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细数计算机专业16项分支！
计算机科学（Computer Science，简称CS）是近年来的大热专业，不光顺应社会发展的潮流，而且薪资在国内外都很可观。
美国作为互联网的发源地，拥有世界领先的互联网技术。因此，美国大学的CS专业也成为广大学子向往的学科殿堂。
在美国，计算机专业属于STEM项目专业，是受到美国教育部扶持和鼓励的项目，在学习、竞争、就业等各方面都有足够的优势。
今天我们就来了解一下，美国的计算机专业。
学位设置
BRIDGE EDUCATION
硕士学位有Master of Science理学硕士和Master of Engineer工学硕士；
理学硕士学位，学制一般为2年，以授课为主，比较侧重学术，毕业后可选择就业或者继续攻读Ph.D博士学位；
工学硕士学位，学制侧一般为1年或1年半，主要针对就业，更加侧重于实践，毕业后可以进入企业工作。
研究领域
BRIDGE EDUCATION
计算机涉及的领域非常广泛， 其分支学科也是非常多。在美国将主要的专业方向分为人工智能（Artificial Intelligence），程序应用（Programming Language），计算机系统（Systems）以及计算机理论（theory）这四个部分。而每个部分又有很多的研究方向，诸如人工智能与知识工程， 模式识别与图像处理软件，多媒体技术与图形学，智能信息系统工程与软件自动化，数据库与数据仓库，数据挖掘与知识发现，计算机网络技术及其应用，计算机系统与控制，信息系统安全，计算机安全等等。下面，我们对CS 的16 个常见研究方向进行逐个介绍。
1、体系结构、编译器、并行计算和硬件系统设计
Architecture, Compilers and Parallel Computing/ Hardware Systems and Design/VLSI
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。计算机硬件芯片，例如CPU 的结构设计，内部结构逻辑门的电子开关， 了解VLSI 的同学应该知道这个方面的研究深度和难度，申请者必须具备很强的逻辑电路基础知识。
2、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。
3、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)
4、人工智能
Artificial Intelligence
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、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。
（1）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。
（2）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。
（3）推理(reasoning)：学习推理的计算模型。
（4）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。
5、编程语言 Programming Languages
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)。
6、数据库与信息系统 Database and Information Systems
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，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。
7、图形学与多媒体Graphics and Multimedia
计算机图形学主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、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。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。利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和 技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
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)。
8、人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)
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。研究关于设计、评价和实现供人们使用的交互计算系统及有关这些现象。
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)
（4）验光和人的视觉模拟(Optometry and Human Vision Simulation)：
9、科学计算 Scientific Computing
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。
10、信息安全Information Security
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。
一致性和完整性(Identity and integrity)
预防“网络钓鱼”和攻击。
（4）网络安全(Network security)
网络安全检测(network security monitoring) 和入侵防御(intrusion prevention)。
11、软件工程 Software Engineering
主要研究开发大规模软件系统的原理和技术。
12、生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology
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。
主研究课题包括：
（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)。
神经系统(Neural systems)
（3）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。具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA 序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学, 蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3 个重要组成部分。
13、计算机教育 Computers and Education
本领域研究如何教授计算机科学以及如何将计算机应用到教育中。这部分内容比较宽泛。
14、计算机工程 Computer Engineering
主要研究计算机处理器、多处理器通讯设计、网络设计和存储器体系，着重于硬件设计以及与软件和操作系统的交互的性能。计算机工程以电子计算机技术的应用层面为主，而较少应用自然学科中的数学、统计以及物理理论。
15、计算科学Computational Science
16、管理信息系统Management Information System
MIS，作为一门跨学科新兴专业，其主要任务是最大限度的利用现代计算机及网络通讯技术加强企业信息管理，通过对企业拥有的人力、 物力、财力、设备、技术等资源的调查了解， 建立正确的数据，加工处理并编制成各种信息资料及时提供给管理人员，以便进行正确的决策，不断提高企业的管理水平和经济效益。
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BRIDGE EDUCATION
院校介绍：
BRIDGE EDUCATION
卡耐基梅隆大学Carnegie Mellon University
对于一般的美国院校来说，计算机科学只是设置为一个系，然而，CMU 对 CS 的建设非常有诚意，下分七大研究、教学机构，覆盖了计算机科学的所有研究方向。
分别是机器学习系、计算机科学系、计算生物学系、人机交互研究所、机器人研究所、语言技术研究所、软件研究所、娱乐技术研究中心。
在卡耐基梅隆大学计算机学院本科生里，女性占47.2%，远超其他大学平均水平
伊利诺伊香槟 UIUC
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，缩写为UIUC），创建于1867年，位于伊利诺伊州幽静的双子城厄巴纳–香槟市，是一所美国著名公立研究型大学。该校是美国“十大联盟（Big Ten）”创始成员，美国大学协会（AAU）成员，被誉为“公立常春藤”。
校友和教授中有30位获得诺贝尔奖，25位获得普利策奖，在美国公立大学中仅次于加州大学伯克利分校。UIUC校友创建或参与创建了特斯拉、甲骨文（Oracle）、Youtube、Paypal、AMD、Yelp等世界知名的公司和IT产品，以及JavaScript、Swift等编程语言。该校还拥有全美第二大大学图书馆。
UIUC从 美国国家科学基金会（NSF）获得研究经费量年年在全美名列第一，SCI论文总数在全美名列前5位。位于该大学的美国国家超级计算应用中心( NCSA）在高性能计算、网路和资讯技术的研究和部署领域，一直处于世界领先的地位。
大学不仅设有逾150个研究中心、实验室及研究所，而且教员多是国家级学术机构的杰出会员，这些国家级学术机构包括美国国家科学院、美国国家工程学院、美国人文与科学院等等。
目前大热的计算机专业作为伊利诺伊大学香槟分校传统的强势专业，每年申请UIUC计算机大类项目的竞争也是非常惨烈。
根据统计，该校的总体录取率为62%，computer science的录取率仅为15%。支撑如此高门槛的便是其接近于100%的就业率，和毕业第一年工作的平均10万美元以上的平均年薪。