不论国内，还是海外，计算机科学都是申请人数多，申请难度大的专业，成为名副其实的卷王”专业。
其实，高等教育阶段有众多不同学科领域和知识体系，为什么偏偏计算机科学受到那么多学生的青睐呢？它主要解决的问题是什么呢？未来就业前景又如何呢？
今天，小编就来给大家详细介绍一下：独受青睐的CS专业~
什么是CS”?
计算机科学（Computer science，简称 CS），是一个与数学、逻辑紧密结合的学科，侧重应用计算机理论理解现实世界，解决现实世界的问题。
在互联网、移动互联网数据爆炸的当下，计算机科学也更专注于如何创建算法，如何有效识别数据，如何将算法与程序工具化，如何执行复杂任务，无论这个任务是模拟人脑解决现实世界的问题，或是为自动驾驶中的汽车选择最 佳路线。
为什么CS专业这么卷？
首先，计算机科学真正吸引人的是对人在逻辑思维+创造性方面的能力培养和锻炼，而这种能力是一种面向未来的能力，是在未来科技领域发展与就业需要具备的核心能力。
逻辑分析 + 创造性
将现实世界逻辑化的能力
将复杂问题结构化的能力
将创新思考现实化的能力
其次，计算机科学的重要分支人工智能与机器学习，预计会在未来20年里对社会产生巨大影响，程度不亚于互联网在过去20年来所产生的影响，甚至还要深远，我们必须认识、了解这股技术潮流。
最后，我们需要将计算机科学的知识和能力，与各个学科相结合，学生在学习各类学科的同时，都需要有意识的加入计算机科学知识的内容，帮助自己获得这种能力。
CS的主要领域有哪些？
计算机科学学科的4个主要领域：计算理论，算法与数据结构，编程方法与编程语言，以及计算机组成与架构。
涉及领域包括但不限于：
● Computer Engineering 计算机工程
● Artificial Intelligence and Machine Learning 人工智能与机器学习
● Robotics 机器人
● Computer Security 计算机安全
● Data Mining 数据挖掘
● Software Engineering 软件工程
● Applied Computer Science 应用计算机科学
● Mobile Application Development 移动应用开发
● Cloud Computing 云计算
CS研究热点浅析
热点一：
Artificial Intelligence and Machine Learning
人工智能与机器学习️
通常机器学习（ML）是更广泛的人工智能（AI）范畴的一个子集。
人工智能更多指的是计算机在现实世界环境中模仿人类思维和执行任务的一般能力，而机器学习是使系统能够识别模式、做出决策并通过经验和数据改进系统自身的技术和算法。
机器学习及其深度学习、强化学习等分支是推动人工智能不断发展的主要动力，极大促进了语言翻译、语音识别、图像识别、人脸识别、推荐系统和信息检索领域技术的发展。
在硕博阶段，学生将学习但不限于以下知识领域：
人工智能、机器学习与数据挖掘、用于感知和学习的移动应用程序、计算机视觉、网络与信息检索、知识密集型问题解决、机器学习和神经网络、自然语言处理与互联网应用、逻辑编程、高级数据挖掘、信息存储和检索…
另外，和任何新技术一样，人工智能也会遇到知识产权保护、数据私有化等法律及道德问题，学生也需要有了解和认识该方面的知识结构。
热点二：
Software Engineering 软件工程
软件行业是一个快速变化的技术世界，一款热门App的开发，一款新型手机的研发，某个操作系统新版本的更新，除了依赖软件技术的实现，更依赖软件工程”的管理。现阶段，软件工程管理面临的复杂性和难度，已超过以往任何时候。
整体来说，软件工程管理主要关注架构(设计)、开发、测试、评估(改进)等软件开发过程的管理，重视软件可靠性、可用性、安全性方面的质量测试与分析，强调软件开发过程管理与风险控制等。
在硕博阶段，学生将学习但不限于以下知识领域：
软件架构与设计、软件测试和质量保证、软件项目计划和管理、知识产权和信息技术、面向服务的计算、高级应用程序设计、数据和网络安全、面向对象的分析与设计、软件度量和质量工程、软件可靠性和安全性…
另外，软件工程的学生需要尽量保证自身对一种或多种主流编程语言的熟悉度。
热点三：
Computer Security 计算机安全
计算机安全是保护计算机系统和信息免受伤害、盗窃和未经授权的使用。它是防止和检测未经授权使用计算机系统的过程。涉及系统安全、信息安全、网络安全。
信息安全，是保护信息免受未经授权的访问，修改和删除应用程序安全是通过构建安全功能来保护应用程序，以防止SQL注入、DoS攻击、数据泄露等网络威胁。
在硕博阶段，学生将学习但不限于以下知识领域：
计算机系统安全、数据和网络安全、软件安全、数据挖掘、硬件安全和特洛伊木马检测、软件可靠性和安全性、网络和系统安全、加密和数据安全、密码学和数据安全、数字取证、容错计算…
在美职业薪酬
根据美国劳工统计局的数据，随着更多公司投资于数字基础设施，2019年至2029年间，与计算机科学相关的工作岗位将至少增加4%。
此外，拥有计算机科学硕士学位的员工，平均而言，比只有学士学位的同龄人多挣30,000美元。
软件开发工程师
软件开发工程师是全美十大增长最 快的职业之一。到2028年，软件开发人员的需求预计将增长21%，远高于所有其他行业的平均水平。
薪酬中位数为$76526。
机器学习工程师
开发用于机器学习的程序或逻辑算法，一般为AI/ML硕士及博士学位人员。
根据美国劳工统计局预计，2020-2030年间，包括机器学习工程师在内的计算机和信息研究岗位需求量将上升20%。
薪酬中位数为$126830。
架构开发工程师
将开发工具和系统架构的知识与业务头脑、团队领导技能结合起来，协调企业级应用程序的创建，也是信息技术领域报酬最 高的职业之一。
薪酬中位数$126,625。
其他职位及薪酬
● 人工智能研究，薪酬中位数$106732
● 商业智能开发，薪酬中位数$101527
● 机器人研发，薪酬中位数$83754
● 网络安全工程师，薪酬$110,000-$165,000
● 数据安全分析，薪酬$105,000-$178,250
实力院校CS项目
接下来，请随小编一起看一下都有哪些实力院校提供热门CS硕士项目吧
1Georgia Tech Shenzhen Institute 天津大学佐治亚理工深圳学院
简介：
与麻省理工，加州理工并称美国三大理工学院”, 2020年佐治亚理工深圳学院正式成立。
排名情况：
2022 U.S. News综排第38名
2023 全美最 佳CS硕士项目第6名
开设专业：计算机科学
2Tulane University 杜兰大学
简介：
位于爵士乐的发源地路易斯安那州新奥尔良，校园占地110英亩。
排名情况：
2022 U.S. News综排第42名
开设专业：MS-计算机科学（CS）
3Northeastern University 东北大学
简介：
位于麻省波士顿 博士屯”，Co-op带薪实习全美排名 第 一。
排名情况：
2022 U.S. News综排第49名
2023 全美最 佳CS硕士项目第34名
开设专业：计算机科学
4Southern Methodist University 南卫理公会大学
简介：
位于全美工程公司最聚集的城市达拉斯，拥有校企合作实验室和 CO-OP带薪实习。
排名情况：
2022 U.S. News综排第68名
开设专业：
计算机科学：人工智能/机器学习，软件工程，网络安全，算法安全等方向。
5American University 美利坚大学
简介：
一所位于华盛顿特区，被114所使馆包围的大学。
排名情况：
2022 U.S. News综排第79名
开设专业：计算机科学
6North Carolina State University 北卡州立大学
简介：
由北卡州立、北卡教堂山和杜克大学围绕出的科技研究园—北卡三角科技研究园RTP，有东部硅谷”之称，雇佣五万名高薪高技术含量的专业人才。
排名情况：
2022 U.S. News综排第79名
开设专业：计算机科学
7Stevens Institute of Technology 史蒂文斯理工学院
简介：
坐落于曼哈顿哈德逊河对岸，距离纽约仅10分钟路程；平均起薪每年76,400美元，被评为全美最 佳就业第11位（2020年《普林斯顿评论》）
排名情况：
2022 U.S. News综排第83名
2023 全美最 佳CS硕士项目第82名
开设专业：计算机科学
8Clark University 克拉克大学
简介：
大学位于马萨诸塞州伍斯特市，距离波士顿仅1个小时车程; 全美第一所全研究型大学，也是全球第七小型大学，是一所小而精的大学。
排名情况：
2022U.S. News综排第103名
开设专业：计算机科学
9George Mason University 乔治梅森大学
简介：
主校区位于Fairfax, 距离华盛顿特区仅30分钟地铁车程，Arlington校区也是亚马逊第二总部所在地；良好的就业环境为乔治梅森大学学生提供丰富实习和就业机会。
排名情况：
2022 U.S.News 综排第148名
2023 全美最 佳CS硕士项目第63名
开设专业：计算机科学
10University of Alabama-Birmingham 阿拉巴马大学伯明翰分校
简介：
被称为南方约翰霍普金斯”；计算机科学高就业率；拥有Facebook捐赠信息安全中心，长期与eBay, 谷歌，微软等企业合作；提供协同计算，计算机取证等7个科学实验室。
排名情况：
2022 U.S.News 综排第148名
开设专业：计算机科学，计算机科学（非计算机背景）