本文适合对美国 CS 硕士项目、选校、排名等了解甚少，以及对申请概念比较模糊缺乏指导的同学。

今天是棕榈大道

第43篇讲座实录

本期关键词：北美、CS、留学申请

本期主讲人

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美国硕士项目分类

1、按照 Academic 和 Professional 来区分

Academic 项目不仅要上课，还要写论文或者跟着导师做项目。比如，伯克利有一个 master of academic science，这就是一个纯 academic 项目，但是很难申请。它的目标是培养科研能力，培养有潜力的 PhD 项目申请者。这种项目比较正统和正规，其目标规划专注于学术科研或者 PhD 的培养。

当然，也有很多人会读正统的 academic 项目，但是后来发现自己更适合工作，那么就不会继续读博士，而是直接去工作了，这样的人也是很多的。

Professional 项目最多的是 CMU ，这类项目是以工作为导向的，一般不会让你完成论文或学术类的任务。主要的任务是让你在毕业的时候完成一个 project ，可能是比较大的系统或者是在选择的方向内完成一个较大的 project ，最后以这个项目的完成情况来决定是否可以毕业。

从毕业难度上来说， professional 毕业难度略低一点，在美国完成论文并且让导师通过的话不太容易。

在美国，academic 项目和 professional 项目有一个弱化的标准，它会在下面标注其培养的方向。Academic Master 和 Thesis Track 是同一种东西，Professional Master 和 Course Track 是同一种东西。如果你读 Professional Master 基本上是不太可能申请博士了，如果选择Academic Master，那么之后读完 master 后还想选择 PhD 项目会更具优势。

2、分为子方向的类别

如管理信息系统、信息科学、计算机理论、人机交互、系统构架等 CS 项目，并不是所有的大学都有这些所有的方向。

最近比较火的方向有计算机科学、计算机工程、数据科学、软件工程这四个。因为对于 master 来说，不需要很细的方向。只有 CMU 会提供计算机视觉这个项目，大部分学校除了计算机科学还会提供计算机工程这个项目。

计算机工程申请难度比较低，软件工程是最近比较热门的一个专业，很多大学都新开设了这个项目。数据科学的职业容量比较大，比较偏向数学，但还是和计算机有比较密切的联系，如果你本身是 CS 专业的话，申请数据科学没有太大的压力。

软件工程的范围很大，目标是搭建大的系统。计算机工程和软件工程的差别较大，软件工程就是写代码，构架一个安全可靠的系统，里面有很多程序，需要的是一个可以让系统运行的设计，但并不需要很前沿的理论。其主打方向偏设计。

计算机科学包括软件工程，软件工程属于一个比较细的方向。申请的话基本是从这四个方向申请。其他的方向不是每个学校都会有。

CS School 的排名

1、CMU：在 CS 里所有学校中是一朵奇葩。它包括七个系。CMU 为 Machine learning 开了一个先河。

2、MIT：不收 master 。

3、Stanford：有 master 和 PhD，它的 PhD 比较难申，master 相对来说比较容易申。

4、UCB：Master of computer science 非常难申。可以考虑 Master of computer engineering 的项目，比较大众一点，稍微好申请一些。

5、URUC：在 CS 项目非常强。如果能申上还是不错的。Master of computer science 是给钱的，但是要求 TA 和 RA 。

6、Cornell：两个项目。Master of computer science 只招五个人，不太建议考虑，Master of computer engineering 招生人数比较多，申请的也比较多。

7、华盛顿：人工智能和机器视觉非常强，master 针对的是已经上班想要镀层金的人，招的是夜校。

8、Princeton：偏学术，比较难申。

9、Austin：地方偏，人少，资金充足，可以做 TA ，申奖学金的可以考虑。

10、佐治亚：录取标准不确定，靠运气。

11、加州理工：非常强的一所学校，不收 master，只收 PhD 。

12、UWM：无论是申请的是 master 还是 PhD 都会在一起入学，如果你在 research 阶段表现好的话会给你 PhD 的文凭和奖学金，如果表现不好的话，即使你录取的是 PhD，也可能只给你 master 的文凭。

13、密歇根安娜堡：工科强校，如果想从其他专业转 CS 的话一般都会选择它，但是这个学校所在地方比较冷，要做好防寒准备。

14、UCLA：非常有名的强校。

15、UCSB：发的 offer 多，比较照顾中国人。如果大家特别想申前20，又对自己没有什么信心可以考虑它，地理位置比较好，风景好。

16、马里兰

17、哥伦比亚：对 GRE 和托福要求比较高，是常春藤名校中的计算机强项。

18、哈佛：因为系比较小，排名比较低，申请难度大，回报比不是很高。

19、宾大：常春藤中的计算机强项，申请分为两拨，第一拨放的 offer 比较多，可以拿宾大的申请作为练手。

20、布朗：比较难申。

21、莱斯和南加大：名次比较好而且申请难度小。

22、UMass：比较不错，人工智能比较强。

24、普渡： master 不给钱，PhD 第一年会给钱，发的 offer 比较多，对中国人比较友好。

25、杜克：比较难申，申请难度比它自身的实力大一些。

26、芝加哥：对中国比较友好的学校。

申请难度排序（由难到易）

1、Stanford、UCB、CMU 部分项目

2、Princeton/Harvard/CMU 部分项目

3、Cornell/UIUC/UT-Austin/Toronto/Ga Tech/CMU

4、Yale/Brown/Columbia

5、Wisc/UCLA/UMD/Umich/UPenn

6、UCSD/UMass/USC/Duke/Purdue/NYU

在申请过程中，要分冲刺的、一般的和保底的学校。UCLA 有暑期科研项目，如果有参加那个科研项目，那么申请 UCLA 的 master 会更加具有优势。

申请难度和学校、项目、环境有关。一般荒凉的地方，生活成本不会很高。如果在硅谷读master，生活成本和学费就比较高。安全也是一个重要因素，应该结合自己的背景选择学校。

奖学金项目

1、奖学金申请难度很大，如果学校提供奖学金，一般不会超过30%。

2、录取后再决定是否给予奖学金：一般是确定被这个学校录取之后才能去申请奖学金的，所以这是有风险的。

3、以学术为导向：professional 的项目均不提供奖学金。

4、只能覆盖一部分费用：一般只能免学费，生活费需要自己负担。

非 CS 本科的计算机申请：

1、核心 CS 课程经历：非 CS 专业的学生一定要明确自己的方向。针对你要申请的方向，选择部分核心课程进行修读，例如数据库、人工智能、算法设计等。

2、避开牛校牛项目：这些项目历来人满为患，除非你对自己有十足的信心，否则不建议申请。

本文由棕榈大道志愿者根据讲座录音整理而成，更多讲座文字实录将持续推出。

成功的路千万，但是有些方法技巧却是可以相通是用的，成为一个大师不光要有技术其实还需要很多辅助的，就像一盘色香味俱全的菜，也是需要很多调料衬托的，那么成为一个大师都需要那些品质呢？我们一起来学学吧。

1、扎实的基础

数据结构、离散数学、编译原理，这些是所有计算机科学的基础，如果不掌握它们，很难写出高水平的程序。程序人人都会写，但当你发现写到一定程度很难再提高的时候，就应该想想是不是要回过头来学学这些最基本的理论。不要一开始就去学OOP，即使你再精通OOP，遇到一些基本算法的时候可能也会束手无策。因此多读一些计算机基础理论方面的书籍是非常有必要的。

2、丰富的想像力

不要拘泥于固定的思维方式，遇到问题的时候要多想几种解决问题的方案，试试别人从没想过的方法。丰富的想像力是建立在丰富的知识的基础上，除计算机以外，多涉猎其他的学科，比如天文、物理、数学等等。开阔的思维对程序员来说很重要。

3、不钻牛角尖

当你遇到障碍的时候，不妨暂时远离电脑，看看窗外的风景，听听轻音乐，和朋友聊聊天。当我遇到难题的时候会去玩游戏，当负责游戏的那部分大脑细胞极度亢奋的时候，负责编程的那部分大脑细胞就得到了充分的休息。当重新开始工作的时候，我会发现那些难题现在竟然可以迎刃而解。

4、对答案的渴求

人类自然科学的发展史就是一个渴求得到答案的过程，即使只能知道答案的一小部分也值得我们去付出。只要你坚定信念，一定要找到问题的答案，你才会付出精力去探索，即使最后没有得到答案，在过程中你也会学到很多东西。

5、多与别人交流

三人行必有我师，也许在一次和别人不经意的谈话中，就可以迸出灵感的火花。多上上网，看看别人对同一问题的看法，会给你很大的启发。

6、良好的编程风格

注意养成良好的习惯，代码的缩进编排，变量的命名规则要始终保持一致。大家都知道如何排除代码中错误，却往往忽视了对注释的排错。注释是程序的一个重要组成部分，它可以使你的代码更容易理解，而如果代码已经清楚地表达了你的思想，就不必再加注释了，如果注释和代码不一致，那就更加糟糕。

7、韧性和毅力

这也许是“高手”和一般程序员最大的区别。高手们并不是天才，他们是在无数个日日夜夜中磨炼出来的。成功能给我们带来无比的喜悦，但过程却是无比的枯燥乏味。你不妨做个测试，找个10000以内的素数表，把它们全都抄下来，然后再检查三遍，如果能够不间断地完成这一工作，你就可以满足这一条。

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