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美国 留学计算机专业有哪些学校

来源:本站原创 发布时间:2019-10-08 点击数:

  斯坦福大学拥有独立的计算机科学系。浏览该校的教学手册,最具特色的恐怕要算多门科普性计算机知识讲座了,一般有两到三个单元,涉及面非常之广,从量子计算到数字演员,从计算科学的伟大思想到网络安全,从网上拍卖到使用元编译发现大型开放源代码软件中的大量错误,其中还不乏对技术乌托邦、斯诺“两种文化”、计算机面临的困境以及迅速发展所带来的诸多问题的思考。开课的老师阵容强大,基本上都是响当当的名教授,甚至包括图灵奖得主John McCarthy。用这种讲座代替计算机科学导论性质的专门课程,中国气象局部署军运会气象保障工作可以充分展示计算机科学的丰富内涵,使学生较早地了解学科的轮廓和脉络,对于开阔学生视野,启发学生的学习兴趣也大有好处。由于美国大学中专业的选择非常灵活,而近年来计算机学科招生受行业影响流失严重(这种情况甚至惊动了比尔盖茨,2004年微软到各大高校招兵买马时,他每站必到,利用自己的明星效应,大讲计算机学科的美妙前景),可以想象,这种讲座同样也肩负着吸引学生选择计算机专业的重大使命。

  伯克利的课程设置也有很多独树一帜的地方,尤其是在专业基础课方面,除了有专业导引课程“计算机科学专题”之外,对于没有编程经验的学生,第一门编程课是符号编程入门,采用LISP语言。有一定编程经验或者有自学能力的学生,可以选择多种语言和环境的自主学习(Self-paced)课程,包括C、Fortran、C++、Java,以及UNIX的使用等,这种多元化与伯克利计算机科学与电子电气工程同系有关。但是所有学生在第二学期都要学习一组独特的基础课:61A“计算机程序的结构与解释”,采用MIT Abelson等编著的同名教材;61B“数据结构”(教材采用自编讲义);61C“计算机结构”(Machine Structures),采用Hennessy的《计算机组织与设计》。这项规定就是转校生也不例外,可见其中蕴涵了伯克利多年的教学经验结晶。

  伯克利其他比较有特点的课程还有:将离散数学和概率论结合讲授的CS70,主讲是名教授Christos PApadimitriou;CS98-1 编程练习课,以主要大学生编程竞赛中的赛题为授课素材;CS 169 软件工程直接用Kent Beck的《极限编程》作为教材,非常超前,但是既然连Pressman的《软件工程:实践者方法》新版中敏捷方法都已经成为重头戏,既然IEEE都已经开始制定敏捷方法相关标准,这种课程选材也就不显得那么骇世惊俗了。除了软件工程课程常见内容外,教学侧重实际,贯穿了极限编程的思想,涵盖UML、JUnit单元测试、软件架构、设计模式和反模式、重构、CVS版本控制、系统和集成测试,最后要求完成一个实际产品,并进行演示。

  UIUC的计算机科学专业创建于1972年,到1986年基本定型,十多年来几乎没有什么变化。其中,数值分析方向课程中,Math225为矩阵论,CS257为数值方法,CS35x代表数值分析导论、常微分数值方法、偏微分与数值逼近和数值线性代数;

  理论方向课程中,CS173为离散结构,CS273为计算理论,CS37x包括算法、形式方法、程序验证;

  人工智能方向课程中,CS348为人工智能导论,CS34x包括机器人、机器学习与模式识别;

  软件方向,CS125为计算机科学导论,CS225为数据结构与软件工程原理,CS31x包括数据库、图形学、多媒体,CS32x包括软件工程、操作系统设计、分布式系统、编程语言与编译器、并行计算、实时系统、编译器构造、编程语言设计;

  硬件方向课程中,CS231为计算机体系结构I,CS232为计算机体系结构II,CS33x包括计算机组成、VLSI系统与逻辑设计、VLSI系统设计、通信网络、嵌入式体系架构与软件。

  与MIT、伯克利等学校计算机科学仍然和电子与电气工程同处一系不同,CMU的计算机科学系成立于1965年,是全美最早的,如今它已经升格为计算机科学学院。其研究生项目中除了机器人方向与硬件关系较多之外,其他基本上都是纯软的。从这个意义上来说,CMU的教学体系对于偏软的计算机科学系应该有较大的借鉴意义。

  CMU的教学手册上没有从传统意义上针对计算机科学专业学生的导论课,虽然有名为“计算机科学伟大思想”的两学期课程,但是从内容上看应该是离散数学的替代,因为此外CMU并没有其他离散数学方面的课程。此课程没有教材,内容比传统离散数学要灵活得多,涉及概率、代数、算法、加密理论、复杂性理论、博弈论等,非常注重学习的趣味性和实用性。

  与其他名校相同,CMU对程序设计的重视也给人留下很深印象:本土新生的第一堂课就是“初中级程序设计”,直接讲授Java。然后是中高级程序设计(Java)、C语言编程技巧、高级编程实践(Java)、程序设计原理(用SML语言讲授)。

  目前计算机科学专业教学计划中的一个难点,是硬件课程的设置问题。硬件知识体系本身非常丰富,但是硬件课程多了,又削弱了计算机科学专业的特色。CMU在这一问题上是怎样处理的呢?计算机科学学院的现任院长Randal E. Bryant 亲自给出了回答,他用15~213“计算机系统导论”一门课(12个单元)完成了硬件知识的教学。这项教学改革的成果就是一本厚达900多页的书:《Computer Systems: A Programmers Perspective》。他在该书的序言中说:

  “本课程的宗旨是用一种不同的方式向学生介绍计算机。因为,我们的学生中几乎没有人有机会构造计算机系统。而大多数学生,甚至是计算机工程师,也要求能日常使用计算机和编写计算机程序。所以我们决定从程序员的角度来讲解系统,并采用这样的过滤方法:我们只讨论那些影响用户级C程序的性能、正确性或实用性的主题。

  比如,我们排除了诸如硬件加法器和总线设计这样的主题。虽然我们谈及了机器语言,但是不关注如何编写汇编语言,而是关心编译器怎样翻译C的各种构造,比如指针、循环、过程调用和返回,以及switch语句。更进一步,我们将更广泛和现实地看待系统,包括硬件和系统软件,讨论链接、加载、进程、信号、性能优化、评估、I/O以及网络与并发编程。

  这种做法使得我们讲授本课程的方式对学生来讲既实用、具体,又能实践,同时也非常利于调动学生的积极性。”

  MIT的课程设置,只能用其学生起点高来解释。该校没有典型意义上的计算机科学专业,偏软的只有理论计算机科学和人工智能及其应用两个专业。因此没有类似于其他学校的导论课程。

  在MIT的电子电气工程与计算机科学系中,所有学生都要参加如下四门课程:6.001“计算机程序的结构与解释”,当然与伯克利相同,采用的是Abelson等编著的同名教材;6.002“电路与电子学”;6.003“信号与系统”(自编讲义);6.004 “计算结构”(Computation Structures),与伯克利的61C“计算机结构”对等。此外有两门专业基础数学课:“概率系统分析”和“计算机科学数学”,后者的教材是国外院校普遍采用的Rosen所著《离散数学及其应用》。

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  Stanford :综合认为是最值得读的MS院校。该校提供的是两年经典MS项目,且排名、知名度均相当高,地理位置优。缺点是费用高,并且转PhD难。

  Columbia University :地理位置优越,位于纽约市区,费用高。该校的MS为授课型,招生人数相对较多,一年约有50人。据说该校毕业生好多就业于四大以及纽约金融行业,比如高盛、摩根斯坦利等。

  CMU:该校有一堆MS专业项目,因为计算机学院下的系比较多。这些项目均为授课型,以毕业直接工作为导向。你可以选择自己喜欢的项目读,比如MISM,INI等等。学费较贵,读一年半,课程质量有保证,很累。毕业后工作很好找。优点为排名高,名气大,在顶级院校中性价比高,相比于Stanford等院校相对容易申请。缺点:假如想转PhD的话就比较麻烦了。

  Brown University : 该校硕士课程质量相当高,有自己写个小操作系统什么的。优点是该校为常春藤院校,缺点为费用较高。

  Yale University :搞理论较多,但毕竟是耶鲁。该校的CS MS强制学生做TA,所以申请该校英语必须要好。该校MS项目一年不到就能毕业,优缺点都有。优点是省钱,缺点是不知道是否会对找工作产生影响。

  UIUC :该校有若干MS项目,主流的是两种:有导师和没导师。有导师项目的申请难度和和PhD不相上下,拿的是RA,需要提前套磁联系。对于无导师的professional MS,其实也就是上课。该授课型项目优点是学校牛,找工作貌似还不错。缺点是学费贵,综排低,在中国知名度不大。该校教授的权力很大,所以申请时候(包括学术MS和PhD)最好去套磁。

  University of Texas-Austin :该校MS的录取标准相当高,据说接近Stanford。托福IBT的平均分为112。优点是工科很强,地理位置相对较好,学费便宜。缺点是综排比较低,在中国国内知名度不高,申请难度太大。

  Gatech :传说的三大理工之一,位于亚特兰大。该校学术氛围浓厚,据说导师方向诡异。在网申时候PS要分两部分写,很麻烦。优点为地理位置还算不错,工程学院很好很强大。缺点为综排较低,中国知名度不高,费用较贵(官方数据一年6W)。该校教授说话有分量,申请PhD时候最好去套磁,发RA较多。

  UCLA :牛校,地理位置没的说,其他也非常好。该校的IBT口语线分也是唬人的。优点是地理位置好,学校名气大。缺点是费用较高。

  UCSD :该校最近一直在崛起,找了一堆CS大牛去。地理位置在风景秀丽四季如夏的San Diego。优点是地理位置好,风景好,有导师带。缺点是综合名气不如UCLA,USC大,费用较高(加州都这样),在中国知名度不高。

  University of Maryland-College Park : 牛校。优点是地理位置不错,学费相对便宜。缺点是申请难度很大,综排不高,在中国国内知名度不高。

  Cornell University :一年(大概9个月)的MEng项目。Cornell的各方向也相对平均,理论研究很不错,不仅研究算法,更注重研究算法的有效性和可行性。

  USC:必申院校。招人、发放AD均极多,故一般在高端MS申请中用作保底。条件差不多都能收到录取,不差钱的话就去读吧。地点在LA,优点是地理位置好,综合名气大。

  TAMU :工科非常强。费用便宜,竞争激烈。推荐在该校读硬件的工程方向,CS理论并不是很牛。

  Syracuse U:在纽约州的一个小城镇,和UFL类似,很多拿到雪城大学录取的同学可以拿到30%-50%学费减免的AA奖。

  University of Washington : MEng项目,学校边上有微软。貌似对中国人不友好,起飞!北京大兴国际机场正式通航,不推荐。器官捐献要找什么部门?,值得一提的是Bill Gates 的微软和UW同在西雅图,每年给UW无数资助。

  Purdue University-West Lafayette: 传统的老牌工科院校。但最近貌似一直在衰落。以前在该校的MS中有75%拥有奖学金,现在连PhD都发了好多AD。该校MS录取与PhD貌似标准相同,读了两年后可以选择是否继续读PhD,但不保证有钱。

  推荐于2016-08-16展开全部天道留学解答:美国留学计算机专业第一类是多媒体动漫方向。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。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,计算机图形学的同学。

  美国留学计算机专业第二是软件编程方向。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。

  美国留学计算机专业第三是计算机网络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。

  美国留学计算机专业第四是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。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。本专业不太建议美国留学生申请,从各个渠道得来的消息都是这个专业不好找工作。这一点在美国和中国都是一样的,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。

  计算机科学与工程计算具体包括生物信息学(这个目前影响力最大),气象数据处理,数字处理算法,计算物理,计算化学等等。这个专业的特点就是交叉,往往要求申请者除了计算机科学相关的背景还要有一点生物、物理、化学等等方面的背景。目前此类学科属于前沿新生的专业,就业形势不明朗。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。

  美国留学计算机专业第五是人工智能与人机交互方向。人工智能其实是很综合的学科,他的目的就是把人类的智能扩展到信息处理的机器的上。人工智能里面涵盖了计算机专业的很多小方向。比如机器学习系统,计算机语言,图像处理,语音识别,机器人,人机交互等等。对于申请者的计算机科学背景要求较高,包括数据结构算法之类纯计算机专业的课程,都有一定要求。人工智能的产品包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。这个方向最近很热,招收的名额也比较多,也有从主要招收PhD向Master转移的趋势。完全对口的工作是纯研发的性质,找起来有一些难度,不过退一步海阔天空,在各类电子设备商处都有大批学习此类专业可以涉足的工作。唯一需要注意的是AI的某些部分在美国也一定程度上应用于国防,所以如果自己要进入的program涉及此类就不推荐了。

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