美國計算機專業(yè)大學排名
美國的計算機專業(yè)排名，有U.S.News & World Report美國新聞與世界報道，和National Research Council美國國家科學研究委員會兩種。U.S.News & World Report是利用美國教育統(tǒng)計中心提供的數(shù)據(jù)，主要從博士的教學作為評估依據(jù)，包括幾大主要分支。National Research Council同樣以博士研究水平為依據(jù)，但是同時也采納師資水平，研究領域的效能，評估的分支方向更細，是我比較喜歡的排名依據(jù)。
U.S.News & World Report
National Research Council
#1
Carnegie Mellon University
1 Stanford 4.97
#1
Massachusetts Institute of Technology
2 MIT 4.91
#1
Stanford University
3 Cal Berkeley 4.88
#1
University of California--Berkeley
4 Carnegie Mellon 4.76
#5
Cornell University
5 Cornell 4.64
#5
University of Illinois--Urbana-Champaign
6 Princeton 4.31
#7
University of Washington Seattle
7 Texas 4.18
#8
Princeton University
8 Illinois 4.09
#8
University of Texas--Austin
9 Washington 4.04
#10
Georgia Institute of Technology
10 Wisconsin 4.00
#11
California Institute of Technology
11 Harvard 3.94
#11
University of Wisconsin--Madison
12 Cal Tech 3.93
#13
University of Michigan--Ann Arbor
13 Brown 3.86
#14
University of California--Los Angeles
14 Yale 3.73
#14
University of California--San Diego
15 UCLA 3.73
#14
University of Maryland--College Park
16 Maryland 3.69
#17
Columbia University
17 NYU 3.60
#17
Harvard University
18 Massachusetts 3.59
#17
University of Pennsylvania
19 Rice 3.55
#20
Brown University
20 Southern Cal 3.52
#20
Purdue University--West Lafayette
21 Michigan 3.49
#20
Rice University
22 Columbia 3.45
#20
University of Massachusetts--Amherst
23 Cal San Diego 3.45
#20
University of North Carolina--Chapel Hill
24 Penn 3.31
#20
University of Southern California
25 Chicago 3.31
#20
Yale University
26 Purdue 3.28
#27
Duke University
27 Rutgers 3.25
#28
Johns Hopkins University
28 Duke 3.17
#28
New York University
29 North Carolina 3.16
#28
Ohio State University
30 Rochester 3.13
#28
Pennsylvania State University--University Park
31 SUNY Stony Brook 3.12
#28
Rutgers University--New Brunswick
32 Georgia Tech 3.10
#28
University of California--Irvine
33 Arizona 3.05
#28
University of Virginia
34 Cal Irvine 3.03
#35
Northwestern University
35 Virginia 3.02
計算機專業(yè)的研究領域主要包括：
Algorithms and Data Structures算法與數(shù)據(jù)結構
Artificial Intelligence人工智能
Computer Games計算機游戲
Computer Graphics計算機圖形
Databases數(shù)據(jù)庫
Data Science數(shù)據(jù)挖掘
Human-Computer Interaction人機交互
Information Systems信息系統(tǒng)
Library and Information Science圖書館與信息學
Networking計算機網(wǎng)絡
Robotics機器人學
Software Engineering軟件工程
Systems系統(tǒng)
等
期中人工智能Artificial Intelligence作為計算機最主要的研究領域，又下轄Cognitive Sciences認知科學、Computer Vision計算機視覺、Expert System專家系統(tǒng)、Intelligent Search智能搜索、Machine Learning機器學習、Natural Language Processing自然語言處理等。
卡耐基梅隆大學計算機學院教授MorHarchol-Balter，對申請美國計算機博士有一個建議，Applying to PhD Programming in Computer Science，對申請博士、碩士的同學都有很大的指導意義。摘取精華部分，整理如下：
申請過程
Ph.D.申請有幾個部分：
A、成績單 -- Grades and classes
B、GRE成績
C、個人陳述
D、以前的研究經(jīng)歷(possibly in industry)。
E、推薦信
F、榮譽和課外活動。
我會在細節(jié)上精心雕琢每一個部分。很多人問我哪一個是我最重要的部分。答案是：看情況。對于高水平的計算機科學的Ph.D. program，最重要的是你以前的研究經(jīng)歷以及你的推薦信和個人陳述中是怎樣敘述你以前的研究經(jīng)歷的。在這些學校，每個申請都會被至少三個教員仔細審查，他們都會評價你的研究潛力。在排名低一點的學校，會有一些簡單的公式，依據(jù)GRE成績、GPA和本科階段的學校來把申請人分為應該被錄取的(highly-desirable)、不應該被錄取的(less-desirable)等等。在“應該被錄取的”那一堆中的人都會被錄齲
因為我所說的是高水平的計算機科學的Ph.D. program，所以我接下來的描述是這些學校的觀點。頂級排名的學校，具體指得是Ph.D.program排名在前十左右的。
成績單--grades and classes
申請計算機的Ph.D.，你的計算機、數(shù)學、和工程的課程的成績要在3.5，滿分是4的話，這是大概的分數(shù)線(rough guideline)。依我的觀點，接近4.0也不會比3.5左右的更能幫助你多少。花時間在研究領域，比最大化你的GPA來說，更好。在CMU，錄取學生的平均GPA是高于 3.8(雖然我們不把這個當作評判標準)，然而，也有學生的GPA低于3.3的，也被錄取了。因為研究更重要，而不是學習成績。僅有GPA4.0，而沒有任何研究經(jīng)歷的學生是不會被任何頂尖的CSPh.D.項目錄取的。注意，GPAs是用來評估本科課程的。在頂尖大學取得GPA3.4，例如CMU，和那些稍微差點的大學的GPA3.8和3.9一樣的。
有一些我經(jīng)常聽到的問題：“我多上一些課程會不會更好?”或者“我要是上過研究生的課程后，會不會更好點?”這兩個問題的答案是：“除非是這些增加的課程導致你開始那個有趣的研究的。” 隨意的上課時不會使你去做更多的研究。然而，小心仔細的選擇一兩門研究生課程，回歸到這個學期應該上的其他課中(cutting back on other classes that semester)，這經(jīng)常能使你找到有趣的研究方向。
注意：你的成績可能有點低--低于3.0--因為你大學里玩的過了，所以你被Ph.D. program 錄取有點困難。這種情況下，你可以讀個碩士，然后用這個來提升你的`成績，然后再申請。
以前的研究經(jīng)歷
像我前面所說的，申請高水平的Ph.D.項目，需要你有以前的研究經(jīng)歷。對于排名低于前10的學校來說不是真的很必要，或者甚至是對于低于前五的學校。注意到，先前的研究經(jīng)歷不要求你必須發(fā)表了論文，也不意味著，你的研究必須已經(jīng)產(chǎn)生了結果--結果需要花費數(shù)年。我們只是需要確信你知道做研究是怎么樣子的。在CMU我們每年都收到數(shù)百個GPA4.0，但沒有任何研究經(jīng)歷的申請人。這些都被分到將要拒絕的那一類中，并被拒絕了。
所以問題是，哪里你能夠得到研究研究經(jīng)歷?
這里有五個地方你可以得到研究經(jīng)歷：
A、作為本科生，你可以和你的教授一起做研究。我這樣做了。你甚至可以因為這個得到學分，有時候，更幸運的是，你可以得到一點點薪水(在暑假的時候)。
B、作為本科生，你可以申請暑假的實習在研究實驗室，像AT&T，我這樣做了。他們會付給你一點薪水，并且你能夠?qū)W到一些關于研究的東西。這個對我來說是個很不錯的經(jīng)歷。
C、畢業(yè)后，你可以找份工作，有時候你在工作中做研究(do research on the job)。我這樣做了。
D、作為一名MS的學生，你可以從事一些MS項目的工作。
E、你可以和一個朋友單獨工作。問下你班級上的教授，讓他告訴你一些有趣的開放性問題和新的研究(很多教授喜歡做這些)。請他們告訴你conference proceedings的名字。例如，在我的領域(電腦系統(tǒng)的表現(xiàn)建模)，一個相關的conference proceeding是Sigmetrics。坐下來，并開始研讀這些發(fā)展過程。你會遇到各種有趣的問題。想想你能夠改進在這些論文上提出的解決辦法。
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