美国留学 计算机科学专业申请及名校推荐

　　美国留学就读计算机科学也是中国留学生比较关注的一个专业，那么美国计算机科学专业的研究方向及就业方向有哪些?申请该专业需要注意哪些因素，该专业的名校都有哪些，各自的录取要求是什么?以下IDP项目办公室美国部将为您简单解析，供各位同学参考，更多申请详情，请致电咨询400 821 8688.

　　对于美国计算机专业申请来说，论文>重要的荣誉/奖项/经历>出身>GPA>推荐信>TOEFL/GRE>陶瓷>PS(SoP)>GRE，仿佛是个永恒的不等式，下面我们就这几个要素一一分析。

　　1、论文

　　美国大学招人最主要就是看你的研究能力，看你能不能给老板干活。虽然用论文来衡量一个人的研究能力未免太绝对，但目前主要是这样。因为看项目的话随你怎么说都行，国外的教授基本对国内的项目都不了解。这里的论文主要是指国际会议的英文论文，local的，forgetit.由于计算机方向的特点，当前本学科几乎所有重要的论文基本都(至少是先)发表在国际会议上，主要是各领域的顶尖会议。当然我们不能指望我们国内的计算机申请者能在这些顶尖会议上发表论文，但至少在一些比较正规的会议上有文章(如果审查委员会知道这些会议的话)绝对会大大增加你的录取机会!

　　2、重要的荣誉/奖项/经历

　　国外教授最青睐的荣誉/奖项就是数模竞赛和数学竞赛了，当然是全国级的，世界级的更好，(local的话，有也只是寥胜于无)。其它比较重要的经历如 MSR等的研究经历也还不错。此外可能一些重要奖学金，大公司的研究实习经历也会起到一些作用。至于学生干部/其它特长(除非很重要很突出)之类的经历，forgetit。

　　3、出身

　　就是你出自的学校了，很现实的事，出身绝对重要!事实上不管在国内还是美国，出身(毕业学校)都非常重要，传统名校/常青藤毕业的学生在择校/工作等方面确实比一般其他学校的受到更好的照顾。当然看一个人绝对不能光看出身，但一般而言，出身绝对重要。就拿申请而言，一般名校是只看国内Top10的学校的，看其他国家也是(比如印度，只认IIT，其它的都被丢垃圾桶去了)，如果不是Top10出身，又没有其他特别突出的强项，那么下场只有一个。

　　4、GPA

　　虽然前十名的学校中大多数宣称在4.0中获得3.0以上的GPA就足以申请，但根据历年的实际经验，成功申请Top10计算机专业的GPA一般都在3.6以上，个别学校的入学新生平均GPA可达3.8。

　　5、推荐信/PS(SoP)

　　推荐信其实国外教授还是看的，如果有比较强的support的话(看你的推荐人，以及里面的写法)还是很重要的。从某种程度上来说，其实大家应该更重视推荐信甚于ps!当然由于国内众所周知的原因，可靠性会打一定折扣，但如果你的推荐人牛，或推荐老师很负责或你的内容组织的好的话，还是比较重要的。

　　6、TOEFL/GRE

　　TOEFL/GRE只要过了一些门槛就可以了，而这个门槛大多数中国学生还是容易达到的，当然可能TOEFL难一些达到。不少学校有对TOEFL单门不能低于多少分是有限制，而且一些学校对录取学生的TOEFL成绩的要求还蛮高的!国际学生申请美国大学的TOEFL成绩底线为600分(老 TOEFL)，实际经验是前十名的计算机专业往往要达到630-650分。

　　由于计算机专业应用广泛，大多数美国本土申请者往往选择硕士，而学术型的博士学位申请一般在国际学生之间进行竞争，因此优异的TOEFL成绩是必不可少的。而GRE，除了要参加GREGeneralTest以外，建议申请者尽量参加GRE计算机专项考试(GRE Subject Test)，以体现自己的专业实力，获得学校的青睐。

　　7、套磁

　　其实，套磁的重要系数是可变的，套磁得法的话是很重要的，但是这个建立在一定的基础上：你的实力确实很强，你的背景与方向很合教授意思(或老板准备转的方向)!所以套磁一定要找准方向，找准教授，不要盲目，一些重要的原则如：一个系不要同时套2个或以上，AssisProf比Asso/Pro更急切需要人手(如果他的fund够得话)等等。

　　8、个人陈述

　　除了其它专业的共性要求外，最好能够通过个人陈述凸显自己在计算机领域内的科研能力，向校方展现自己的研究潜力。

　　选校VS选教授

　　如果你可以选，建议你找个好老板。完全放弃国内培养出来的那种“名校情节”，特别牛的学校，或者你有什么另类想法例外。美国的体制，是以教授为单位、为中心的。他们要自己找钱，向外界推销自己。如果他牛，交际面广，对你以后发paper，找工作有很大的帮助。

　　硕士VS博士

　　如果各位家里小康的话，可以考虑申请一些MSC的program，MSC是不容易拿奖的，所以比有奖的PhD容易很多。如果你申软件工程的offer，错误的申请了职业培训类型的SEmaster，你拿offer得难度至少会像MBA一样大。

美国计算机PHD院校申请难度解析

　　超级难申超级优秀超级全面系列：Stanford/UCBerkeley/MIT

　　这三个学校在research上非常全面，几乎没有弱项。尤其是MIT的工作，相当有impact。这三个学校reputation相当优秀，申请难度很大。细说的话，MIT稍微比Stanford和Berkeley好申一些，Stanford最难。对于MIT/Stanford，IDP项目办公室美国部老师表示光凭自身硬件搞不定的(可能THU除外)。听说过的所有国内学生申请成功的例子，除了自身硬件牛以外，都是由有 internationalreputation的prof(很多还不止一个)强力推荐。当然，这两个条件本身就有很大的关联性。

　　超级难申超级优秀系列：Caltech/Harvard

　　没错，排在第二档就是Caltech和Harvard这两个USnews十名开外的学校。这两个学校无论从 reputation，faculty质量还是申请难度来说，绝对和上面三个不相上下。但是由于department比较小，所以ranking不是很高。Caltech总共只有15个prof，可以说是每个人独当一面。Harvard的强项是theory，不够全面。但是，IDP项目办公室美国部老师表示如果你的运气好到在这两个学校刚好有match的prof的话，那么，如果没有上面三家的offer，我建议优先考虑这两家。

　　非常难申非常优秀超级全面系列：CMU

　　CMU可以说是计算机类学校中的一枝奇葩，schoolof computer science下6个department。Research相当全面，水平也很高，尤其是AI相关的方向。CMU因为department比较大，招的人相对多，申请难度比上面5所小不少。

　　比较难申非常优秀系列：Princeton/Washington/Cornell/UIUC/Austin/Toronto

　　这6个学校reputation都相当好，research各有优势，princeton/washington的申请难度大于cornell/uiuc/austin/toronto。

　　Princeton的theory不错，department比较小，申请难度相对大，喜欢招thu pku的学生。

　　Washington的system一流，申请难度不知道为什么也比较大。

　　Cornell相对平均，theory不错，整体来讲感觉research有点偏理论。比如它家一个做ml的prof，就喜欢在COLT SODA上发paper。

　　UIUC是老牌engineering学校，system不错。不过我感觉UIUC的ranking跟departmentsize + 它家engineering的reputation有关。UIUCprof的权力相当大，陶瓷相对有用。

　　Austin的AI非常好，network有个相当牛的prof，其他不大清楚。

　　Toronto是这次唯一一个美国以外的学校。Toronto的reputation也相当好，faculty质量也很高，申请难度和这一档的其他美国学校相当。我个人觉得对于没有想清楚又无力自费美国ms的申请者，在CA念一个master作为缓冲是一个相当不错的选择。

　　比较难申常青藤系列：Yale/Columbia/Brown

　　这三个是ivy里面剩下的比较靠前的学校。这三个学校faculty很多都是名校毕业，但是active的也不算多。Department很小，申请难度比较浮动，总体说来跟上面的那6所差不多。不过如果不是有特别喜欢的prof或者有ivy情结或者想转行的话，还是建议优先考虑上面那6个学校。

　　相对难申各有所长系列：Wisc/UCLA/UMD/UMich/UCSD/UMass/UNCC/Upenn

　　上面这一系列学校基本上reputation不错，research不够全面但是各有所长。申请难度跟申请者的学校背景关系比较大。其中UCLA比较难申。

　　Wisc DB不错，不过去年似乎走了几个大牛。听说有人预言5年内跌出前20。虽然我觉得没有那么夸张，不过感觉确实在走下坡路。

　　UCLA的vision/network相当不错。加上UCLA有非常牛的应数支撑(对于CS而言，math比engineering重要多了)，和相当不错的地理位置，在这一档的学校中应该是稍有优势的。不足之处就是资金比较紧张，招的人相当少。

　　UMD的IR和AI不错，想做IR的也可以考虑一下它家的Schoolof Information。

　　UMich是老牌engineeringschool。感觉和UIUC比较像，不过明显要差一个档次。UMich的research整体偏 engineering。DB应该还可以。另外做IR的可以考虑一下UMich的Schoolof Information，这个department基本上是全美top3的。

　　UCSD是system不错，而且学校出门5分钟就到海滩，相当有吸引力。

　　UMass的IR/AI相当好，尤其是AndrewMcCallum相当活跃。

　　UNCC的graphics/vision的faculty相当多，不过其他的方向就相当弱。

　　UPenn的AI不错，有名垂AI史的MichaelKearns坐镇。如果跟他的话走academic路线就基本没问题了。

美国计算机专业就业前景分析

　　首先说一下计算机专业毕业生能做什么

　　一、developer/programmer/software engineer

　　不管你是硕士，还是博士，不管你是学CS哪个方向的，研究算法(algorithm)的也好，人工智能(AI)的也罢，或者是软件工程 (software engineering)、图形处理(graphics/image processing)、网络(network) etc etc etc，大家将来都有一条共同的也是CS里最大的出路，就是去写code编程做软件开发。

　　很多人申请的时候，或者在学校读书学习期间，很在意各个方向的区别，痴迷于某个领域，但是工作几年回过头来一看，没啥区别，大家都有一个光荣的头衔，好听点叫软件工程师，难听点叫程序员，职称(title)和工资高点低点而已。区别无非是有的人通过学校期间的学习或者研究，具有domain knowledge(比如说常见的image processing算法，数据库知识，各种网络协议和分布式系统知识)，然后去开发各种相应的domain-specific application(比如图形图像处理软件，数据库管理软件，网络设备/分布式系统上运行的软件)。等你每天写了无数programs之后，可能对领 域上的区别早就麻木了;等你工作多年，做了无数个project以后，可能早就不care到底算是那个domain/area的了，来了通杀。

　　不管你是在哪个行业工作，IT也好，金融保险也罢，或者是咨询、生物技术、whatever，不管你的工作头衔(job title)听上去很好听还是很丢人(比如architect/Principle/Technical Lead vs programmer)，也不管你的工资是1万一个月还是5000一个月，最关键的是你的工作性质是什么，只要是以软件开发/编程为主，那么你就是此类的。

　　这么一说，可能大家就明白了，原来学CS的，不论你是什么方向，殊途同归啊，那我还计较个啥?区别还是有的，比如说现在cloud computing比较hot，不少公司在做相关的东西，如果你在学校里是研究这类技术的，公司可能会因为你的domain knowledge招你而不是一个研究图形学的，但是你将来的工作性质，跟开发图形处理软件的兄弟们是一样的，说高尚点叫large scale system design and development，说俗了就是coding, coding and coding。

　　大家都说做IT的是民工活，其实公司里资历久，对核心产品底层architecture懂的多的技术骨干，工资也是很高的，而且地位高工作也稳定。

　　二、software QA(quality assurance)/testing

　　从软件工程的角度来说，有人写软件，就得有人专门跟在后面找bug提高软件的quality。QA的活一直被轻视，以前曾经被认为是可有可无的东西，不需要专门的QA，现在被越来越重视了，当然还是有些人觉得qa不如做developers更重要，但是不可否认的事实是，QA不可或缺，QA工作现在很多，已经在计算机行业里占了很大的比例了。

　　QA对技术的要求相对低。QA可以粗略的分成两种，一种是mannual testing，全手工测试，你不需编程，基本就是分析软件系统，制定测试计划和用例，然后用鼠标去点击为主，从技术角度来看，的确低级了点，早些年，developers觉得去做QA是降级，跟发配充军一个意思，所以QA不得不到处找，来源很复杂，做QA的整体技术能力也比较低下;现在随着公司对 产品质量和测试工作的重视，有CS技术背景出身的qa越来越被青睐;第二种QA，做的是自动化测试(automated testing)，就是用软件工具或者自己编程来自动化测试，这个就要求懂技术甚至要会编程，但是要求又没有developer那么高，这种技术性的QA 也比较缺乏，现在的趋势是很多公司尽量用automated testing替代mannual testing来提高效率。

　　同样经验/教育背景，QA的工资应该比developer低，但是差别也不是很大。很明显，学cs任何一个方向的人，都可以胜任QA的工作。

　　三、Database/network administration

　　数据库/网络管理对编程要求也很低，你不需要像开发数据库或者网络管理软件的人那样子，天天耗在编程里。这类工作优点很多：

　　1 就业范围广，稍微大点的公司、学校或者任何机构都需要有高级管理员来管理维护网络和存储备份数据库;

　　2 工作经验越丰富越受欢迎，因为很多job就是得经验丰富的administrator才能处理好，不是随便扒拉一个没多少经验的人就能凑合着做的;

　　3 信息社会，公司对数据库和网络依赖严重，所以有时候一个经验丰富的database/network administrator对公司可能非常重要，如果他突然撒手走了，公司又没有准备好替代人员的话，会损失惨重的。

　　因此，这类工作工资高，也比较稳定。前段时间有些金融公司即使大幅度裁员，核心的网络和数据库管理员也会被保留。

　　这类工作的缺点是入门比较难，公司希望你能有相关的实战经验而不仅仅是会点学校里的理论知识，刚毕业的学生往往根本没有这方面的经验;有时候需要在晚上或者周末工作，也可能有on call的情况出现。

　　四、Others

　　其他的工种也有，比如release management，用户界面(UI, user interface)设计，usability，Technical support等等，但是一方面这些工作数量相对少，另一方面，不同的公司里，相同的职位名称可能具体的工作性质不太一样，比如做release managment的，有的公司要求做很多QA的活，有的公司更靠近developers，还有的公司可能让你安装/搭建系统来管理不同的 releases，跟个系统管理员似的，所以就不一一详叙。

　　最后，谈一下cs研究生教育和工业界需求的不同。

　　很多人来美国以前对研究生学习充满了期望，以为可以通过学习，迅速获得将来在社会上求职谋生的技能。这个想法当然没错，但是我想提醒，学校里侧重培养学术科研能力，传授理论知识，跟工业界需求不同。

　　大家都希望选择排名高的学校接受研究生教育，而这些学校，只所以排名高，很大程度上是因为理论研究做的好;research做的不好的学校，排名不可能高了，甚至是没有什么排名。

　　研究生学习，尤其是在一个侧重理论研究的氛围下，老师们强调的是你在一个小方向内深入研究，获得领域知识(domain knowledge)和解决问题的能力;学校里做research，经常可以听到强调”IDEA”(中文可以翻译成“点子”)，把IDEA挂在嘴边，因为 找到新颖的idea设计一套方法理论来解决学术问题，才是科研的核心;老师当然希望你有强大的编程能力来实现你的idea，但是找出idea远比编程更重要，因为编程能力可以慢慢培养，idea可不是你想有就可以有的。

　　研究生的课程，根本目的还是系统的传授理论知识给学生，而不是教学生如何使用某项具体技术，所以到了研究生这个层次，就没有什么很应用的课程比 如说C++/Java了。开设的程序语言设计(programming language design)这种课程，也是从底层告诉你如何设计一个程序语言，而不是教你指针数组怎么用，类怎么设计。整体上，学校里轻视成熟技术，学校的老师不会很 excited陪你整天玩j2ee,.NET这些东西，尽管他们在工业界用途广泛。

美国计算机名校TOP5申请解读

　　一、麻省理工学院

　　1、地理位置

　　MIT位于麻萨诸塞州的剑桥(Cambridge)小镇，查尔斯河(Charles River)将其与的后湾区(Back Bay)隔开。剑桥是美国开国祖先以命名的城镇，当时希望此镇能成为跟市一样的大学城。

　　2、专业设置特点

　　MIT的立校的根本就是：培养高级科技人才和管理人才。它是美国从事科学和技术方面教学和研究的中心之一。办学方向是把理论科学和应用科学的教 学和研究结合起来。它的成立使19世纪后期美国兴起的技术专科学校定型化，该校在注重教学的同时，也很注意基础研究和应用研究。该校的教学和科研愈来愈集 中于主要的中心，致力于广泛的研究领域，如计算机科学和地学、生命科学、通信、材料、航空学 和航天学、核科学及工程等等领域的交叉合作。在这些中心，来自许多学科领域的科技工作者，打破传统的专业界线，进行跨学科的协作。该校科学技术设施齐备， 有70多个专门实验室。

　　该校的CS专业就是以跨学科研究所著名。因此要求到这个学校进行深造的学生不但要计算机学科有一些建树和研究，并且能快速的学习和运用其他领域的知识和成果，并结合CS本专业进行创新研究。

　　3、研究方向

　　Articial Intelligence

　　Bioelectrical Engineering

　　Circuit Design

　　Communications

　　Computational Biology

　　Computer Graphics

　　Computer Networks

　　Computer Systems and Architecture

　　Devices and Materials

　　Electromagnetic Energy，Fields and

　　Leaders for Manufacturing Program

　　Signal Processing

　　Systems，Decision and Control

　　Theoretical Computer Science

　　4、录取要求

　　TOEFL：Minimum score required：600

　　(250 for computer-based)

　　TOEFL may be waived by department

　　GRE：No

　　5、申请要点

　　传统工科牛校，有强大的研究实力。能在MIT学习，都是得到学术研究的提升。

　　申请竞争性激烈是必然的。但是MIT看重的并不是申请者的GT，而是申请者的研究学术背景。如果申请者有一个很好的潜力，符合学校教授的研究方向，拿到OFFER的可能性还是很大的。

　　二、斯坦福大学

　　1、地理位置

　　斯坦福大学位于美国加利福尼亚的帕拉阿图市，与旧金山相邻，乘坐汽车只要一个小时就可以到达旧金山。

　　2、专业设置特点

　　斯坦福在各个CS研究方向上都是数一数二的，该校包括的研究方向比较全面，包括了现在都比较热门的研究领域。比如说：Gaze- enhanced User Interface Design，PwdHash，Tri，Simulation & Analysis of Muscle Actuated 3D Face Models等等。这主要是因为该校强大的资金投入和众多校友的捐献。

　　3、研究方向

　　Algorithms Artificial

　　Intelligence BioComputation Database & Information Systems Distributed

　　Systems/Ubiquitous Computing Geometric Computation Graphics

　　Hardware/Architecture Human Computer Interaction Internet Systems &

　　Infrastructure Knowledge Representation & Reasoning Machine Learning

　　Math Theory of Computation Natural Language & Speech Networks

　　Probabilistic Methods & Game Theoretic Methods Programming Languages &

　　Compilers Robotics，Vision & Physical Modeling Scientific Computing

　　Security and Privacy Software/Operating Systems Systems

　　Reliability/Dependability

　　4、录取要求

　　GPA3.0以上，T600(IBT81-100)之间，要求GRE分数。

　　5、申请要点

　　斯坦福大学共有在校学生1.4万人，设有30个图书馆，不仅藏书650多万册，而且全电脑化管理。校内设有7000多部电脑供学生使用，亦设有 多个电脑室及电脑中心为学生提供服务。学生可利用网络与校内的师生联系。此外，校内的体育设施也很多，有能容纳85000人的体育馆、高尔夫球场和游泳池 等，充分体现了校园面积大的好处。

　　好的设备是学校的优势，精良的研究实验设备是吸引申请的的关键之一，并且是能有好的学术成就的基础。申请人数众多和申请者实力的雄厚是申请难度的关键。

　　三、卡内基梅隆大学

　　1、地理位置

　　卡内基梅隆大学位于宾州(Pennsylvania)的匹兹堡(Pittsburgh)，由匹兹堡国际机场约40分钟车程即可抵达，距约22英哩，占地100英亩，邻近500英亩广的市立公园以及住宅区，又与闹区相距不远，因此兼具繁荣便利的都市生活机能。

　　2、专业设置特点

　　全美第一所计算机学院是卡内基美隆大学的创立的，它的CS的强项是在软件研究和工程方面。该学校软件工程在全美首屈一指。系有软件工程的研究领域包括有编写单片机程序以解决独立系统的独立和交互问题，软体建筑等等。这个学校在很多方面的研究还是处于领先地位。

　　3、研究方向

　　Algorithms and Complexity

　　AI: Planning，Knowledge Representation，and Game Theory

　　Computational Molecular Biology

　　Computational Neuroscience

　　Computer Architecture

　　Databases

　　Formal Methods

　　Graphics

　　Human-Computer Interaction

　　Large-Scale Distributed Systems

　　Machine Learning

　　Mobile and Pervasive Computing

　　Networking

　　Principles of Programming

　　Robotics

　　Security

　　Scientific Computing

　　Software Engineering

　　Technology and Society

　　Vision，Speech，and Natural Languages

　　4、录取要求

　　TOFEL成绩要求100以上;GPA高于3.0即B;GRE general;.对于录取而言，学校更注重学生实际能力，而不是纯粹的高分数，Fellowship的竞争非常激烈，平均GPA3.75.

　　5、申请要点

　　卡内基梅隆大学的硬件条件无以伦比，所用的电脑终端机包括IBM、Apple Macintosh、 DEC等，大学宿舍内24小时都可应用电脑，而且不收费用，学生可以足不出户，便取得无穷无尽的图书馆资料。卡而基-梅隆大学是计算机教学的先驱，以其捐 资人安德鲁•卡耐基和安德鲁•梅隆的名字命名的安德鲁计算机网是美国最先进的校园网之一。

　　能进入CMU的学生都是在CS领域有一定学术背景的，每年竞争十分的激励，没有好的GT，和学术背景，申请的难度都是比较大的。但是通过申请包装，如果能体现出申请者的独特的能力，申请成功的可能性很大。

　　四、加州大学伯克利分校

　　加州大学伯克利分校的计算机科学专业设置有很多独树一帜的地方，尤其在专业基础课方面，除了有专业导引课程“计算机科学专题”外，对于没有编程 经验的学生，第一门课是符号编程入门，采用LISP语言，而对于有一定编程经验的学生，则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(中译本机械工业出版社出版，清华大学出版社出版了影印版);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》(中译本清华大学出版社出版，机械工业出版社出版了影印版)。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。

　　UC-B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》(人民邮电出版社出版了中译本)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。

　　五、伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校

　　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。

　　可以看到，整个课程体系脉络清晰，具有很高的灵活性。与斯坦福不同的是，UIUC的计算机科学导论课程比较简单，只有一门为新生开的计算机科学 导向课(CS100)，而且并非必修。名为“计算机科学导论”的CS125实际上是以Java语言为主的编程入门课，涵盖了一些算法的内容。此外还有与之 配套的实验课。当然，系里所开的许多面向高年级和研究生层次的讲座是对低年级开放的。

　　以上IDP项目办公室美国部为大家简单解读了美国计算机专业的申请及发展方向，更多有关于美国计算机专业的疑问，请大家致电咨询400 821 8688.