编者按
《ALPHA申研百科全书》将会是一个系列的专业申请攻略，从商科开始到工程、教育、科学、社会学、艺术等个几乎覆盖美国研究生院所有专业的完整指南，其目的是给学生提供尽可能多和全面的专业申请信息，帮助申请人做最优的申请决策。
本次推出的申研百科全书介绍的是美国最火热的专业之一——计算机科学，我们将在下文详细叙述申请计算机科学专业研究生需要了解的一切，包括：
1.计算机与信息技术革命
2.计算机科学定义及学科发展趋势
3.美国大学计算机科学硕士介绍
3.1申请者的本科背景
3.2研究生项目对能力培养要求
3.3计算机科学硕士项目排名
4.计算机科学专业分支介绍（系统与网络、人工智能与机器人、计算机隐私与安全、编程语言、数据库、计算机图形学、生物信息学与计算生物学、算法、计算机理论、科学计算、软件工程、计算机视觉）
5.计算机专业就业前景
6.计算机科学项目推荐
7.计算机科学申请案例与建议分享
提示：这是一篇长攻略，共计字，约需30分钟完成全文阅读，建议收藏。
计算机与信息技术革命
人类97％的财富创造于过去0.01％的时间里。
根据美国伯克利大学经济学家德隆(BradfordDeLong)的研究，在人类历史上，从旧石器时代到公元年的万年间，人类花了99.4％的时间，即到年前，世界人均GDP达到了90国际元（这是按照年国际购买力核定的一个财富度量单位）。然后，又花了0.59％的时间，到公元年，世界人均GDP达到国际元。从年开始到年，即在0.01％的时间内，世界的人均GDP增加了37倍，达到国际元。
换句话说，人类97％的财富，是在过去年——也就是0.01％的时间里创造的。
让我们回到年前，看看这年间人类世界发生了什么。
18世纪60年代到年
蒸汽动力的发明标志着人类史上第一次工业革命的开始，它开创了以机器代替手工劳动的时代，人类社会开始从农业文明进入工业文明
标志产物:蒸汽机
19世纪中期开始到第二次世界大战前
电力和内燃机的发明和应用，标志着第二次工业革命的开始，科学技术开始与工业生产紧密结合，资本主义经济迅速发展，世界经济格局基本形成。
标志产物:电灯、电话、汽车、飞机
20世纪四五十年代开始到现在
原子能、计算机的发明，互联网和通信产业的变革带来了人类史上第三次工业革命，主要以信息技术为主体，重点是创造和开发知识。
标志产物:计算机，互联网
人类过去年的经济增长，是三次工业革命的结果。
纵观人类技术革命的发展，从农耕时代到工业时代再到信息时代，技术力量不断推动人类创造新的世界。每次技术革命，都在以改变一切的力量，在全球范围掀起一场影响人类所有层面的深刻变革。
计算机和互联网的出现所掀起的信息技术革命，深刻地改变了我们的生活方式。
计算机将人脑从枯燥的计算中解放
上世纪40年代，世界上第一台现代电子计算机“ENIAC”诞生于在美国宾夕法尼亚大学,主要是为美国军方进行导弹的实际弹道数据进行精密的计算。
到后来上世纪80年代，美国IBM公司发布了世界上第一台商用与民用的个人计算机（英文缩写为PC，即PersonalComputer），计算机真正走近普罗大众，成为我们生活不可缺少的一部分。
如果要说计算机技术的发展对我们生活的影响，可能三天三夜都说不完。
计算机将我们的身体和大脑从枯燥的计算中解放，我们可以借助计算机网络把我们的工作思维和方法输入到机器里面，代替我们完成程序运算，精准而又高效；让企业家有更多时间去思考商业策略，让个体有更多时间去享受诗酒浪漫，思考人生哲理。
而基于计算机技术发展而来的互联网、物联网，将虚拟与现实相结合，让我们足不出户不仅知天下事还能解决天下事——购物、订餐、住店、上课，百年之前谁能想象世界竟会有如此变化。
这一切都要归功于我们今天要讨论的主题——计算机科学。
计算机科学定义及学科发展趋势
计算机科学研究什么
当然，计算机科学绝不仅仅是研究计算机的学科，著名的计算机科学家Dijkstra有一句名言“计算机科学之于计算机并不甚于天文学之于望远镜。”，寓意计算机之于计算机科学，如望远镜之于天文学一样，计算机只是一种计算的工具，但透过“这个镜头”你可以看见更加广袤无边的“科学宇宙”。
计算机科学到底研究什么？
有人说：“用数学的方法模拟这个世界，用数学的方法创造新的世界”；也有从字面的意思去理解的：计算机=计算+机器，即让机器去计算，深入的发散一下：让机器像人一样计算，让机器像人一样算计，让机器像人。
在清华大学出版出版的《计算机科学导论》中的定义是：
计算机科学是研究计算机及其周围各种现象和规律的科学，亦即研究计算机系统结构、程序系统（即软件）、人工智能以及计算本身的性质和问题的学科。
上述的观点都很有意思，其实无外乎两个方面：计算理论和计算机系统的应用。
作为一个学科，计算机科学涵盖了算法的理论研究和计算的极限探讨，如何通过硬件和软件实现计算系统。应用领域也由最初的科学计算发展到现在的信息处理、过程控制、辅助技术、人工智能和网络应用等，为航空航天、天气预测、工业制造、机器人研制、现代通信等行业的发展做出了卓业的贡献。
计算机科学认证文员会CSAB（ComputerSciencesAccreditationBoard）确立了计算机科学学科的4个主要领域：计算理论，算法与数据结构，编程方法与编程语言，以及计算机元素与架构。以及其它一些重要领域，如软件工程，人工智能，计算机网络与通信，数据库系统，人机交互，机器翻译，计算机图形学，操作系统等等。
通常在我们申请美国计算机科学硕士时，除了计算机基础课程，学生将被要求选择具体的专业方向进行研究，上述这些领域是可供选择的领域之一，我们将会在下文对各个分支方向做一个综合的叙述。
计算机科学的跨学科研究趋势
近20年来计算机科学与信息技术已经渗透到多个学科，作为一种“溶剂”来“融化”和带动其他相关学科的发展。
（a）与生物学研究相结合，发展成为计算生物学，运用计算机的思维解决生物问题，用计算机的语言和数学的逻辑构建和描述并模拟出生物世界。
（b）与语言学研究相结合，发展成为计算语言学，来以机器来模拟人的部分乃至全部语言能力；
(c）与金融学研究相结合，发展成为互联网金融（又称计算金融学），运用数学模型和计算机的数据组织和数据分析工具解决金融领域的各类复杂问题。
计算机科学的跨学科研究已成为新的风向，早在2年前麻省理工学院宣布了一项10亿美元的项目——成立麻省理工学院施瓦茨曼计算机学院（MITSchwarzmanCollegeofComputing），以面对计算普及和人工智能（AI）崛起带来的全球机遇和挑战，计划将于年末完工，将成为计算机科学、人工智能、数据科学以及处理计算进步的相关领域的研究和创新的跨学科中心。
“该学院旨在成为每个致力于创造和塑造计算机的人才的召集空间-不仅仅是计算机科学家，还包括具有人文科学，科学，建筑和城市规划，商业或工程专业知识的人。”MIT教务长马丁·施密特（MartinSchmidt）说道。
为何要发展跨学科合作？
比如如果你想造一个会拉小提琴的机器人，除了需要机械工程专家、人工智能专家外，你还需要音乐家、行为学家等各类人才，协同合作才能成事。
计算机科学人才培养趋势
麻省理工学院想把瓦茨曼计算机学院建设成为全球计算机科学教育和人工智能领域研究的中心，这不仅是这所老牌计算机高等教育强校的野心，也昭示了未来计算机人才培养的趋势——具有多元思维模型的复合型IT人才建设。
??查理芒格的多元思维模型
查理·芒格（CharlieMunger）在《穷查理宝典》中，屡屡提到了一个影响他生活、学习和决策的思维方法，这个思维方法建立在他称作为“多元思维模型”的基础之上，他提倡要不断学习众多学科的知识来形成一个思维模型的复式框架。
“在手里拿着铁锤的人看来，世界就像一颗钉子“这是查理常挂在嘴边的话。
当人手中只有一种工具的时候，就只能用这种工具来干活——当你只有锤子，你就只能用锤子来挖地，只能用锤子来砍树，只能用锤子来开西瓜。这正是知识面狭隘带来的窘迫。
“铁锤人综合症”能够把人变成彻底的白痴，而治疗它的惟一良方是拥有全套工具，不能只拥有一把铁锤，必须拥有尽可能多的工具。
怎么拥有更多的工具？——不断跨学科学习。
不同学科都是理解世界的一种方式，同一个世界也可以在不同的学科视角下呈现成不同的样子：
（a）计算性思维(ComputationalThinking)，用计算机逻辑来解决问题：将一个困难问题分解，通过逻辑分析和细分步骤构思出解决方案，从而形成解决问题的模型，再将该模型应用到更多同类问题当中的思维方式。
(b)在数学学科的角度，世界是可以被数字所描述,可以通过数学的计算、推导而发现，可以通过摸索过往的数据规律进行预测。
(c)语言学科的学习绝不仅仅是学习一门工具，也会形成某种独特的思维方式，例如英语中对于时态、主动被动的区分，日语中主宾谓的独特语言，都是形成民族特点的基础因素之一，掌握语言，也掌握了他们看待问题、思考问题的方式。
美国大学的计算机研究生院也越来越注意复合型人才的培养。
例如芝加哥大学开设工商管理与计算机科学硕士联合学位，它将商业教育与计算机技能培训结合起来，培养横跨商学和计算机专业双领域的复合型领军人才：他们既熟悉商业管理、经营决策、金融知识、市场规律等商业知识又具备基础的计算机理论、人工智能、程序语言设计、云计算等计算机专业知识，将计算机知识与现代商业需求结合，培养既懂技术、又善管理的双面能手。
以及纽约大学推出的安全风险与策略科学硕士，是由纽约大学坦顿工程学院与法学院联合开设，目的是培养具有法律常识与知识和掌握计算机技能的复合人才以便更好地进行计算机网络安全维护。
美国大学计算机科学硕士介绍
计算机科学（英语：ComputerScience，有时缩写为CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。
和计算机的诞生一样，计算机科学真正作为一门学科也是始于美国。年普渡大学成立计算机科学系，这是美国也是世界第一个计算机科学系，它的成立标志着计算机科学正式成为一门学科。后来随着计算机科学教育的课程设置和课程内容逐步完善，美国、英国、欧洲、澳洲以及中国陆续开设了计算机学本科、硕士、博士学位，计算机科学教育得到大力重视和发展。
我们今天将重点讨论美国计算机科学硕士专业。
美国绝大多数计算机硕士项目开设在计算机学院下，当然也有少部分开设在工程学院和文理学院下，比如纽约大学坦顿工程学院和文理学院都有计算机科学硕士项目开设。
在接下来的章节，我们来谈谈美国计算机科学硕士的申请背景要求、能力要求以及计算机科学硕士项目排名。
申请者的本科背景
美国高校的大部分计算机科学研究生项目对于本科专业没有严格的限制，非计算机专业学生也可以申。但是计算机科学主要源自数学、物理学等相关领域，因此美国大学会格外注重申请者的数理背景。即便申请者本科非计算机专业，也要求学过微积分、统计学、线性代数、数据结构、计算机系统、编程语言等课程。
例如,斯坦福大学在其申请要求里面很清楚地写道
“TheMSCS（MasterofScienceinComputerScience）programisflexibleenoughforyoutodesignaprogramthatstartsattheappropriatelevel.TheFoundationsrequirementisreflectiveoftheelementaryknowledgeinCSweexpectstudentstohavegainedpreviouslythroughtheirundergraduateprograms.”
最基础的要求是在斯坦福或者其他地方修了相应的课程（如下图）这些课程包括统计学基础课程、计算机系统课程、计算机基础知识、数学等知识框架。
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若申请者不具备任何计算机背景，也未研修改过上述的基础课程，跨专业申请上计算机科学硕士的可能性非常低，但你仍有一些“曲线救国”策略，例如申请一个计算机过渡课程或者学位再继续攻读计算机科学硕士学位。
过渡课程是为那些本科不是计算机科学或相关专业毕业,又想攻读计算机科学硕士学位的学生设计的,较少的院校会开设。
e.g.佐治亚南理工大学(SouthernPolyTechnicStateUniversity,以下简称SPSU)的研究生教育课程分为学位课程(Master’sDegreePrograms)和过渡课程(GraduateTransitionCertificate)，哪些本科没有相关背景的同学必须完成以下六门不算学分的过渡课程之后,才能真正开始攻读研究生的学位课程。
有些同学会问，如果不去实际上课，只是在网上（类似Coursera，提供在线课程的平台）学习相关的课程是否可以。
这个要具体分析，部分这些课程是与大学合作的，如果能够授予正规学校的成绩单的话，可以具体讨论。对于存在此类问题的同学，建议与ALPHA的留学老师进行进一步沟通，以便我们为您拟定更为详尽的申请策略。
研究生项目对能力培养要求
计算思维能力
年3月,美国卡内基·梅隆大学计算机科学系主任周以真（JeannetteM.Wing）教授在美国计算机权威期刊《CommunicationsoftheACM》杂志上给出,并定义计算思维（ComputationalThinking）：“计算思维是一种利用计算机科学的基本概念来解决问题、进行系统设计和理解人类行为的方法。”
可以理解为“按照计算机科学一样去思考问题”，按照计算机求解问题的基本方式去考虑问题的求解,以便构建出不同类型的计算系统。
计算思维与我们的生活密切相关，例如：
当你早晨上学时，把当天所需要的东西放进背包，这就是“预置和缓存”；当有人丢失自己的物品，你建议他沿着走过的路线去寻找，这就叫“回推”；在对自己租房还是买房做出决策时，这就是“在线算法”；在超市付费时，决定排哪个队，这就是“多服务器系统”的性能模型；为什么停电时你的电话还可以使用，这就是“失败无关性”和“设计冗余性”。
计算思维是当今所有编程方法的基石，主要包括9个能力点:问题的符号表示、问题求解过程的符号表示、逻辑思维、抽象思维、形式化证明、建立模型、实现类计算、实现模型计算、利用计算机技术等。
数理能力
主要包括数学、编程和逻辑推理能力。
例如，卡内基·梅隆大学计算机科学方向的硕士生培养,旨在训练和提高学生在计算机科学方面研究与分析的能力,提高学生在数学、程序设计与逻辑推理方面的素养（如下图），而博士生教育旨在把学生培养成相关领域的专家、创新者与领导者。
写作、沟通与科研能力
美国计算机科学硕士程设置的特色还体现了他们对学生研究能力、写作能力和语言表达能力的培养上。
很多学校都会开设ResearchMethodsandPresentations（研究方法和展示）或者AdvancedReadingResearch（高级阅读和研究）。这些课程会展示在计算机科学领域进行学术研究的材料与方法、学习标准的研究范式和每个范式的使用案例以及这些研究方法在工业和商业环境中的使用和体现。要求学生必须选修以提高其阅读、写作和科研能力。
计算机科学与已经有大量研究成果的自然科学(如物理和化学)不同,它的研究对象是人工制造的计算机,所以它既是一门人为的科学,又是一门实验的科学,而且是一个相对较新的学术领域。因此将其他学科的研究方法用于计算机科学的研究是有问题的，特别是针对需要“论文型”计算机科学硕士项目，写作能力就尤其重要。
很多学生不知道如何做研究,特别不知道如何写研究论文。建议可以选修类似的课程，这样你将会在阅读、写作和思维技巧方面,有所提升，而且科学研究、撰写研究报告、做口头报告等方面的能力得到很好的训练,为完成后续课程打下了好的基础。
计算机科学硕士项目排名
对于美国大学申请，使用的专业以及综合排名大多以U.S.News（U.S.NewsWorldReportBestGlobalUniversitiesRankings,全球最权威的美国大学排名榜单）为主，以下为计算机科学的排名，感兴趣的同学可以戳:
U.S.News
