美研最热门+起薪最高！全美“最火”专业之一，到底要怎么申请？

美研最热门+起薪最高！全美“最火”专业之一，到底要怎么申请？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。今天就让我们把镜头转向文理/工程学院，看看那些最火理工项目吧！

一、CS（计算机科学）

在2020美国开放门户报告中显示，2020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2020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。

四大神校

相信申请CS的小伙伴们都应该知道，CMU、UC Berkeley、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US News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。今天就跟着小编来看看把

Part 01

卡耐基梅隆大学

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。

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 108+，GRE330+，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。

Part 02

加州大学伯克利分校

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500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。

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%in Quantitative（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>100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。

CS专业的细分领域

Part 01

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。

Part 02

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，计算机系统的方向比较多，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。

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”的产物商业分析与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，数据科学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。因此，DS项目最青睐的本科专业是依然是CS。

数据科学在就业出口方面则主要指向了Data Scientist（数据科学家），Data Engineer（数据工程师）与Data Analyst（数据分析员）这三种。

TOP名校的DS项目

Part 01

哈佛大学

哈佛大学的数据科学项目开设在SEAS(School of Engineering and Applied Sciences)下的IACS(Institute for Applied Computational Science)学院内。

项目自2018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。

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。

在每一年的申请季中，理工类项目都是十分热门的存在，而虽然部分交叉学科对于申请者的本科背景没有限制，但受其课程与研究调性影响，大多数理工项目依然需要学生具备很强的数理背景。