计算机科学定义
计算机科学（英语：computer science，有时缩写为CS）主要是研究机器自动计算本身的性质、规律和问题的一门科学，更注重理论研究（自动计算的性质、规律、运算等）。同时也是一门非常有前景的学科。
世界上第一个计算机科学系是由美国的普渡大学在1962年设立，第一个计算机学院于1980年由美国的东北大学设立。
计算机科学是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学科。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研究。
计算机科学包含很多分支领域；有些强调特定结果的计算，比如计算机图形学；而有些是探讨计算问题的性质，比如计算复杂性理论；还有一些领域专注于怎样实现计算，比如编程语言理论是研究描述计算的方法，而程序设计是应用特定的编程语言解决特定的计算问题，人机交互则是专注于怎样使计算机和计算变得有用、好用，以及随时随地为人所用。
作为一个学科，计算机科学涵盖了从算法的理论研究和计算的极限，到如何通过硬件和软件实现计算系统。
CSAB确立了计算机科学学科的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。CSAB还确立了其它一些重要领域，如软件工程、人工智能、计算机网络与通信、数据库系统、并行计算、分布式计算、人机交互、计算机图形学、操作系统、以及数值和符号计算。这些方向往往都是交叉学科，涉及的不仅是计算机，也有电气工程，生物等领域。
有时公众会误以为计算机科学就是解决计算机问题的事业（比如信息技术），或者只是与使用计算机的经验有关，如玩游戏、上网或者文字处理。其实计算机科学所关注的，不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序的性质，更要通过现有的知识创造新的程序或者改进已有的程序。
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包括哪些分支
计算机科学大致可以分为三大类，分别是研究理论层面、系统软件层面和计算机应用层面，并且每个分类下面都会有对应的具体分支方向。
计算理论是学计算机的基础，多年以前这个领域大多包括在数学系里。要选择这个方向的学生，需要具体比较高的数学功底和电脑基础性语言知识储备，具体分支为：
（1）计算理论Theoryof computation
（2）计算几何学Computational Geometry
（3）并行计算Parallel Computation
（4）形式化方法Formal Method
（5）程序设计语言理论Theoryof programming language
（6）人工智能Artificial Intelligence
由于这一类的研究领域比较枯燥和难懂，所以近几年来申请这个方向的学生比较少，但我个人对于人工智能领域未来的需求和发展非常看好，数学好而且对这方面感兴趣的同学可以关注下。
第二类，系统软件层面
系统软件层面的这些方向一直是中国培养计算机科学系人才的中心方向，而中国留学生的选择主要集中在网络与通讯、软件工程、数据库系统这些方向，具体分支为：
（1）体系结构System Architecture
（2）网络与通讯Networkand Communication
（3）面向对象Object-oriented
（4）约束程序设计Programming Design
（5）软件工程Software Engineering
（6）软件质量控制Software Quality Control
（7）实时系统与嵌入式系统Real-timeand Imbedded System
（8）数据库系统Database System
（9）大规模计算中的I/O
申请这一类的领域研究竞争比较大，所以如果个人专业背景条件一般的同学建议避开网络与通讯、软件工程、数据库系统这三个人气超高的分支申请，这样会增大名校录取的机率。
第三类，计算机应用层面
（1）科学与工程计算
（2）电子商务与数字化图书馆
（3）人机交互
（4）计算机教育
这个领域的细化分支很多美国大学会结合在前两个方向之中，特别分出一个单独专业方向的非常少，但这个领域的适应面和普及面非常广。比如第一个分支，科学与工程计算研究，简单来说可以是生物信息处理或天气预报监测等；再比如第三个分支，人机交互，是一个交叉新兴学科，是涉及应用心理学和工业工程学等领域研究，近几年开始受到很多申请者的关注和追捧。由于这个方向的技术难度不大，而且研究深度相比前两个领域略浅，所以每年都会吸引不少CS背景不太强的本科申请者，同时一些本科是管理学院下的信息管理或电子商务专业的学生也会选择申请这个领域。
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美国计算机职业的薪资水平大约是平均工资水平的两到三倍：
据统计数据，美国软件工程师的平均年收入是8.9万美元。高级软件工程师的年收入在9.8万美元以上。
在PayScale美国大学专业毕业薪资排名上，我们可以看到：
虽然CS专业位列第五，但其毕业初期的薪水就高达7W+美元，除了石油工程，其余专业职业初期的薪资均未过7W刀；
而到了职业中期，薪资水平也在116000美元，并未与其他专业拉开太大差距。所以总体来讲CS作为高薪专业，当之无愧。
排名情况
更多排名请参照《2019年U.S.News美国大学计算机科学排名》
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2018的申请情况
先来看看一所Top30美本同学来报他们学校的情况。
GPA3.7是门槛？还让不让人好好做申请了？就连NYU Tandon的CS如今都变得这么高傲了，连陆本Top5的同学都rej！
其实不然，我们今年一位学生，有GPA 3.35左右，GRE 315的美本，录取到JHU，WUSTL，Brandeis，NYU，BU的CS，虽然不是第一档的CS专业，但综排至少算笑傲逆袭。
参见本公众号的《2018美研申请计算机科学专业趋势》
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2019申请建议
1. 大家往往膜拜第一档CS专排的学校，比如CMU，Caltech，UIUC，这非常对，因为在CS领域，那些专业名气高的学校，往往资源、教授还有业界认可度也非常好。但是，同学们在就业时应该看到的3点：一个是学校的名声Reputation，也包含了这个学校之前毕业生的走向，还有是否是企业的target school。这决定了在招聘会中你所处在的被挑选成面试候选人的机会；二是同门竞争Peer Pressure，也就是你这一届有多少同学和你竞争一个岗位。三是地理位置Location，那些传统的热门州比如加州已经申的很多了，中国毕业生多，确实很难留下来。就说说Rice的CS为什么今年容易录取，因为德州的就业景气机会，即使在CS的2017就业低潮期，Rice的高就业率成为学校扩招的动力，这同样也适用同是德州的UTA。所以，如果你的目的是就业，专排不需要那么高，这反而peer presure会小很多。一线大厂，比如Facebook，不会只从一家学校招新，而是很注重Diversity员工多样性，需要从不同学校中挑选面试人。只要进入了面试，坚持到onsite面，你的机会也不比CMU的差多少。
2. 在CS中，还有很多细分赛道，最火的是AI人工智能，这个领域里面又细分很多赛道（比如CV，NLP，ML，PR)，所以大家在申研时都会考虑这个方向的牛校。那在选校时是不是一定要这么做呢？我认为到不然，因为AI领域必将成为今后基础性工作，必将会像10年前的金融热，EE热那样，成为每个学校重点投入的标配，只有那些有钱的学校，才能够投入大量的资金来请行业牛人做教授，因此我建议去选私立学校，比如NYU，BU这些超级有资金的私立学校。这是目前在NYU Tandon纽大就读的学生分享的：
再看看那些所谓的牛的公立学校，学生怎么评价的吧：
3. 专业不要转的太着急，步子太大容易扯蛋。这段时间在咨询2019Fall的新同学，发现许多传统专业的，比如机械工程，化学，环境的同学，甚至是文科生，都想转到CS，数据科学Data Science，商业分析Business Analytics，都听说好找工作.....各位同学，如果你不确定自己是否真的想做程序猿、数据狮，那种成天对着电脑的工作，还请三思！不是每个人都适合跟数据、编程打交道，你不一定要追着热度走。想想10年前那些好不容易进了金融专业所谓的金领行业，现在混得可好？我只记得最近麦肯锡还在说，30%的投行/PE/VC从业者将被AI取代。况且，现在美国的CS类工作在萎缩，中国的科技独角兽企业越来越多，川爷又筑起篱笆赶人，未来的情况还真不好说。时代在变，所以一定要有个长远的规划，兴趣是第一位的，而不是随大流！
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关于选校、定位的建议
1、如果你是CS本科，或者Math+CS本，来自前50美本或陆本985，GPA在3.7以上，学校research不错，有校外实习\甚至大厂实习经历，GRE325+，那么你已经有做梦的资本了。如果是冲着专业和学校都好的目标，可以考虑专排综排同是前20的CS，但一定要选招生相对多的大专业，包括：UPenn宾大，Brown布朗，Cornell康奈尔，Rice莱斯，CMU卡梅INI，Columbia哥大，USC南加大，还有一些优质的学校比如UMich密西根（在汽车城难找CS工作），UCLA或UCSD（主要是名气大又在加州，UCB有点太难了）；如果你的分数某一方面没达到，比如GPA在3.3-，不是名校本，或者GRE始终上不了320，但又希望有好工作，可以考虑些地区性牛校，比如SJSU圣荷西州立（硅谷神校，就业奇好），UFL佛罗里达（名校，就业不错），GWU乔治华盛顿（DC地区名气大的保底神校）；如果介于这个背景之间的，比如GPA 3.3-3.6之间，可以适当申请些大城市名校，方便找工作实习，包括BU波士顿，NEU东北（波士顿或西雅图），Brandeis布兰迪斯，UCI加州欧文，NYU纽大（两个CS专业都可以），JHU约翰等。如果是顶级牛人，比如GPA 3.9+美本牛校或国内前3的，请务必试下UCB，CMU CS/ML或UIUC！！
2、如果你的背景是EE本科（电子工程），倒是可以考虑收非CS本的学校，比如UPenn 宾大的 MSE-CIS，NEU东北的Align，GWU乔治华盛顿，SMU南卫理公会；还有ECE共享专业系，或者选课自由的学校，例如NW西北；或者CE的学校里可以选CS方向的，例如Columbia哥大CE，Purdue普渡CE；如果背景分数不够，要适当加些保底又好找工作的学校，包括Buffalos水牛城，USF旧金山，UTD达拉斯等。
3、如果你是不远万里的跨专业申请，包括商科、理工科、文科背景，但想做和CS/IT相关的工作，可以考虑Busienss Analytics。这是一个这几年冒出来的新专业，以大数据为依托的数据商业分析，是用IT手段融入商业的热门专业。大部分学校不需要你有特别的管理课程背景，但要求你至少有Statistic统计，Calc微积分，以及适当的编程技巧，包括Python，R语言，SAS或者高级语言Java/C++等。不过这些可以在网络课程花几个月拿一个证书，同样有帮助。少数顶尖学校，包括NW西北，Columbia BA哥大，CMU卡梅需要计算机和量化基础，其他学校可接受很广泛的本科背景。BA在2018 Fall申请季已经被申爆，包括大量的不喜欢当码农的CS女生，以及希望跳出金融会计的纯商科生们。每年出来这么多新的BA毕业生，意味着这可能是一个大数据光环挖下的另一个就业困难坑。
4、条条大路通罗马。地理位置虽然重要，也没有那么重要。要知道现在美国IT工作的5个重要据点中(湾区、纽约，DC、德州、西雅图)，有较为明显的区别。在纽约CS一般都是金融公司和Startups，做金融类IT，而且生活成本高；DC华府的公司多给政府做事，因此大都招有绿卡或有Security证明的；这里要重点推推荐德州和西雅图。德州虽然成气候的IT公司不多，大都集中在Austin，但在50%的本地毕业生都去湾区找机会的形式下，你投德州简历的竞争压力小，Peer pressure小很多，这么说吧，Rice CS毕业拿$12W薪水，UTD拿$7W，CS毕业的基本都能找到工作，而且生活成本低，在德州你会过得很滋润，关键是房价便宜！！西雅图有波音/微软/Amazon撑着，现在搞城市扩建，政府要求大公司未来几年引进10万人才，因此西部毕业生都到西雅图去了。虽然这些公司更愿意在本地招生，但西雅图唯一的高冷女神UWS不招外校MS，你只能考虑Tocoma或Bothell校区。不过没关系，你可以在任何位置读CS，毕业后都可以投外州简历。无论你的学校排名如何，记得要往德州和西雅图投简历，这里有不一样的天。
5、心态要好。首选学校是为了求职，而找到好工作不只是名校名专业这一条路。如果你没有准备的很好，第一个建议是工作1-2年，在CS岗位上有点实践开发经历，再申请名校，往往能得到意想不到的收获。第二个建议是去读一个性价比高，又好找工作的CS学校，出来找个工作为主。因为对于大多数人来说，leetcode做的再666，Google，Amazon，FB岗位也有限。别总是想着进FLAG，其实二线三线的厂，甚至国内的大企业，也真心不错，年薪不比一线差。在竞争这么激烈的时代，先有个工作磨练能力，再说吧～
6、第六点也是最有帮助的，那就是要和有丰富实战申请经验的人多聊，多规划。一亩三分地，寄托，追梦网上求定位的同学很多，但正是这样的信息选择，造成了一部分同学的申请失利，因为网上的道听途说太多太多了。
7、CS是美国大学开设最多的专业之一，前100名大学中，没有CS研究生项目的美国大学不到10个，前50的大学中只有波士顿学院没有开设CS研究生项目。
8、美国大学的CS项目一般会有三个Track供申请人选择，分别是：论文、项目、授课（无论文）。如果有未来博士深造的需要，请选择论文选项；其他两个选项根据自己的需要即可。
9、美研的CS一般会让你选择一个或者几个方向去做学习，有些学校是在申请的时候就要申请人做出选择，但也有的选校允许申请人到校之后做选择，前者在申请前还是需要自己花些时间做些研究，也有利于自己的文书写作！
10、美研的CS大多要求申请人有计算机的本科背景，有一少部分专业是允许无背景的学生申请，这类的MS项目一般会需要2-2.5年的时间。
11、美研的CS和其他学科有很多的跨学科项目，比如CS和语言学的交叉项目计算语言学；CS和数学统计的交叉项目数据科学、计算科学；CS和EECE以及ME交叉的机器人；CS和生物学交叉的计算生物学、计算神经等等，这类的学科更令人振奋，我们之后会对这些交叉学科做单独的整理，这里整理的只是单纯的CS项目。
12、托福还是雅思？永远都建议托福，真的就有学校的某些专业会告诉你“我们不接受雅思成绩”，比如佐治亚理工、华盛顿大学。
13、关于申请的“三围”（GPA、T、G）所有官网给你的要求几乎都低的让你无法想象，甚至有的学校告诉你“我们没有最低要求，录取根据你的综合情况确定”，这种情况越是排名好的学校越是这样，但现实远不是这样“nice”！虽然有的官网比较人性化的给出往年的录取平均分，但作为中国学生，一般要比这个分数更高，除非你的学术背景、推荐人非常牛。
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11月15日：宾夕法尼亚大学
12月1日：加州大学洛杉矶分校
12月4日：斯坦福大学
12月10日：卡耐基梅隆大学
12月15日：达特茅斯大学、普林斯顿大学、麻省理工学院、哈佛大学
12月17日：加州大学伯克利分校
1月2日：耶鲁大学
1月4日：芝加哥大学
1月31日：杜克大学
2月1日：康奈尔大学
2月15日：约翰霍普金斯大学
3月15日：布朗大学
3月15日：宾夕法尼亚大学
4月5日：芝加哥大学
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