生物学(Synthetic biology)，Computational systems biology，细胞信号传导通路，传输和代谢，自组装系统(Self-assembling systems)。
(3)神经系统(Neural systems)
(4)生物医学系统(Biomedical systems)
传感器，健康服务系统，生理模型，医学图像和生物图像分析。

留学美国留学，申请美国人工智能方向，是否难度很高？

人工智能，即 AI(Artificial Intelligence) ，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。

应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索、博弈等。

应用领域：

1) 机器人领域：人工智能机器人，如 PET 聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。

2) 语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可进行处理的信息：如语音开锁 ( 特定语音识别 ) ，语音邮件以及未来的计算机输入等方面

3) 图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，例如人脸识别、汽车牌号识别等。

4) 专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。

美国人工智能专业就业方向：

关于 AI 在美国的就业方向主要有，科研机构 ( 机器人研究所等 ) ，软硬件开发人员，高校讲师等。当然了，鉴于一些高科技公司开辟出了新的研究领域，比如谷歌的无人驾驶汽车，在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级， IT 行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点正好都是 3-5 年后的时间，正好是同学们学成归来的时候 !

1) 搜索方向：百度、谷歌、微软、 yahoo 等 ( 包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向 )

2) 医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、 GE 、飞利浦等。

3) 计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。还有一个大的方向是车牌识别。目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错。

4) 还有一些图像处理方面的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。

美国人工智能专业优秀院校：

1 、斯坦福大学 Stanford University

斯坦福大学 (Stanford University) 全称为小利兰•斯坦福大学 (Leland Stanford Junior University) ，是一所坐落于美国加利福尼亚州斯坦福市的私立研究型大学，被公认为世界上最杰出的大学之一。斯坦福大学于 1891 年由利兰•斯坦福建立，位于加利福尼亚州的帕洛阿尔托市，临近旧金山。

2 、德克萨斯大学奥斯汀分校 University of Texas–Austin

美国得州大学奥斯汀分校 (University of Texas Austin) ，成立于 1883 年，是得州大学系统中的主校区，也是得州境内最顶尖的高等学府之一，学校主校园离位于奥斯汀的得州州政府总部不足一里。现有学生人数 49,696(2005 年秋季统计资料 ) ，为全美单一校园中学生人数中第五大的大学 (2005 年秋季统计资料 ) 。除此之外，它还在美国有着“公立常春藤”的美誉。

加州大学伯克利分校 University of California–Berkeley

加州大学伯克利分校 University of California–Berkeley 建于 1868 年，是美国的一所公立研究型大学，位于旧金山东湾伯克利市的山丘上。伯克利是加州大学 10 所校区中历史最悠久的校区，是美国最自由、最激进的大学之一。

4 、麻省理工 Massachusetts Institute of Technology

麻省理工学院 (Massachusetts Institute of Technology ， MIT) 是美国一所综合性私立大学，有“世界理工大学之最”的美名。麻省理工学院位于麻萨诸塞州的波士顿，查尔斯河 (Charles River) 将其与波士顿的后湾区 (Back Bay) 隔开。麻省理工学院无论是在美国还是全世界都有非常重要的影响力，培养了众多对世界产生重大影响的人士，是全球高科技和高等研究的先驱领导大学，也是世界理工科菁英的所在地。麻省理工学院是世界上最富盛名的理工科大学，入选中国世界纪录协会世界综合实力最强的大学候选世界纪录。

5 、卡内基梅隆大学 Carnegie Mellon University

卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University 简称 CMU) 坐落在宾夕法尼亚州的匹兹堡 (Pittsburgh) ，是一所享誉世界的私立顶级研究型大学，该校拥有全美顶级计算机学院和戏剧学院，该校的艺术学院，商学院，工学院以及公共管理学院也都在全美名列前茅。

CS专业留学生毕业之后留美的难度有多大？

CS 专业据我所知，如果你是第一阶梯CS 专业大神phd , 例如CMU , Stanford , MIT , Berkeley , 学习视觉，机器学习，AI，数据库，算法，搜索之类的，你找不到20W加（含package）的flag 最优厚工作岗位我现在就从我家跳下去喂狗。最后还托人把我的首级寄给你供你赏玩。当然，要想从国内本科申到这些学校的cs phd，并且顺利毕业的话，难度可以说是很大。温兆伦都没做到这一点。说句不好听的，各学校还有假借其他专业录取，以一来就转cs的。这主要是因为除了cs以外，其他专业的phd都比较好申（而且找不到工作）的缘故。如果你是第一阶梯CS硕士，毕业前多写一点代码刷刷题搞一个github . 你的疑虑应该是：哪家公司工资高，待遇好，是要去flag 呢还是要去start up? Start up 承诺给我10000股，能上市吗？ start up 给我offer 就比google 的少2W，我被lowball 了吗？之类的问题这种人往往是四处宣传CS专业好找工作，文科生都要的人。实际上他们准备面试5个月看了几千页的书（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），面试了20多轮（一家full time 3-5轮，面了5-6家算少的），这不会告诉你的。如果你想入行，多去看看人家面挂了的经历，或者自己去挂几次，试试看，自然会了解其中困难。我这么和你说，这些美帝顶尖学校的对口硕士生，都有面挂的可能。当然他们总有人要的。不是f就是l，不是a就是g如果你是第二，三阶梯的CS硕士/博士。好好搞GPA，参加job fair , 刷题，练题，面试，在job fair上，如果你处于你们学校前30%的位置，会有公司给你面试并且表现好的话就要你的。为什么大家都在谈刷题？因为如果你不刷题，第一轮都过不了。当然如果你以为只有第一轮，你这辈子也不要找CS工作了。flag 都会问你特别专业的设计问题。比如如何实现一个搜索引擎，怎么调度10000个server ，这种很技术的问题。或者谈谈你的项目。你都不知道/没有，那祝您好运。如果你是其他专业的硕士，博士。我可以告诉你，这些人找到CS工作的概率基本不超过10%。通过多轮面试的人往往有多年的实习和项目经历，你让一个非cs的学生捏造一些项目经历出来，这就好像让一个非物理系的学生在简历上说：我的物理经历：

1）推导过maxwell方程组，

2）练习过牛顿定律的几种变化，

3）上课的时候做过薛定谔方程，一样。你知道内行看你（我们）这种简历的心情是什么吗？你知道一个正确的cs学生的cs经历应该是什么吗？换成物理语言，就是：

1）我写过5000行的手写推倒，得到了关于gaussian beam goui phase的理论解释；

2）我用大型计算机通过gpu加速计算出3体问题的几个稳定解，并且发表了会议paper；

3）一个项目研究并讨论了薛定谔方程量子化的几条途径。一个非cs专业的人，它的简历，让人看起来就和小学生一样。公司会要一个小学生吗？

美国留学EE专业和CS专业有什么分别

美国大学EE专业

电子工程( Electrical
Engineer，简称EE),是现代科技领域的核心学科之一。随着科学技术的飞速发展，21世纪的电气工程涵盖了几乎所有与电子、光子有关的工程行为。

电子工程在中国有些学校称电子工程与信息科学，电子工程与计算机科学等。美国的电子工程专业在科研、教学及学术组织形式上与中国的电子工程专业有较大不同。美国的EE是一门内部具有很强交叉性的学科。美国主要大学电气工程学科的教学与科研领域简要归纳为11个方向：通讯与网络，计算机科学与工程，信号处理，系统控制，电子学与集成电路，光子学与光学，电力，电磁学，微结构(Microstructure)，材料与装置，生物工程。

EE在申请时需要注意其研究的方向，因国内与美国在同一方向的研究重点不能够完全统一，学生在选择专业方向时要全面考虑每个专业分支的具体研究生方向及特点，　美国的EE内部具有很强的交叉学科性。而国内将EE类学科拆成一个个小的方向，导致中国学生在选择专业方向时会很难把握。传统的国内教授则认为EE应该是以system为主要核心，主要原因就在于没有那么多科研的经费投到device，material层面去研究，认为这些方面的研究不能直接产生经济效益;而system曾面的研究得到的回报比较迅速。

而美国的EE的faculty认为EE应该是以device为核心，向上向下分别延伸，称为system，material或者换句话说：EE就应该是以物理层面为主要的，虽然传统国内理解的Communication，SignalProcessing等方面前几年比较热，这只是因为他们的应用市场更广泛。美国也有system层面上的研究，但不向国内花费的精力大。

美国大学CS专业

计算机科学(Computer Science,简称CS)，计算机科学是一门研究信息以及如何利用计算机去处理信息
的学科。计算机科学融合了工程，科学，数学，经济学，音乐，语言学等等。2000到2010年间十种发展最快的职业中，有七种与计算机有关。由计算机科学家所发明的算法与数据结构，其应用无处不在:移动电话，飞机，计算器，洗衣机，空调等。计算机业是一门就业领域广泛的职业CS大体可以分为三大类，分别是研究理论层面的、系统软件层面的还有计算机应用层面的。

计算机科学与工程涉及领域较宽广，包括计算机图形学，计算机视觉技术，口语系统，医学机器人，医学视觉，移动机器人学，应用人工智能，有生物灵感的机器人及其模型。医疗决策系统，计算机辅助自动化，计算机体系结构，网络与移动系统，并行与分布式操作系统，编程方法学，可编程系统研究，超级计算技术，复杂性理论，计算与生物学，密码学与信息安全，分布式系统理论，先进网络体系结构，并行编辑器与运行时间系统;并行输入输出与磁盘结构，并行系统、分布式数据库和交易系统，在线分析处理与数据开采中的性能分析。

CS专业同样也是交叉性很强的学科，同时研究的领域也很广。申请时会涉及到的分支有网络与通讯、软件工程、计算机工程、信息技术等。在国内学习软件工程的学生可以考虑直接申请CS专业，CS专业重点在于研究，目前不仅就业趋势好，对于申请博士也有很大的优势，在EE下的计算机科学与工程更倾向于机器人和AI方面，因为比较敏感不容易拿到签证，所以招收的学生很少。能够拿到奖学金的机会则更少了,所以为了提高成功率，建议增强研究背景。

CS与EE的就业情况

首先我们要搞清楚EE和CS在就业上代表着什么不同的方向。宏观上说，EE是属于物理层面偏硬件，CS是物理层偏软件。举例来说，凡是跟芯片有关系的，Intel，AMD，德州仪器，都是偏硬件;凡是跟软件关系大的，从微软到甲骨文到金山，都是偏软件的。还有一些是做产品和集成的，比如说NOKIA，华为，BYD之类，是典型的软硬兼修，并不偏向哪一个，因为他们的产品离开了硬件软件都不行。

1. EE

EE几个比较有代表性的方向是电磁学、电路设计相关、控制电路相关、微机电系统、强电系统、通信系统相关。在美国所有相关的专业都有比较好的工作形势，但是要注意不要过于涉密，否则由于是外国人的缘故可能有些不便，签证时候也免不了被Check。偏硬件的EE的好处是比起纯软件的CS门槛高，工作经验更加值钱。坏处是更新慢，硬件价格高，用户没有明显的动力去更新产品，因此做产品的公司自然也就受到一些影响。做EE的话在美国有一个有意思的现象，就是凡是电磁学、电路设计、微机电系统、通信相关的这些，名声很大，学习的人也很多，但是找工作竞争很激烈。但是偏强电和供电系统的，学的人少，工作形势反而挺好。

2. CS

CS的方向就太多了。但是真正在公司的话其实就是两种人：写代码或者做上层设计。再细分有医学应用方向，网络安全方向，图像处理方向，还有更多的用Java之类的语言去做application的coding，或者是用C/C++写从上层到系统到driver层的代码，没什么明确的“方向”。但是通常coding不是做一辈子的事，一般做到1-2年就能做Team
leader，再往上分成管理路线和技术路线。如果是管理路线则是Project Manager，然后发展成Section
Manager，如果是技术路线则是senior engineer或specialist。当然美国有的企业直接录取了CS的PhD的话就叫做CS
Scientist，其实一开始干的活还是coding。Coding干久了如果做得好，就像刚才提到的成为技术专家，做一些architecture方面的设计。

总结上面说的，其实选择EE和CS里面具体的方向，只要把握住大的原则就可以。首先是一定要关注自己学习的知识将来被用来做什么产品，而不是仅仅关注自己会使用什么技术。只要产品线是成熟的，市场是巨大的，产品更新是快速的，这才有机会。并且尽量避免一些可能涉密的行业。不论在中国还是在美国就业，凡是涉密的行业对个人的发展其实都不是很有利。

其次要想好自己未来是走什么路线。如果是管理路线，则要在合适的时候转到管理岗位，千万不能拘泥于技术工作。一般说来如果公司认为你个人的志愿是走specialist路线，以后自己想扭转过来就比较费事。所以要坚决地转向Team
leader和Project Manager。相反，如果自己是做技术那块料，则不能怕麻烦，要在技术道路上坚持下去，争取十年磨一剑。

再有就是待遇。在美国，EE和CS相关专业的本科生毕业起薪6万美金左右，硕士毕业高一些，如果是硕士再加上3年左右的工作经验，特别好的能够到达到年薪10万以上。差一些的也有8万多。从这个意义上说读PhD不太有利，因为要持续5年多的低薪，月薪一般不超过2000美金。PhD毕业后虽然起薪高一点，但是就因为高出这点钱，很多公司不愿意招收，反而找工作不利。在中国，一般本科毕业的CS月薪5k左右，研究生7k左右。当然这个很看你跟公司洽谈的情况。我经常听说有些人硕士毕业直接到百度，年薪25万甚至更高，但是这种事是特例不是普遍现象。

做技术的另一个特别突出的现象就是不论在中国还是美国，呆在一个公司一般加薪很慢，大概每年能提升10%已经非常不错了。跳槽则是薪水提升的一个比较主要的办法。很多人每次跳槽能够增加30%甚至翻倍。不过公司不是慈善机构，一般以高薪招入的人，干活一定要多一些，这是意料之中的事。

计算机科学与工程方向研究什么，美国留学的就业前景怎么样？计算机科学与工程涉及领域较宽广，包括计算机图形学、计算机视觉技术、口语系统、医学机器人、 医学视觉、移动机器人学、应用人工智能有、医疗决策系统等。.虽然会在EE专业下设立这个方向，不过也有很多学校直接将其单列为一个系。开设的课程，可能是EE系与计算机系共同授课。它的录取难度在EE下的计算机科学与工程更倾向于机器人和AI、密码学与信息安全方面，因为比较敏感不容易拿到签证，所以招收的国际学生很少。能够拿到奖学金的机会则更少了。该专业与CS广泛交叉，很多在国内学习计算机的学生也竞相申请。就业前景良好。

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