05.29 最受僱主歡迎的專業，起薪13-15萬美元！

在如今這個信息高度發達的時代，能夠玩轉計算機的人才自然備受青睞。2018年最新的就業報告顯示，計算機科學專業PK掉了一眾熱門專業，成為最受僱主歡迎的專業。美國移民局的數據則顯示，在近10年裡，計算機相關專業的申請人數和中籤率一直都是最高的。

隨著計算機科學專業細分領域越來越全面，就業方向越來越多元，相關職業的薪資水平也是遙遙領先，不論是碩士專業還是博士項目，計算機及其分支專業一直都是炙手可熱的選擇。

幾乎各行各業都需要計算機人才，人才市場上仍然是供不應求。正因為這樣，很多非計算機背景的同學也想分一杯羹。但是大家對計算機專業的瞭解可能並不全面，今天我們一起來了解一番~

關於計算機科學

計算機科學，是一門包含各種各樣與計算和信息處理相關主題的系統學科，從抽象的算法分析、形式化語法等，到更具體的主題如編程語言、程序設計、軟件和硬件等。計算機科學的發展非常迅速，計算機專業的學習也從計算機系統結構、程序系統，發展到人工智能等領域。

計算機科學分為理論計算機科學和實驗計算機科學兩個部分。後者常稱為“計算機科學”而不冠以“實驗”二字。前者有其他名稱，如計算理論、計算機理論、計算機科學基礎、計算機科學數學基礎等。

CS專業的分支

計算機科學涉及非常廣博的知識和研究領域，在它之下，到底有多少不可思議的分類？這裡我們認真地盤點一回。

Artificial Intelligence 人工智能

AI學習研究的核心領域大致包括：學術呈現、推理、學習、規劃、決策、視覺、機器人、語音和語言處理。AI也旨在運用先進的算法來解決各領域的實際問題。

有些大學會開設AI與Machine Learning結合的課程，由於ML本身涉及的內容就足以開設一門課程，很多大學也有獨立的機器學習課程。雖然有些大學沒有AI專業，但是有機器人系統（Robotic Systems）)相關的課程，也算是類似人工智能的專業。

Algorithms and Theory 計算機算法和理論

計算機算法和理論要研究更高效的算法和協議，學習許多20世紀的發明，如密碼學、計算生物學和量子計算等先進算法和理論。同時，還研究複雜性理論，算法，數據結構，計算幾何，密碼學，機器學習和計算經濟學等。屬於基礎理論學習的學科，需要紮實的數學基礎。

Biosystems & Computational Biology生物系統與計算生物學

現代生物學越來越依賴計算機科學的算法和工具。生物數據包括多品種的基因組數據，基因數據庫，實驗生物化學測量數據和生物醫學數據等。對於這些數據的操縱和整合都需要運用計算機科學的技術。

Big Data 大數據

大數據相關專業的別稱包括：Data Science（數據科學），Data Analytics（數據分析）和 Data Mining（數據挖掘）。在大數據時代，數據量空前龐大，而獲取數據的設備也越來越多，管理和分析“大數據”需要全新的技術和系統。

除了通過常規數據庫系統及相關應用程序管理數據外，還要增強捕捉和關聯個人數據，以及保護安全和隱私問題的能力。大數據屬於CS中的交叉學科。

Computer Architecture計算機系統結構

計算機系統結構是計算機的機器語言程序員或編譯程序編寫者所看到的外特性。有些大學將Complier（編譯器）和Architecture（系統結構）一起研究，研究內容集中在計算機和計算組件進行硬件，編程語言和編譯器的設計。也有很多大學將編程語言及編譯器單獨開設課程進行學習。

Computer Graphics and Visualization 計算機圖形學

計算機圖形學的主要研究內容就是研究如何在計算機中表示圖形、以及利用計算機進行圖形的計算、處理和顯示的相關原理與算法。還會研究如何科學可視化，基於物理渲染，動畫製作，計算機輔助幾何設計，快速成型，計算機輔助角膜建模和可視化，醫學成像等。計算機圖形學更注重算法及理論的學習。

Database Systems數據庫系統

運用數據庫的重點領域包括生命科學和生物數據庫，圖形數據庫，傳感器網絡數據管理，社交網絡數據管理，移動數據庫，P2P網絡和非結構化的文本數據庫。

數據庫系統的學習將繼續在傳統數據管理的基礎上進行創新，如提高管理和查詢數據，空間數據庫的速率，增強查詢處理和優化，數據流，近似查詢處理和數據挖掘的能力。與Data Science相比，它更傾向於單純的數據處理管理，隨著時代發展，這個專業方向正在逐漸被髮展獨立開來。

Distributed Systems 分佈式系統

分佈式系統往往與操作系統（Operating Systems）同時學習，也有學校直接用系統來概括這個專業，學習的偏重性根據學校不同有偏差。操作系統的研究重點是針對一臺機器或物理設備運行的系統軟件，而分佈式系統則是研究如何實現網絡互連的多臺計算機運行一致的，安全的，可擴展的，可靠的系統。

High-Performance Computing 高性能計算

高性能計算專業主要是學習用大型計算機來解決的重大科學和工程問題及並行算法和開發相關軟件。該專業的形成與“大數據”息息相關。有些大學也將高性能計算的學習併入科學計算（Scientific Computing）的學習中。

Human-Computer Interaction 人機交互設計

人機交互是指通過計算機輸入、輸出設備，以有效的方式實現人與計算機對話的技術。它與認知學、人機工程學、心理學等學科領域有密切的聯繫。主要研究在未來雲計算環境中如何人機交互，包括辦公室、家庭、移動和醫療互動等。

Machine Learning 機器學習

機器學習和計算機感知的研究主要集中在機器學習的基礎理論和實驗研究機器學習算法。在學習ML的同時，要學習如何在其他領域運動ML。同時，大部分大學都集中研究ML運用到大而複雜的數據集中，因此也有將ML歸類於Data Science中的數據挖掘（Data Mining）或分析中。

Networking and Systems 互聯網與系統

互聯網的學習往往與操作系統直接相關聯，具體研究內容包括分佈式系統，操作系統，存儲系統，網絡和網絡架構，移動和無線系統和網絡協議設計。也有學校將這個專業與通信專業（Communications）結合，其專業性質是屬於EE與CS的交叉課程，也有很多學校將其歸類於電子/電氣工程專業下。

Programming Languages

編程語言的學習主要目的是為了提高程序的安全性和隱私性，極大限度得提高軟件的靈活性、可靠性、可用性、高效性和可重複利用性。編程語言的學習往往會和編譯器（Complier）一起學習，研究重點集中在雲計算、移動端計算、高利用率系統、靜態分析和隱私保護計算等。同時編程語言的學習非常側重於編譯器的優化，軟件的設計，合成和測試，因而往往也和軟件工程（Software Engineering）結合學習。

Scientific Computing and Numerical Analysis 科學計算和數值分析

科學計算，也被稱為數值分析或計算數學，重點是在設計和分析算法來解決各領域發生的數學相關問題。研究的內容包括數值線性代數，快速求和的方法等等。也有大學將科學計算和數值分析分開，科學計算更傾向於高性能計算的學習，數值分析更傾向於統計或數學領域。

Security and Cryptography 安全和加密

安全與加密注重密碼學從理論到應用的學習和時間，並且強調研究數據庫的隱私，監控系統的隱私，基於Web的應用程序的隱私及傳感器網絡安全，測試平臺的安全，人機界面的安全，互聯網安全等等。

Software Engineering 軟件工程

軟件工程的目標是改進現有的技術來提高軟件系統的成本、準確性和可用性。將這三個互相制衡的因素都實現，是目前軟件工程研究的重點。同時軟件工程也致力於軟件的開發，測試及維護等等工作。

計算機科學vs計算機工程

計算機科學（Computer Science），主要是從計算機計算的角度研究算法、可計算性和編程語言等，是側重計算原理等理論算法的科學，對CS來講，數學和邏輯更加重要，更注重理論研究。而計算機工程（Computer Engineering）是從計算機工程設計的角度，研究電路、電子等的偏應用學科，更注重系統應用。

通常，CS設在Department of Computer science，如果是文理學院下面的CS一般只提供MS或PHD學位，而工程學院下面的CS會提供MEng，MS及PHD學位。

CE一般都設在工程學院下面，涉及的繫有Department of Electrical & Computer Engineering 及Department of Electrical Engineering & Computer Science 等。該專業是CS和EE結合的一個方向

CS和CE專業未來的就業面比較廣泛，計算機科學可以向開發、測試、技術研究等方面發展，計算機工程則可以到電信、通訊、航天等相關部門工作。

計算機科學專業就業前景

目前，整個高科技行對計算機科學的人才仍然有極大的需求。根據CareerCast.com的最新研究，數據科學家和軟件工程師等計算機領域的工作在未來七年中增長潛力最大。Career Advisory Board近日公佈的研究結果顯示：預計到2020年，美國軟件開發崗位的缺口將達到140萬。美國勞工部公佈的數據也顯示，如果可以順利取得美國大學的計算機科學相關專業的學位，在美國也會得到很多機會，起薪也將達到13-15萬美元左右。

在美國，東西海岸對CS人才的需求比較火熱，中部相對比較沉寂。西海岸有硅谷等核心科技地帶，西雅圖也有微軟和亞馬遜兩大行業巨頭。東海岸僱主主要集中在紐約，紐約大部分的金融公司、投資銀行和金融服務公司都需要大量的CS畢業生。美國中部需求量相對較大的是德克薩斯和芝加哥。芝加哥有很多開放的金融機構，德州有一些傳統的科技公司，所以CS專業畢業生也有一定的求職空間。

美國大學的計算機科學專業非常注重理論和實踐的結合，這與國內大學的教育可能有所不同。美國大學的相關專業還提供與硅谷大咖們一起做項目的機會，這在國內是可望不可及的。

計算機科學專業推薦院校

美國

對於計算機科學相關專業，麻省理工學院每年都會發佈一個全球院校計算機科學領域實力排名CSranking。該排名完全基於研究指標，度量了絕大多數院校教員在計算機科學領域的各大頂會所發佈的論文數量。

根據今年最新的排名，美國的計算機科學專業的第一梯隊有四所學校，分別是卡內基梅隴大學、麻省理工學院、斯坦福大學和加州大學伯克利分校。這四所學校，專業項目上各有所長，總體實力也不相上下。

除此之外也有一些其他的傳統強校：

伊利諾伊大學香檳分校；康奈爾大學；密歇根大學；華盛頓大學；佐治亞理工學院；加州大學聖地亞哥分校；馬里蘭大學帕克分校；威斯康辛大學麥迪遜分校；哥倫比亞大學；南加州大學；賓夕法尼亞大學；德克薩斯大學奧斯汀分校；普林斯頓大學；加州大學洛杉磯分校；西北大學；普渡大學

這裡附上Top25的排名：

卡內基梅隆大學

M.S. IN COMPUTER SCIENCE

一般來說，美國大學的計算機科學只是設置為一個系，而CMU非常有誠意，直接就開設了一個學院。CMU的計算節科學學院是世界公認的計算機科學和機器人教育各個方面的領導者。學院的研究方向相當全面，水平也相當高，你能想到的計算機科學方面的研究分支基本都有。在所有方向裡，軟件工程被喻為CMU皇冠上的明珠，所以也是最難申請的。

CMU的計算機科學學院，下面設有八個系，分別為：計算機科學部門，人機交互研究所，娛樂科技部門，計算生物學部門，軟件研究所，語言技術研究所，機器人研究所和機器學習部門。

國際調研結果始終將CMU的計算機科學的研究生項目列於美國最優秀項目之列，華爾街日報的調研將CMU計算機科學本科項目列在企業招聘名錄中第一的位置。

CMU的計算機科學同樣歡迎具有基本分析能力、數學和邏輯推理能力的學生。你並不必須要具備計算機科學專業的學士學位。學校的課程也不是一套固定的課程，學生可以在課程顧問的幫助下，來構建自己的課程。

入取學生平均GPA：5.0

麻省理工學院

Electrical Engineer and Engineer in Computer Science

麻省理工的計算機科學專業是以跨學科研究而著名的。因此，要求學生不但具有計算機科學專業的背景，還要能快速學習和運用其他領域的知識，並結合CS專業進行創新研究。

MIT的這個專業設立在Electrical Engineering & Computer Science（EECS）院系，這是MIT的工程學院裡最大的院系。設有四個學位：Master of Science，為博士學位之必須階段，但是學校並不提供最終學位為碩士的學位；Master of Engineering，僅僅EE和CS的本科生可以申請；Electrical Engineer and Engineer in Computer Science；Doctor of Philosophy and Doctor of Science。

Electrical Engineer and Engineer in Computer Science專業，旨在將基礎科學與創新研究相結合，希望每位學生都有改變世界的意識。在滿足EE或ECS學位課程要求的情況下，需要162個學分，還有一個篇論文。

入取學生平均GPA：5.0

斯坦福大學

Master of Computer Science

斯坦福的計算機科學系成立於1965年，是工程學院的一部分，提供BS，MS和PhD學位，是本科生和研究生階段的研究和教育中心。在人工智能、機器人、計算機科學基礎、科學計算和系統領域擁有強大的研究團隊。計算機科學的基礎工作是主要研究目標，但也強調跨學科研究和激發基礎研究的應用。

跨學科研究領域包括：化學，遺傳學，語言學，物理學，醫學以及工程學，建築學和製造業的各個領域，與其他大學院系的研究人員保持密切的聯繫。此外，由於學校地處硅谷，學生經常能與學校附近的研究機構或工業機構人員一起工作，參與大公司的項目，就業情況也非常樂觀。正因為如此，每年CS相關專業的申請競爭相當激烈。

斯坦福一直致力於推動人工智能和機器人教育。學校在這方面的本科學位涵蓋的課程非常全面，也走在世界前沿，包括計算生物學、語音識別、認知和機器學習等。學校提供的計算機科學BS學位，內置人工智能課程；提供計算機科學MS學位，內置人工智能或人機交互課程。

入取學生平均GPA：5.0

加州大學伯克利分校

Master of Computer Science

加州大學伯克利分校的Electrical Engineering and Computer Science（EECS）提供最全面的教學和研究項目，在大型跨學科項目中擁有特別的優勢，可以在電氣工程和計算機科學領域無縫地應用核心技術，在學術界有著非常強的影響力。靠近硅谷的地理位置同樣讓UCB在實習和就業方面都有著得天獨厚的優勢。

該院系研究方向有19個分支，包括：人工智能、生物系統和計算機生物學、通信與網絡、計算機結構和工程、智能系統和機器人、數據庫管理系統、電子系統設計、計算機圖形、人機交互、微型電子機械系統、操作系統和網絡、編程系統、科學計算、安全和信號處理等。

除了必要的技能，伯克利更注重培養學生在項目中的團隊合作能力，以期待讓學生能夠即使在應對技術難題時，也可以充分考慮自己的想法和用戶需求之間的匹配，以選擇最具優勢的方法。。

入取學生平均GPA：5.0

伊利諾伊大學香檳分校

Master of Computer Science

伊利諾伊大學香檳分校的計算機專業既立志於培養研究性人才，也培養技術性人才，提供最新的和發展中的計算機科學知識。其CS方向包括：算法和理論、人工智能、生物信息學和計算機生物學、數據庫和信息系統、計算機圖形、視覺和人機交互、系統和網絡、編程語言、形式系統和軟件工程等。

在伊利諾伊州，你同樣可以獲得無數的機會和支持，以確保在課堂內外獲得驚人的體驗。UIUC的計算機專業畢業生沒年都有超過200人進入谷歌和微軟這樣的公司，另外，進入IBM、亞馬遜、Facebook和蘋果等科公司的也不在少數。

入取學生平均GPA：4.6

康奈爾大學

Master of Engineering Degree in Computer Science

康奈爾的計算機系歷史悠久，是 Faculty of Computing and Information Science裡的一個系，專業實力常年穩居美國TOP5。

這個計算機科學學位是以專業為導向的學位，要求完成30學時的綜合課程和項目。該項目的靈活性在於學生能夠在他們最感興趣的領域工作，並有助於實現其最終的學術和職業目標。學生可以完成一個廣義的課程，包括幾個不同學習領域的課程，或者專門研究特定領域的興趣，如人工智能、機器人、計算生物學、科學計算、計算機圖形、計算機理論和程序設計語言等。

其中，人工智能的研究是Cornell的CS裡最有實力的，在世界的 AI 研究領域中都處於領導者的地位，擁有多個研究小組。而計算機理論是Cornell最傳統、最深入的研究領域之一，研究涉及了全部的計算機理論。

入取學生平均GPA：4.5

密歇根大學

Master's Program in Computer Science and Engineering

密歇根的CS相關專業設立在Electrical Engineering and Computer Science（EECS）院系，學校非常重視計算機領域的多樣性研究，提供大量的跨學科和團隊合作的機會。

主要的研究領域有：人工智能、計算機體系結構、計算機輔助設計、交互系統、量子科學和設備、軟件系統以及計算理論等。最新推出的課程已經涉及：安全的硬件和軟件設計以及現代密碼學的實踐、為殘疾人開發輔助技術、探索機器人技術，視覺，任務完成和地形繪製、開發，設計和演示電腦遊戲、開發計算理論基礎以推進該領域，以及探索計算機科學與音樂，醫藥，經濟，交通，環境等方面的聯繫。

EECS部門的教師分為兩個部門：計算機科學與工程（CSE）和電子與計算機工程（ECE）。 除了密歇根大學自己的教師之外，由於密歇根大學的名聲，以及毗鄰底特律的優勢，來自世界各地的客座教授和講師也源源不斷地出現在密歇根大學課堂上。

密歇根大學的創業精神在過去十年中也呈現爆炸式增長，並且存在一系列資源和計劃來支持學生的創業行為，計算機科學和的學生創業成功不在少數。學校的學生普遍都有創新意識，通過許多由學生開辦的研討會，將創業精神和創造力掌握在自己手中。

入取學生平均GPA：4.2

華盛頓大學

華盛頓大學的計算機相關專業在美國也是很不錯的。首先，專業所屬的Paul G.Allen School of Computer Science & Engineering院系規模較大，60名教職成員，每年近200位博士在讀，還有大量的Master。學校計算機專業的各個分支發展比較均衡，基本都位列美國前10。

學校位於西雅圖的心臟地帶，所擁有的計算機科學與工程中心，是軟件、生命科學、全球健康、航空航天和許多其他領域的創新中心。同時，學校附近擁有眾多世界巨頭企業，比如微軟、亞馬遜、星巴克、美國電報電話移動通訊公司和英特爾公司等。學校大部分畢業生都能夠直接進入這些大公司就業。

入取學生平均GPA：4.5

英國

現有的大部分很牛的互聯網公司都在美國，所以英國的計算機領域在創造性、投資以及創業氛圍上都遠不如美國。不過，70%的國際大型投資商與英國大學和研究機構建立了長久合作的關係，並在英國建立了專門的研發中心。英國大學的還有一個優勢在於學制短。

帝國理工學院

帝國理工的計算機專業是學校的最強系之一，同時也是世界計算機科學研究的領導者。如果你想成為一個特定的計算領域的專家，這些課程將為實現這個目標邁出關鍵的第一步。

MSc Computer Science；MSc in Computing (Artificial Intelligence) 計算機（人工智能）；MSc Computing (Visual Computing andRobotics)計算機（視覺與機器人）；MSc Computing( Software Engineering) 計算機（軟件工程）；MSc Computing (Machine Learning) 計算機（機器學習）；MSc Advanced Computing 高級計算

基本要求：雅思總分不低於7，單項不低於6.0；GPA85以上。

倫敦大學學院：

CS專業是倫敦大學學院的招牌專業。微軟，IBM，思科等名牌公司每年都過去直接招人，有的學生小組作業就是給微軟做project，之後還有微軟發的證書。

學校的CS專業強調嚴格的計算機科學知識，學生可以開發計算機系統架構的理解力，包裹硬件和系統軟件、編程、軟件工程和交互設計原則、標準數據結構和算法，還可以獲得用一個模式化的編程語言重構程序。

Computer Science 計算機科學 ；Computer Graphics, Vision and Imaging MSc 計算機圖形視覺和成像；Data Science MSc 數據科學

基本要求：雅思總分不低於7.5，單項不低於6.5；GPA85以上。

華威大學

華威的計算機系與數學，統計學和工程學密切相關，特別是在離散數學，數據科學和圖像處理領域。在跨學科研究方面，華威的複雜性科學和科學計算方面的優勢非常明顯。

MSc Computing Science 計算機科學；MSc Computer Systems 計算機系統；MSc Computing (Software Engineering)計算機軟件工程

基本要求：雅思總分不低於6.5；GPA80以上。

南安普頓大學

南安普頓大學的電子信息與計算機工程學院是英國頂尖的電子與計算機工程學院之一。學校在人工智能方面的研究領域表現突出，提供廣泛的課程選擇，包括智能代理，複雜性科學，計算機視覺，機器人和機器技術，應用程序開發等。

MSc Computing Science 計算機碩士；MSc Computing (Software Engineering) 計算機軟件工程；Electronics and Computer Science (ECS)- Artificial Intelligence 電子與計算機科學-人工智能；Electronics and Computer Science - Vision, Learning and Control 電子計算機科學 - 視覺，學習和控制

基本要求：雅思總分不低於6.5，單項不低於6.0；GPA80以上。

布里斯托大學

布里斯托是歐洲高科技產業最集中的地區之一，更被譽為21世紀英國的“硅谷”。布里斯托大學在計算機，通訊，數字媒體，電腦遊戲和電子商務方面都有很好的表現。學校通過各種合作項目，與不少國際企業有良好的關係。

Advanced Computing - Creative Technology 高級計算機學 - 創新科技；Computer Science 計算機科學；Advanced Computing - Internet Technologies with Security高級計算機學 - 互聯網技術與安全

基本要求：雅思總分不低於6.5，單項不低於6.0；GPA75以上。

最後附上TIMES2018年的專業排名：

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