申请美国热门CS专业，如何更有把握拿下理想梦校？！

托普仕国际教育

计算机科学（Computer Science，简称CS）可谓是近年来的大热专业，不光紧跟社会发展的潮流、前景光明，而且薪资在国内外都很可观。但是想要赴美就读CS专业，同学们还需综合诸多因素考虑。
专业细分方向
以Carnegie Mellon University 卡耐基梅隆大学为例，计算机科学专业分为以下分支方向：
- Algorithms & Complexity 算法与复杂性
- Computational Biology 计算生物学
● Automated Science: Biological Experimentation 自动化科学：生物实验
- Computer Systems 计算机系统
- Security and Privacy 安全与隐私
- Software Engineering 软件工程
● Information Technology Strategy 信息技术战略
● Information Technology
- Privacy Engineering 信息技术
- 隐私工程
● Embedded Systems 嵌入式系统
● Scalable Systems 可扩展系统
- Artificial Intelligence 人工智能
- Human-Computer Interaction 人机交互
● Educational Technology and Applied Learning Science教育技术与应用学习科学
● Product Management 产品管理
-Language Technologies 语言技术
● Computational Data Science 计算数据科学
● Artificial Intelligence and Innovation 人工智能与创新
● Intelligent Information Systems 智能信息系统
- Machine Learning 机械学习
-Robotics 机器人
● Computer Vision 机器视觉
● Robotic Systems Development 机器人系统开发
先修课程
除了要完成必要的通识课程，一定的先修课程则是用来考察学生的专业实力，常见的计算机科学专业先修课程包括：
- Calculus 微积分
- Introduction to Computer Programming 编程基础
- JAVA- C++
申请要求
1、GPA要求
对于GPA而言，美国大学官网公布的GPA最低成绩，其实参考价值并不大。有时候即使你达到了最低成绩的分数线，但是也不能百分之一百确保你可以被录取。换句话说，GPA最低成绩只是你提交申请的一个敲门砖。
大学对于申请者都是择优录取，肯定会优先录取GPA比你分数高的人，如果你仅仅是参考最低成绩便提交申请，那么可能录取率较低。我们建议你在官网上查一下往年的平均GPA成绩，这个成绩的参考价值要比最低成绩高一些。
大部分美国大学硕士申请的最低要求都是4分制达到3.0，换算成百分制则是达到80分。当然如果你申请的大学是美国计算机科学系Top10的大学，那么GPA分数要求会更高，比如卡耐基梅隆大学的全美GPA平均录取成绩高达3.91分。
2、语言考试
不过我们还是建议各位预留出足够的复习时间，最好可以选择托福。虽然托福专业化的词汇会更多，但是会更利于日后我们的学习，稳扎稳打，才会走得更远。而且美国有些大学的计算机科学专业是只认可托福成绩的，具体你要去你所申请的大学的官网进行确认。
排名靠后学校的托福成绩的最低要求，普遍都是80分，但是其实80分很好达到，基本上好好复习，80分以上大家都是没有什么问题的。排名前50的大学，要求会高一些，最低分数标准设在90分。排名前10的学校，敲门砖会更高，基本上录取托福的平均成绩都在100分以上。
3、GRE成绩
GRE成绩其实和GPA成绩的参考标准差不多，还是建议大家以所申请的学校的平均GRE成绩作为参考标准。
一般美国一般的大学的计算机科学这一专业的GRE平均成绩为300左右；如果是Top30之内的学校，320+的GRE成绩去申请才算是合情合理的；如果是计算机科学专业为王牌专业，例如美国计算机科学系远近闻名的“四大”之一加州大学伯克利分校，平均GRE录取成绩已经达到330分以上，数学平均录取成绩也达到了165分，甚至有些计算机专业还会要求GRE Sub成绩；而另外一个“四大”之一的大学——斯坦福大学，有些计算机科学专业要求GRE成绩为同一考试群体的前10%。
而且计算机科学为理科专业，因此大部分学校都会注重其中的数学成绩，所以数学一定要重视。通常不仅仅是总分会有要求，单个科目也会有一定的平均分数线。例如Quantitative这一科目最好可以达到150分，Verbal这个科目最好可以达到140分，相比Quantitative和Verbal而言，写作这个科目的分数线就会相对较低，毕竟是理工科专业，通常需要达到3.0分到3.5分这个区间。
4、专业背景及学校背景
专业背景这一方面，基本上美国的计算机科学这一专业的研究生院都比较重视。大部分的研究生院会更倾向于录取本科专业就是计算机科学，或者主修过计算机科学核心课程——比如计算机基础理论之类的课程的学生。
转专业难度普遍较高，其实一般美国计算机科学系研究生院都是不太喜欢收转专业的学生的。如果你真的很想跨专业读研，首先我们并不建议你申请计算机王牌专业的学校，例如前文提到过的“美国计算机四大”；
其次，建议你提高你的软实力，例如国际计算机竞赛的优秀名次、GRE Sub的高分数、海外计算机名企的实习经历等等。
5、论文与工作实习
对于论文这一方面而言，如果你在国际上比较正规的会议上发表过英文论文，那么恭喜你，你已经超越了其他申请者一段距离了。不过这仅仅指的是国际会议，并不包括中国的期刊。如果是那种计算机领域比较大牛的期刊，你可以重点说一下，其他普通的期刊，在教授眼里其实并没有什么参考价值。
在工作实习这个方面，如果你有国外优质互联网企业的实习经验，例如微软、谷歌之类的公司，那么你可以在申请材料中提及一下，会在一定程度上给你加分。毕竟计算机科学这个专业，还是比较看重理论和实践相结合的。当然如果你在编程领域有较高的成就，你也可以写进材料里，这也是一个加分项。
如果你有国外的经历，不管是大学2+2交换生，还是国外的实习经历，都可以写进去，都可以形成你的优势。如果你才大一或者大二，那么你可以考虑参加学校组织的交换生活动；暑假寒假实习的时候，最好是可以进国际上比较有名的大公司；如果有机会拿到国外的实习名额，一定要去。但是所有的前提，都建议是计算机科学这一领域哦。
来看一下The Princeton Review综合就业前景，毕业薪资等因素给出的美国top 10专业：

USNews 计算机科学专业排名最佳的top 10：

那么问题来了，如何才能有更大的把握申请到以上的院校呢？前面提到的背景提升在申请过程中的作用是举足轻重的，如何才能有机会参加到含金量高的背景提升项目呢？
小托来帮忙，托普仕专注美国前三十院校的申请，对于背景项目的申请，更是层层选拔，精心挑选。
01中科院海外暑假项目
课题：互联网搜索与信息深度挖掘
实习地点：中科院自动化所
细分专业：计算机、大数据、人工智能、网络、互联网搜索、数据挖掘、统计
专题：计算机
项目形式：远程+实地
成果：海外专利、推荐信
课题：计算机动画设计
实习地点：北京航空航天大学
细分专业：计算机、游戏设计、智能游戏、机器学习、人工智能、动画设计、3D建模、蒙皮设计、运动捕捉
专题：计算机
项目形式：远程+实地
成果：海外专利、推荐信
课题：网络信息安全
实习地点：中科院计算所
细分专业：计算机、人工智能、信息安全、信息安全、网络安全、数据加密、密码学
专题：计算机
项目形式：远程+实地
成果：海外专利、推荐信
02清北科研项目以及论文辅导
课题名称：面向服务的未来互联网体系结构与机制研究
项目内容：涉及数学、计算机等领域，需要学生了解互联网的基本概念、结构及运行机制，并对未来互联网体系结构建立数理模型进行仿真检验。需要使用的方法：数理模型构建，计量实证检验，实验仿真等。
项目成果：项目结题时，由北大博士根据课题完成情况，撰写内容独一无二的英文推荐信并署名，助力学生留学申请。同时报名论文辅导的学生可以收获一篇EI/CPCI收录的国际会议论文（独立一作）。
课题名称：知识图谱与可视化分析
项目内容：涉及计算机、信息管理等领域，通过该项目学生可以掌握快速了解领域学术前沿并以可视化方式展现的能力。
项目成果：项目结题时，由北大博士根据课题完成情况，撰写内容独一无二的英文推荐信并署名，助力学生留学申请。同时报名论文辅导的学生可以收获一篇EI/CPCI收录的国际会议论文（独立一作）。
课题名称：面向服务的未来互联网体系结构与机制研究
项目内容：涉及数学、计算机等领域，需要学生了解互联网的基本概念、结构及运行机制，并对未来互联网体系结构建立数理模型进行仿真检验。
项目成果：项目结题时，由北大博士根据课题完成情况，撰写内容独一无二的英文推荐信并署名，助力学生留学申请。同时报名论文辅导的学生可以收获一篇EI/CPCI收录的国际会议论文（独立一作）。
03谷歌项目
课题名称：算法与数据结构
项目内容：主要包括算法入门，基本算法复杂度分析；排序算法包括快速排序，归并排序等；搜索算法，数据结构包括线，队列，二叉树；高阶算法一览；动态规划，贪心算法，图算法等。
项目时长：4周
项目成果：谷歌导师提供的项目结业证书以及推荐信。
课题名称：机器学习实战入门项目
项目内容：主要包括概念学习，信息理论，决策树，神经网络和深度学习，估计和偏差-方差权衡，机器学习中的假设检验，贝叶斯学习，K-最近邻和非参数学习，最大边界分类器（SVM），以及森林等二级方法，装袋和提升。
项目成果：颁发给学生内容独一无二的机器学习入门项目结业证明（由硅谷谷歌的技术经理提供推荐信，助力学生的申请）
课题名称：计算机视觉实战入门项目
项目内容：主要议题包括图像处理，检测和识别，基于几何和基于物理的视觉和视频分析。学生将学习计算机视觉的基本概念以及实践经验，以解决现实生活中的计算机视觉问题。
项目时长：4周
项目成果：颁发给学生内容独一无二的机器学习入门项目结业证明（由硅谷谷歌的技术经理提供推荐信，助力学生的申请）
04美国名校科研项目
课题名称：人工智能与神经网络算法
教授：Manolis Kellis
任职大学：麻省理工学院
课题内容：本课程将教授人工智能的基本方法，尤其侧重于神经网络算法的实施。课上会在生物相关的实例中，运用模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型，大量的编程示例和AI技术来解释来自各种各样的信息来源并使用它来实现智能的，目标导向的行为。
项目时长：4周
项目成果：项目结束后会得到4种类型的官方材料：网申推荐信、成绩单、学术评估，论文成果。
课题名称：机器学习在计算生物与实验数据等领域的应用
教授：Ziv Bar-Joseph
任职大学：卡耐基梅隆大学
课题内容：本课程的目的给学生介绍一些机器学习的主要研究方向。该课程将包括一些概率、统计和计算方面的基础知识和必要的背景。我们将讨论几种监督式学习方法, 基于一些观察值重点学习其中一个广义模型。我们还将讨论这些方法的集合体和无监督式学习的方法。学生将通过习题使用各种机器学习方法来获得动手实践经验。还会利用一个项目给学生提供机会使用在课堂上讨论的几个方法来解决现实世界的问题。
项目时长：4周
项目成果：项目结束后会得到4种类型的官方材料：网申推荐信、成绩单、学术评估，论文成果。
课题名称：计算机网络
教授：Bill Nace
任职大学：卡耐基梅隆大学
课题内容：教授将通过教授计算机网络的基本原则来提高学生的理 解能力。在自上而下分析法中，教授会带领学生检查协议栈的应用程序，传输，网络和数据链路层。在每一层学生将仔 细研究一个协议（HTTP，TCP，IP，WiFi）并粗略检查其他（DNS，UDP，IPv6，以太网）。学生将以小组形式检查 感兴趣的高级网络课题并基于他们的发现完成研究论文。
项目时长：10周
项目成果：项目结束后会得到4种类型的官方材料：网申推荐信、成绩单、学术评估，论文成果。
上述这些项目包含的当然远远不止这些课题，小托只是选出一部分，如有兴趣可以私信小托哦～