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美研最热门起薪最高留学就业型导向专业 [复制链接]

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如果说对于出国留学而言,“入口”所指代的是各大高校项目的“录取门槛”的话,那么“出口”所对应的就应该是那无人不关心的“就业规划”了。

所以近期,小德便会从“就业型导向”的这一维度进行切入,为大家带来详备的“文商理工”类专业介绍与项目剖析。

今天就让我们把镜头转向文理/工程学院,看看那些“就业型导向”的理工项目吧!

一、CS(计算机科学)

在美国开放门户报告中显示,年国际学生申请美国留学的热门专业中,数学和计算机科学占比达19%,仅次于工科。

而通过美国年的H1B签证报告(H-1B是高技能任职人员的一种工作签证,该报告反应了留学生毕业后的就业选择)我们也可以看到,TOP4基本都是software相关的职业,TOP10中更是过半数都在计算机领域。

可以说,即使是在疫情肆虐的-,计算机相关专业依然是美研申请中的最大热门之一。

四大神校

相信申请CS的小伙伴们都应该知道,CMU、UCBerkeley、MIT与Stanford这四所大学是CS领域的传统名校,专排、综排都非常强,在行业内占据绝对领先地位。

在USNews历年推出的最佳计算机工程专业排行榜上,这几所神校也几乎一直是并驾齐驱包揽前四的存在。

那么我们就先从“四大神校”进行切入,来看一看TOP级别的CS项目都有哪些特点,并需要哪些申请条件(以CMU与UCB为例)吧!

Part01

CMU(卡内基梅隆大学)

CMU的CS不是一个系,而是一个学院,是全美乃至全世界最大的计算机学院。

其CS项目非常强,申请难度也很大,每年只招收不足30人。不过学生可以同时申请多个关联项目。

录取要求:

GPA+GRE/GMAT:无明确录取最低分数线,但按照往年数据来看,建议申请者提升至TOEFL+,GRE+,GPA3.8+。

此外,该项目对于托福或雅思成绩的要求为强烈建议所有国际申请人提交。

先修课及技能要求:要求申请者拥有强大的数学与编程领域知识,并具备良好的软件处理能力。

Part02

UCB(加州伯克利)

加州伯克利的计算机系位居世界顶尖行列,提供硕士和博士两种研究生学位,有名硕士研究生和博士研究生。

CS硕士项目更偏向博士方向培养,很多学生毕业后继续就读PhD,录取人数很少。

UCB纯粹授课型的硕士比较少,项目时长约12个月,申请难度更高。

但UCB靠近硅谷,无论是实习还是就业都有着得天独厚的优势。

录取要求:

GPA+GRE/GMAT:GPA最低要求为3.0,录取中位数为3.7;

GRE无最低要求,平均录取数据为:90%inQuantitative(量化),70%Verbal(口语)。

项目平均录取率为12%。

TOEFL没有最低要求,但录取平均分分;iBT:推荐大于90分。

先修课及技能要求:要求申请者具备强大的技术背景,并完成至少本科水平的编程,算法,数据结构和理论方面的课程。

Part03

MIT(麻省理工学院)

MIT的EECS系是工程学院中最大的系,拥有约名博士研究生。有四个学位:

MasterofScience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;

MasterofEngineering仅MIT的EE,CS本科生可以申请;

ElectricalEngineerandEngineerinComputerScience;

DoctorofPhilosophyandDoctorofScience;

MIT的CS更偏向博士方向培养,学生毕业后继续就读PhD,没有硕士的录取,如果最终PhD读不下去,中途也可以拿到硕士学位,只要完成了硕士学位的毕业要求。但申请难度是PhD的难度。

MIT纯粹授课型的硕士比较少,项目时长也比较短,大概十二个月左右,申请难度更高。

Part04

Stanford(斯坦福大学)

斯坦福大学的CS系隶属于工程学院,提供硕士和博士两种研究生学位。在人工智能,机器人,人机交互,电脑系统等领域都位居世界前列。

Stanford的CS硕士比较传统,以授课型为主,每年约录取一百多位学生,项目时长十八个月,授课教授不乏各学科领域响当当的大人物。

在就业方面,毕业生可选择继续攻读博士、进入互联网公司或创业等。

专排出色的顶尖项目

除去以上提及的四大神校之外,还有很多专排非常高,学术水平同样是全美翘楚般存在的学校。

这些学校虽然在CS项目方面光芒略弱于四大神校,但其教学质量与申请难度依然很高,竞争市场无比激烈。

这一档次的学校主要以UIUC、UW、Cornell、GeorgiaTech、UCLA、Columbia与USC为代表,其中综排仅位列第47位的UIUC则更是依靠出色的CS项目(专排第5),实现了将学校的影响力推向全球的壮举。

针对此一梯队的项目而言,在申请时最好能保证TOEFL+,GRE+,GPA3.6+的硬件成绩,科研项目与优秀的推荐信都是非常关键的加分项。

对于想申请CS项目的同学来说,还有一点需要格外注意,即虽然UC系大学(UCB/UCLA外)的综排都在30-50之间,但UC系院校有很好的师资力量和资源,且背靠美国的科技中心加州,CS就业前景非常好,因此录取要求也非常高。

同学们在申请这些学校时完全可以参照TOP10的学校要求,切勿掉进“综排陷阱”。

CS专业的细分领域

Part01

人工智能

人工智能是CS领域目前最火的方向之一,具体研究内容包括计算机视觉、机器学习数据挖掘、自然语言处理等。

研究内容:

计算机视觉:利用人工智能算法,让计算机理解图像,甚至将图像描述出来的一种前沿应用研究。计算机视觉可以应用到自动驾驶行业,也是当前非常热门的前沿行业。

机器学习:基于统计和数学模型来帮助机器做判定的研究方向。如图像分类,通过训练集建立模型,来分类图像等。

自然语言处理:指通过自然语言处理的模型,将人的一种语言翻译成另外一种语言。或是让计算机能够理解人类说和写的话。如:谷歌的自动翻译耳机,苹果的Siri等,都应用到了这项技术。

Part02

计算机系统

计算机系统主要解决的是如何安全、稳定的将多台计算机的多个节点组合起来,相互协作发挥作用的技术。

这个方向的就业前景很广,因为不论到任何互联网科技公司都要做架构,要搭建后台数据库,任何业务都有系统。

计算机系统的小方向比较多,和我们传统计算机行业比较接近。比较热门小方向有:计算机架构、数据库、信息安全、分布系统、软件工程等。

Part03

机器人

过去5-10年,因为电子工程、人工智能等行业的发展,机器人也成为一个非常火的方向。

机器人是一个交叉学科,涵盖面很广,比如电子工程,嵌入式系统,控制工程,计算机视觉,软件工程,可以向很多不同的方向钻研。

就业则可以进入做机器人、航拍无人机等产品的公司,前景非常光明。

二、DS(数据科学)

作为新时代的两大“当红炸子鸡”,且都为“交叉学科”的产物,BA(商业分析)与DS(数据科学)似乎总是会被放到一起进行讨论。

不过比起BA的商科属性来说,DS专业则普遍被开设到了计算机或统计学院之下,课程设置明显更侧重于培育学生利用计算机进行数据分析的能力。

虽然统计、数学、应用数学、金工等注重量化的专业也都符合申请条件,但一般来说,DS项目最青睐的本科专业是依然是CS。

常见的先修课程要求包括(以斯坦福大学的DS项目为例):线性代数和概率的高级本科水平课程,以及随机过程,数值方法和编程熟练程度的入门课程(Python和C/C++编程语言的基本用法)。

在就业出口方面则主要指向了DataScientist(数据科学家),DataEngineer(数据工程师)与DataAnalyst(数据分析员)这三种。

TOP名校的DS项目

Part01

Harvard(哈佛大学)

哈佛大学的数据科学项目开设在SEAS(SchoolofEngineeringandAppliedSciences)下的IACS(InstituteforAppliedComputationalScience)学院内。

项目自年开设,相对较新,但因该项目由统计系和计算机科学系联合开办,所以课程、教授都还比较成熟。

录取难度十分高,非常注重数学、计算机、统计方面的学术成绩和科研经历。

这个项目十分偏好数学基础扎实,综合能力全面,且有丰富科研经历的学生,录取者的专业从计算机,应用数学,经济甚至心理学都有涵盖。

Part02

Columbia(哥伦比亚大学)

哥伦比亚大学的DS项目还是十分成熟的,保持了非常高的水准,因为此项目开设时间长,已经招收了很多届学生。

此外,项目本身课程安排非常合理,能帮助编程基础不足的学生补齐短板,又提高了学生在datascience方面的知识水平。

同时,该项目也安排了很多求职的机会,录取难度居中。

Part03

Stanford(斯坦福大学)

斯坦福大学的数据科学项目也同样十分成熟,就业前景光明,身处硅谷福地,是天时地利人和的完美项目之一了。

其相关专业共有两个,一个是统计系下的DataSciencetrack,还有一个是ICME(InstituteforComputationalMathematicalEngineering)的数据科学,课程设置也比较像,差距在于录得人背景不太一样。

前者更看重数学与物理背景,且相当看重你的ResearchExperience,而后者则相对而言对申请者更友好一些。

两个项目的数据科学课程的课程要求完全相同,基本由统计、数学与计算机这些领域涵盖,学生可以根据自己的情况安排学习进度和计划,同时享受斯坦福提供的大量学术资源。

录取难度则是非常的大,每年大概只录取3-6人。

Part04

CMU(卡内基梅隆大学)

卡内基梅隆大学是出了名的计算机神校,其ComputationalDataScience开设在SchoolofComputerScience–SCS下面。

MCDS项目包含了三个track:SystemTrack(系统方向),AnalyticsTrack(分析方向)和HCITrack(人机交互方向)。

申请数量一直居高不下,0+人申请,录取人数却保持在60左右。

录取学生的本科专业基本包括在计算机、数学、统计三个学科,相对更加适合以计算机本科的同学申请。

三、统计学

统计学(Statistics)是应用数学的一个分支,主要是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测未来的一门综合性科学,应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

未来世界的竞争是数据的竞争,我们正在进入一个统计为王的时代。

如果说数据是一种财富,那统计学就是打开财富宝库的金钥匙。

统计学TOP项目的录取条件

受其定义与学习方向影响,美国知名高校的统计学项目往往对学生的数理条件要求很高。

我们可以以专排全美前2的斯坦福大学与加州伯克利的统计项目为例,探寻一番顶尖统计项目的录取条件。

Part01

Stanford(斯坦福大学)

录取要求:

GPA+GRE/GMAT:被录取的申请人的平均GRE分数为(以百分位数计):口语92%、量化97%、分析写作82%;

数据科学track则对口语能力的要求更为突出;

TOEFL录取平均分为。

斯坦福大学在项目

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