在如今这个信息高度发达的时代，能够玩转计算机的人才自然备受青睐。2018年最新的就业报告显示，计算机科学专业PK掉了一众热门专业，成为最受雇主欢迎的专业。美国移民局的数据则显示，在近10年里，计算机相关专业的申请人数和中签率一直都是最高的。
随着计算机科学专业细分领域越来越全面，就业方向越来越多元，相关职业的薪资水平也是遥遥领先，不论是硕士专业还是博士项目，计算机及其分支专业一直都是炙手可热的选择。
几乎各行各业都需要计算机人才，人才市场上仍然是供不应求。正因为这样，很多非计算机背景的同学也想分一杯羹。但是大家对计算机专业的了解可能并不全面，今天我们一起来了解一番~
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关于计算机科学
计算机科学，是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、形式化语法等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。计算机科学的发展非常迅速，计算机专业的学习也从计算机系统结构、程序系统，发展到人工智能等领域。
计算机科学分为理论计算机科学和实验计算机科学两个部分。后者常称为“计算机科学”而不冠以“实验”二字。前者有其他名称，如计算理论、计算机理论、计算机科学基础、计算机科学数学基础等。
CS专业的分支
计算机科学涉及非常广博的知识和研究领域，在它之下，到底有多少不可思议的分类？这里我们认真地盘点一回。
Artificial Intelligence 人工智能
AI学习研究的核心领域大致包括：学术呈现、推理、学习、规划、决策、视觉、机器人、语音和语言处理。AI也旨在运用先进的算法来解决各领域的实际问题。
有些大学会开设AI与Machine Learning结合的课程，由于ML本身涉及的内容就足以开设一门课程，很多大学也有独立的机器学习课程。虽然有些大学没有AI专业，但是有机器人系统（Robotic Systems）)相关的课程，也算是类似人工智能的专业。
Algorithms and Theory 计算机算法和理论
计算机算法和理论要研究更高效的算法和协议，学习许多20世纪的发明，如密码学、计算生物学和量子计算等先进算法和理论。同时，还研究复杂性理论，算法，数据结构，计算几何，密码学，机器学习和计算经济学等。属于基础理论学习的学科，需要扎实的数学基础。
Biosystems & Computational Biology生物系统与计算生物学
现代生物学越来越依赖计算机科学的算法和工具。生物数据包括多品种的基因组数据，基因数据库，实验生物化学测量数据和生物医学数据等。对于这些数据的操纵和整合都需要运用计算机科学的技术。
Big Data 大数据
大数据相关专业的别称包括：Data Science（数据科学），Data Analytics（数据分析）和 Data Mining（数据挖掘）。在大数据时代，数据量空前庞大，而获取数据的设备也越来越多，管理和分析“大数据”需要全新的技术和系统。
除了通过常规数据库系统及相关应用程序管理数据外，还要增强捕捉和关联个人数据，以及保护安全和隐私问题的能力。大数据属于CS中的交叉学科。
Computer Architecture计算机系统结构
计算机系统结构是计算机的机器语言程序员或编译程序编写者所看到的外特性。有些大学将Complier（编译器）和Architecture（系统结构）一起研究，研究内容集中在计算机和计算组件进行硬件，编程语言和编译器的设计。也有很多大学将编程语言及编译器单独开设课程进行学习。
Computer Graphics and Visualization 计算机图形学
计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。还会研究如何科学可视化，基于物理渲染，动画制作，计算机辅助几何设计，快速成型，计算机辅助角膜建模和可视化，医学成像等。计算机图形学更注重算法及理论的学习。
Database Systems数据库系统
运用数据库的重点领域包括生命科学和生物数据库，图形数据库，传感器网络数据管理，社交网络数据管理，移动数据库，P2P网络和非结构化的文本数据库。
数据库系统的学习将继续在传统数据管理的基础上进行创新，如提高管理和查询数据，空间数据库的速率，增强查询处理和优化，数据流，近似查询处理和数据挖掘的能力。与Data Science相比，它更倾向于单纯的数据处理管理，随着时代发展，这个专业方向正在逐渐被发展独立开来。
Distributed Systems 分布式系统
分布式系统往往与操作系统（Operating Systems）同时学习，也有学校直接用系统来概括这个专业，学习的偏重性根据学校不同有偏差。操作系统的研究重点是针对一台机器或物理设备运行的系统软件，而分布式系统则是研究如何实现网络互连的多台计算机运行一致的，安全的，可扩展的，可靠的系统。
High-Performance Computing 高性能计算
高性能计算专业主要是学习用大型计算机来解决的重大科学和工程问题及并行算法和开发相关软件。该专业的形成与“大数据”息息相关。有些大学也将高性能计算的学习并入科学计算（Scientific Computing）的学习中。
Human-Computer Interaction 人机交互设计
人机交互是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。它与认知学、人机工程学、心理学等学科领域有密切的联系。主要研究在未来云计算环境中如何人机交互，包括办公室、家庭、移动和医疗互动等。
Machine Learning 机器学习
机器学习和计算机感知的研究主要集中在机器学习的基础理论和实验研究机器学习算法。在学习ML的同时，要学习如何在其他领域运动ML。同时，大部分大学都集中研究ML运用到大而复杂的数据集中，因此也有将ML归类于Data Science中的数据挖掘（Data Mining）或分析中。
Networking and Systems 互联网与系统
互联网的学习往往与操作系统直接相关联，具体研究内容包括分布式系统，操作系统，存储系统，网络和网络架构，移动和无线系统和网络协议设计。也有学校将这个专业与通信专业（Communications）结合，其专业性质是属于EE与CS的交叉课程，也有很多学校将其归类于电子/电气工程专业下。
Programming Languages
编程语言的学习主要目的是为了提高程序的安全性和隐私性，极大限度得提高软件的灵活性、可靠性、可用性、高效性和可重复利用性。编程语言的学习往往会和编译器（Complier）一起学习，研究重点集中在云计算、移动端计算、高利用率系统、静态分析和隐私保护计算等。同时编程语言的学习非常侧重于编译器的优化，软件的设计，合成和测试，因而往往也和软件工程（Software Engineering）结合学习。
Scientific Computing and Numerical Analysis 科学计算和数值分析
科学计算，也被称为数值分析或计算数学，重点是在设计和分析算法来解决各领域发生的数学相关问题。研究的内容包括数值线性代数，快速求和的方法等等。也有大学将科学计算和数值分析分开，科学计算更倾向于高性能计算的学习，数值分析更倾向于统计或数学领域。
Security and Cryptography 安全和加密
安全与加密注重密码学从理论到应用的学习和时间，并且强调研究数据库的隐私，监控系统的隐私，基于Web的应用程序的隐私及传感器网络安全，测试平台的安全，人机界面的安全，互联网安全等等。
Software Engineering 软件工程
软件工程的目标是改进现有的技术来提高软件系统的成本、准确性和可用性。将这三个互相制衡的因素都实现，是目前软件工程研究的重点。同时软件工程也致力于软件的开发，测试及维护等等工作。
计算机科学vs计算机工程
计算机科学（Computer Science），主要是从计算机计算的角度研究算法、可计算性和编程语言等，是侧重计算原理等理论算法的科学，对CS来讲，数学和逻辑更加重要，更注重理论研究。而计算机工程（Computer Engineering）是从计算机工程设计的角度，研究电路、电子等的偏应用学科，更注重系统应用。
通常，CS设在Department of Computer science，如果是文理学院下面的CS一般只提供MS或PHD学位，而工程学院下面的CS会提供MEng，MS及PHD学位。
CE一般都设在工程学院下面，涉及的系有Department of Electrical & Computer Engineering 及Department of Electrical Engineering & Computer Science 等。该专业是CS和EE结合的一个方向
CS和CE专业未来的就业面比较广泛，计算机科学可以向开发、测试、技术研究等方面发展，计算机工程则可以到电信、通讯、航天等相关部门工作。
计算机科学专业就业前景
目前，整个高科技行对计算机科学的人才仍然有极大的需求。根据CareerCast.com的最新研究，数据科学家和软件工程师等计算机领域的工作在未来七年中增长潜力最大。Career Advisory Board近日公布的研究结果显示：预计到2020年，美国软件开发岗位的缺口将达到140万。美国劳工部公布的数据也显示，如果可以顺利取得美国大学的计算机科学相关专业的学位，在美国也会得到很多机会，起薪也将达到13-15万美元左右。
在美国，东西海岸对CS人才的需求比较火热，中部相对比较沉寂。西海岸有硅谷等核心科技地带，西雅图也有微软和亚马逊两大行业巨头。东海岸雇主主要集中在纽约，纽约大部分的金融公司、投资银行和金融服务公司都需要大量的CS毕业生。美国中部需求量相对较大的是德克萨斯和芝加哥。芝加哥有很多开放的金融机构，德州有一些传统的科技公司，所以CS专业毕业生也有一定的求职空间。
美国大学的计算机科学专业非常注重理论和实践的结合，这与国内大学的教育可能有所不同。美国大学的相关专业还提供与硅谷大咖们一起做项目的机会，这在国内是可望不可及的。
计算机科学专业推荐院校
美国
对于计算机科学相关专业，麻省理工学院每年都会发布一个全球院校计算机科学领域实力排名CSranking。该排名完全基于研究指标，度量了绝大多数院校教员在计算机科学领域的各大顶会所发布的论文数量。
根据今年最新的排名，美国的计算机科学专业的第一梯队有四所学校，分别是卡内基梅陇大学、麻省理工学院、斯坦福大学和加州大学伯克利分校。这四所学校，专业项目上各有所长，总体实力也不相上下。
除此之外也有一些其他的传统强校：
伊利诺伊大学香槟分校；康奈尔大学；密歇根大学；华盛顿大学；佐治亚理工学院；加州大学圣地亚哥分校；马里兰大学帕克分校；威斯康辛大学麦迪逊分校；哥伦比亚大学；南加州大学；宾夕法尼亚大学；德克萨斯大学奥斯汀分校；普林斯顿大学；加州大学洛杉矶分校；西北大学；普渡大学
这里附上Top25的排名：
M.S. IN COMPUTER SCIENCE
一般来说，美国大学的计算机科学只是设置为一个系，而CMU非常有诚意，直接就开设了一个学院。CMU的计算节科学学院是世界公认的计算机科学和机器人教育各个方面的领导者。学院的研究方向相当全面，水平也相当高，你能想到的计算机科学方面的研究分支基本都有。在所有方向里，软件工程被喻为CMU皇冠上的明珠，所以也是最难申请的。
CMU的计算机科学学院，下面设有八个系，分别为：计算机科学部门，人机交互研究所，娱乐科技部门，计算生物学部门，软件研究所，语言技术研究所，机器人研究所和机器学习部门。
国际调研结果始终将CMU的计算机科学的研究生项目列于美国最优秀项目之列，华尔街日报的调研将CMU计算机科学本科项目列在企业招聘名录中第一的位置。
CMU的计算机科学同样欢迎具有基本分析能力、数学和逻辑推理能力的学生。你并不必须要具备计算机科学专业的学士学位。学校的课程也不是一套固定的课程，学生可以在课程顾问的帮助下，来构建自己的课程。
入取学生平均GPA：5.0
麻省理工学院
Electrical Engineer and Engineer in Computer Science
麻省理工的计算机科学专业是以跨学科研究而著名的。因此，要求学生不但具有计算机科学专业的背景，还要能快速学习和运用其他领域的知识，并结合CS专业进行创新研究。
MIT的这个专业设立在Electrical Engineering & Computer Science（EECS）院系，这是MIT的工程学院里最大的院系。设有四个学位：Master of Science，为博士学位之必须阶段，但是学校并不提供最终学位为硕士的学位；Master of Engineering，仅仅EE和CS的本科生可以申请；Electrical Engineer and Engineer in Computer Science；Doctor of Philosophy and Doctor of Science。
Electrical Engineer and Engineer in Computer Science专业，旨在将基础科学与创新研究相结合，希望每位学生都有改变世界的意识。在满足EE或ECS学位课程要求的情况下，需要162个学分，还有一个篇论文。
入取学生平均GPA：5.0
斯坦福大学
Master of Computer Science
斯坦福的计算机科学系成立于1965年，是工程学院的一部分，提供BS，MS和PhD学位，是本科生和研究生阶段的研究和教育中心。在人工智能、机器人、计算机科学基础、科学计算和系统领域拥有强大的研究团队。计算机科学的基础工作是主要研究目标，但也强调跨学科研究和激发基础研究的应用。
跨学科研究领域包括：化学，遗传学，语言学，物理学，医学以及工程学，建筑学和制造业的各个领域，与其他大学院系的研究人员保持密切的联系。此外，由于学校地处硅谷，学生经常能与学校附近的研究机构或工业机构人员一起工作，参与大公司的项目，就业情况也非常乐观。正因为如此，每年CS相关专业的申请竞争相当激烈。
斯坦福一直致力于推动人工智能和机器人教育。学校在这方面的本科学位涵盖的课程非常全面，也走在世界前沿，包括计算生物学、语音识别、认知和机器学习等。学校提供的计算机科学BS学位，内置人工智能课程；提供计算机科学MS学位，内置人工智能或人机交互课程。
入取学生平均GPA：5.0
加州大学伯克利分校
Master of Computer Science
加州大学伯克利分校的Electrical Engineering and Computer Science（EECS）提供最全面的教学和研究项目，在大型跨学科项目中拥有特别的优势，可以在电气工程和计算机科学领域无缝地应用核心技术，在学术界有着非常强的影响力。靠近硅谷的地理位置同样让UCB在实习和就业方面都有着得天独厚的优势。
该院系研究方向有19个分支，包括：人工智能、生物系统和计算机生物学、通信与网络、计算机结构和工程、智能系统和机器人、数据库管理系统、电子系统设计、计算机图形、人机交互、微型电子机械系统、操作系统和网络、编程系统、科学计算、安全和信号处理等。
除了必要的技能，伯克利更注重培养学生在项目中的团队合作能力，以期待让学生能够即使在应对技术难题时，也可以充分考虑自己的想法和用户需求之间的匹配，以选择最具优势的方法。。
入取学生平均GPA：5.0
伊利诺伊大学香槟分校
Master of Computer Science
伊利诺伊大学香槟分校的计算机专业既立志于培养研究性人才，也培养技术性人才，提供最新的和发展中的计算机科学知识。其CS方向包括：算法和理论、人工智能、生物信息学和计算机生物学、数据库和信息系统、计算机图形、视觉和人机交互、系统和网络、编程语言、形式系统和软件工程等。
在伊利诺伊州，你同样可以获得无数的机会和支持，以确保在课堂内外获得惊人的体验。UIUC的计算机专业毕业生没年都有超过200人进入谷歌和微软这样的公司，另外，进入IBM、亚马逊、Facebook和苹果等科公司的也不在少数。
入取学生平均GPA：4.6
康奈尔大学
Master of Engineering Degree in Computer Science
康奈尔的计算机系历史悠久，是 Faculty of Computing and Information Science里的一个系，专业实力常年稳居美国TOP5。
这个计算机科学学位是以专业为导向的学位，要求完成30学时的综合课程和项目。该项目的灵活性在于学生能够在他们最感兴趣的领域工作，并有助于实现其最终的学术和职业目标。学生可以完成一个广义的课程，包括几个不同学习领域的课程，或者专门研究特定领域的兴趣，如人工智能、机器人、计算生物学、科学计算、计算机图形、计算机理论和程序设计语言等。
其中，人工智能的研究是Cornell的CS里最有实力的，在世界的 AI 研究领域中都处于领导者的地位，拥有多个研究小组。而计算机理论是Cornell最传统、最深入的研究领域之一，研究涉及了全部的计算机理论。
入取学生平均GPA：4.5
密歇根大学
Master's Program in Computer Science and Engineering
密歇根的CS相关专业设立在Electrical Engineering and Computer Science（EECS）院系，学校非常重视计算机领域的多样性研究，提供大量的跨学科和团队合作的机会。
主要的研究领域有：人工智能、计算机体系结构、计算机辅助设计、交互系统、量子科学和设备、软件系统以及计算理论等。最新推出的课程已经涉及：安全的硬件和软件设计以及现代密码学的实践、为残疾人开发辅助技术、探索机器人技术，视觉，任务完成和地形绘制、开发，设计和演示电脑游戏、开发计算理论基础以推进该领域，以及探索计算机科学与音乐，医药，经济，交通，环境等方面的联系。
EECS部门的教师分为两个部门：计算机科学与工程（CSE）和电子与计算机工程（ECE）。 除了密歇根大学自己的教师之外，由于密歇根大学的名声，以及毗邻底特律的优势，来自世界各地的客座教授和讲师也源源不断地出现在密歇根大学课堂上。
密歇根大学的创业精神在过去十年中也呈现爆炸式增长，并且存在一系列资源和计划来支持学生的创业行为，计算机科学和的学生创业成功不在少数。学校的学生普遍都有创新意识，通过许多由学生开办的研讨会，将创业精神和创造力掌握在自己手中。
入取学生平均GPA：4.2
华盛顿大学
华盛顿大学的计算机相关专业在美国也是很不错的。首先，专业所属的Paul G.Allen School of Computer Science & Engineering院系规模较大，60名教职成员，每年近200位博士在读，还有大量的Master。学校计算机专业的各个分支发展比较均衡，基本都位列美国前10。
学校位于西雅图的心脏地带，所拥有的计算机科学与工程中心，是软件、生命科学、全球健康、航空航天和许多其他领域的创新中心。同时，学校附近拥有众多世界巨头企业，比如微软、亚马逊、星巴克、美国电报电话移动通讯公司和英特尔公司等。学校大部分毕业生都能够直接进入这些大公司就业。
入取学生平均GPA：4.5
英国
现有的大部分很牛的互联网公司都在美国，所以英国的计算机领域在创造性、投资以及创业氛围上都远不如美国。不过，70%的国际大型投资商与英国大学和研究机构建立了长久合作的关系，并在英国建立了专门的研发中心。英国大学的还有一个优势在于学制短。
帝国理工的计算机专业是学校的最强系之一，同时也是世界计算机科学研究的领导者。如果你想成为一个特定的计算领域的专家，这些课程将为实现这个目标迈出关键的第一步。
MSc Computer Science；MSc in Computing (Artificial Intelligence) 计算机（人工智能）；MSc Computing (Visual Computing andRobotics)计算机（视觉与机器人）；MSc Computing( Software Engineering) 计算机（软件工程）；MSc Computing (Machine Learning) 计算机（机器学习）；MSc Advanced Computing 高级计算
基本要求：雅思总分不低于7，单项不低于6.0；GPA85以上。
CS专业是伦敦大学学院的招牌专业。微软，IBM，思科等名牌公司每年都过去直接招人，有的学生小组作业就是给微软做project，之后还有微软发的证书。
学校的CS专业强调严格的计算机科学知识，学生可以开发计算机系统架构的理解力，包裹硬件和系统软件、编程、软件工程和交互设计原则、标准数据结构和算法，还可以获得用一个模式化的编程语言重构程序。
Computer Science 计算机科学 ；Computer Graphics, Vision and Imaging MSc 计算机图形视觉和成像；Data Science MSc 数据科学
基本要求：雅思总分不低于7.5，单项不低于6.5；GPA85以上。
华威的计算机系与数学，统计学和工程学密切相关，特别是在离散数学，数据科学和图像处理领域。在跨学科研究方面，华威的复杂性科学和科学计算方面的优势非常明显。
MSc Computing Science 计算机科学；MSc Computer Systems 计算机系统；MSc Computing (Software Engineering)计算机软件工程
基本要求：雅思总分不低于6.5；GPA80以上。
南安普顿大学的电子信息与计算机工程学院是英国顶尖的电子与计算机工程学院之一。学校在人工智能方面的研究领域表现突出，提供广泛的课程选择，包括智能代理，复杂性科学，计算机视觉，机器人和机器技术，应用程序开发等。
MSc Computing Science 计算机硕士；MSc Computing (Software Engineering) 计算机软件工程；Electronics and Computer Science (ECS)- Artificial Intelligence 电子与计算机科学-人工智能；Electronics and Computer Science - Vision, Learning and Control 电子计算机科学 - 视觉，学习和控制
基本要求：雅思总分不低于6.5，单项不低于6.0；GPA80以上。
布里斯托是欧洲高科技产业最集中的地区之一，更被誉为21世纪英国的“硅谷”。布里斯托大学在计算机，通讯，数字媒体，电脑游戏和电子商务方面都有很好的表现。学校通过各种合作项目，与不少国际企业有良好的关系。
Advanced Computing - Creative Technology 高级计算机学 - 创新科技；Computer Science 计算机科学；Advanced Computing - Internet Technologies with Security高级计算机学 - 互联网技术与安全
基本要求：雅思总分不低于6.5，单项不低于6.0；GPA75以上。
最后附上TIMES2018年的专业排名：
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