美国留学cs专业难学吗(美国留学cs专业难学吗)
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本文目录:
一、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。
二、中国学生留学美国计算机专业怎么样
申请美国留学专业是一件比较挠头的事情,有了专业的方向还好,要是不知道自己对什么专业感兴趣就要抓狂一段时间了,计算机专业是比较不错的专业,今天小编就为同学们介绍一下这个专业。
美国留学专业之计算机专业介绍
一:尽早的了解美国CS专业的形势,有利于个人的申请
许多还沉浸在大学生活的学生们似乎对于自己所读的专业并没有全面的认识。国内的学习永远都是离不开书本、永远只看重成绩是否优秀。很多学生他们对于自己所读的专业并没有一个明确的职业目标和方向,计算机的学生也不例外。可能大家都会说国内的计算机如何的不成熟,如何的不能满足学生对知识的追求。对于快踏入工作或留学的你们是否会觉得时间来得晚了一点。专家很明确的告诉大家,选择去美国读CS专业是一个重要的决定。美国的CS,可以让你学习到最先进的IT技能、能够让你根据个人的喜好选择偏理论或应用的课程作为学习的重点。中国每年都有不少计算机背景的牛人申请美国的CS,更多的都是盯着前20的名校。在别人准备在留学申请中爆发的同时,你们还在思考美国的CS专业形势如何,还在问自己为什么选择赴美读计算机那你已经被别人狠狠的挤出来,远远的甩在了后面。
二:好的GT成绩,绝对是最有利的双剑
GT成绩永远都是你与学校的第一接触。如果你是一个对档次要求特别高,而自己研究水平又一般的话,申请CS就要努力提高GT成绩了。根据美国绝大部分对GRE的要求,1400分能够录取,而申请奖学金。TOEFL600分,GRE1200以上可以把申请目标定在综合前100。那么谈到GT成绩,是否需要考SUB也成了大家讨论的话题。首先明确一点就是申请美国的CS,GRE
SUB并不是硬性要求,具体看学校网上招生条件。如果学生愿意,并且有信心取得好的分数,对申请必然起积极的作用。
三:CS要选Match而并非Top的大学
设有CS的Top20大学里,不同的学校他们的侧重点都不同。如斯坦福大学的CS在理论、数据库、软件、硬件、AI等领域都是实力非常强劲;麻省理工学院,同样被称做为CS的巨牛,该校的数据流计算的思想和数据流计算机、人工智能方面有突出的成就;CMU卡耐基梅隆大学的CS不是一个系,而是一个学院,其规模之大。CMU的师资力量雄厚,不少的教职人员在此领域都有各自的贡献,但唯一不足的就是招研究生特别的少;伊利诺伊大学,特点是计算机硬件特别强,另外计算机系统的研究开发也在受到了极高的评价,这样就位教职人员提供了全面的CS教育和科研项目。所以当你在选择自己申请的学校时候,首先要考虑的因素不是学校的排名,更多的是在了解他们这个专业是否与自己所感兴趣的领域有所吻合。
四:CS要拿奖学金,非得申请PHD不可
众所周知CS是全美竞争较为激烈专业之一。如果你是计算机背景学生,有不俗的GT成绩,而对于留学奖学金又颇为看重的话,申请PHD的计算机课程奖学金数目还是非常丰富。TA,学校,而非系里,所以相对要容易成功一些。
上面的内容就是对美国留学专业里的计算机专业的介绍,希望可以给大家申请该专业带来帮助,如果想了解更多关于申请美国留学的相关信息,请关注天道教育平台的美国留学频道,小编会为大家持续更新信息,欢迎您的访问。
三、申请美国CS专业留学需要注意的问题有哪些?
CS专业作为美国热门专业,是很多留学生选择的第一专业,申请美国的CS专业需要注意什么呢?一起来看看为你们整理的相关的信息吧!
一、申请须知
适宜人群
不是所有人都适合去读计算机科学。那些具备一定的研发能力,如一些工业设计、机械设计、通信工程等专业的学生,和喜爱研究,数学能力、逻辑思维能力较强等的学生,相对更适合去申请。
成绩要求
虽说理工科相对来讲对托福/雅思等语言要求稍微低一些,但是要冲刺名校,在激烈的竞争中脱颖而出,还是需要不断增强自己的成绩。
硬实力
如果申请目标是TOP50的美国院校,语言考试方面需要学生至少达到托福95分以上,GRE315分以上的成绩。,一般美国前五十学校建议尽量达到:GPA:3.5+ ,Toefl:100+/Ielts: 7.0+ ,GRE:320+3;
软实力
通过相关的活动背景、研究经历、实习活动等进行综合展现。
在文书上,从这四点上去准备:1、以客观事实为准;2、以故事的形式展现;3、明确自己的目标和规划;4、展现自己的学术渴望。
二、计算机专业学校推荐
加州大学圣芭芭拉分校
最佳工程学院:#27
计算机科学:#37
UCSB的工程学院有不到700名研究生,本科生也不过1,220人,但这样规模的学院却拥有超1亿美金的研究经费。在雄厚的经济基础上,学院有10个国家研究所和中心,以及6位诺贝尔奖获得者、29名国家工程院院士执教,也就不足为奇了。
凯斯西储大学
最佳工程学院:#51
计算机科学:#68
凯斯西储大学的计算机专业虽然不是特别顶尖,但是毕业生就业力表现非常不错。学校的计算与信息科学研究生院设置了三个学习方向,学生可以应要求选择其中一个重点发展:以课程为中心的MS、专注于项目的MS、研究型MS。
值得注意的是,该学院要求申请者在工程、数学或物理科学领域的学士学位课程中有过优秀的奖学金记录,这种要求还是比较少见的。
此外,伊利诺伊大学香槟分校、华盛顿大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、加州大学欧文分校、密苏里科技大学、密西西比州立大学,这些院校的计算机专业也非常不错,值得申请。
三、美国CS专业方向
1. 多媒体动漫方向
这个专业包括了计算机图形学Computer Graphics,主要研究图像的表达、处理等。计算机成像、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。
2. 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。
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。
3. 计算机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。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。
4. 计算机科学技术方向
该方向包括了理论性非常强的计算机理论、计算机科学与工程计算Scientific Computing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。
目前此类学科属于前沿新生的专业,就业形势不明朗。所以不太建议申请,从各个渠道得来的消息都是这个专业不好找工作。很多学习此类专业的同学就业的时候还是转向了传统的写代码相关的岗位。
5.信息科学/信息检索/信息安全
美国,国内的热门方向之一,美国对于与信息技术挂钩的学科都是更多的开放给国内学生,国内学生也是非常热衷这些方向,除这个专业外,像信息系统,信息安全技术,信息恢复,数据库方面,国际学生申请的情况非常惨烈,名额很少。
四、美国研究生留学EE和CS哪个申请难度小
美国研究生EE录取形势分析
EE自费Master的录取情况总体而言要比CS(Computer
Science)好很多,背景中上的学生,例如GRE大于1300、TOEFL大于100、GPA大于3.0、
211或985学校毕业的,申请EE硕士的一般都有4-5个学校的录取在手,而且学校还算比较可以,比如加州大学的诸多分校、Boston
University、University of Florida、Texas A&M University、University of Southern
California等。
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。
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,Signal
Processing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。
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。
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