usnews美國大學計算機科學專業排名一覽
2023-11-05 15:55:58 來源:中國教育在線
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計算機科學排名 | 學校 | 所在州 | 綜合排名 |
1 | 卡內基梅隆大學 | 賓夕法尼亞州 | 22 |
1 | 麻省理工學院 | 馬薩諸塞州 | 2 |
1 | 斯坦福大學 | 加利福尼亞州 | 3 |
1 | 加州大學伯克利分校 | 加利福尼亞州 | 20 |
5 | 康奈爾大學 | 紐約州 | 17 |
5 | 佐治亞理工學院 | 佐治亞州 | 44 |
5 | 普林斯頓大學 | 新澤西州 | 1 |
5 | 伊利諾伊大學香檳分校 | 伊利諾伊州 | 41 |
9 | 加州理工學院 | 加利福尼亞州 | 9 |
9 | 華盛頓大學 | 華盛頓州 | 55 |
11 | 德克薩斯大學奧斯汀分校 | 德克薩斯州 | 38 |
12 | 哥倫比亞大學 | 紐約州 | 18 |
12 | 哈佛大學 | 馬薩諸塞州 | 3 |
12 | 加州大學洛杉磯分校 | 加利福尼亞州 | 20 |
12 | 密歇根大學安娜堡分校 | 密歇根州 | 25 |
16 | 約翰霍普金斯大學 | 馬里蘭州 | 7 |
16 | 普渡大學西拉法葉分校 | 印第安納州 | 51 |
16 | 加州大學圣地亞哥分校 | 加利福尼亞州 | 34 |
16 | 馬里蘭大學帕克分校 | 馬里蘭州 | 55 |
16 | 賓夕法尼亞大學 | 賓夕法尼亞州 | 7 |
16 | 威斯康星大學麥迪遜分校 | 威斯康星州 | 38 |
16 | 耶魯大學 | 康涅狄格州 | 3 |
23 | 布朗大學 | 羅得島州 | 13 |
24 | 杜克大學 | 北卡羅來納州 | 10 |
24 | 加州大學爾灣分校 | 加利福尼亞州 | 34 |
24 | 芝加哥大學 | 伊利諾伊州 | 6 |
24 | 北卡羅來納大學教堂山分校 | 北卡羅來納州 | 29 |
24 | 南加州大學 | 加利福尼亞州 | 25 |
29 | 哈維穆德學院 | 加利福尼亞州 | - |
29 | 西北大學 | 伊利諾伊州 | 10 |
29 | 萊斯大學 | 德克薩斯州 | 15 |
29 | 加州大學戴維斯分校 | 加利福尼亞州 | 38 |
29 | 加州大學圣塔芭芭拉分校 | 加利福尼亞州 | 32 |
29 | 馬薩諸塞大學安姆斯特分校 | 馬薩諸塞州 | 67 |
29 | 弗吉尼亞大學 | 弗吉尼亞州 | 25 |
29 | 弗吉尼亞理工 | 弗吉尼亞州 | 62 |
37 | 紐約大學 | 紐約州 | 25 |
37 | 東北大學 | 馬薩諸塞州 | 44 |
37 | 俄亥俄州立大學 | 俄亥俄州 | 49 |
37 | 賓夕法尼亞州立大學 | 賓夕法尼亞州 | 77 |
37 | 科羅拉多大學博爾德分校 | 科羅拉多州 | 97 |
37 | 明尼蘇達大學雙城分校 | 明尼蘇達州 | 62 |
43 | 達特茅斯學院 | 新罕布什爾州 | 12 |
43 | 德州農工大學 | 德克薩斯州 | 67 |
43 | 范德堡大學 | 田納西州 | 13 |
46 | 亞利桑那州立大學 | 亞利桑那州 | 121 |
46 | 羅格斯大學 | 新澤西州 | 55 |
46 | 紐約州立大學石溪分校 | 紐約州 | 77 |
46 | 加州大學圣克魯茲分校 | 加利福尼亞州 | 83 |
46 | 佛羅里達大學 | 佛羅里達州 | 29 |
1. 人工智能
AI人工智能領域是近幾年來CS下最火熱的研究領域之一,主要是研究、開發用于開發、模擬、延伸和擴展人工的智能化的理論、方法、技術以及應用系統的一門新的技術科學科。課程主要包含包含計算機視覺、機器學習數據挖掘、自然語言處理和網絡信息檢索、人機交互等課程。
2. 計算機網絡
計算機網絡(Networking)的研究領域非常廣泛,主要學習網絡通信、網絡理論、網絡安全、加密解密、網絡協議、網絡應用等內容都是需要學習的一部分。
由于該專業涉及到計算機網絡安全這一方面,非常受一些政府部門分和或者大型企業的計算機部門的青睞。
但在美國應聘這類工作在美國往往對身份有一定的要求要求,相比如果不是美國公民,留學生找工作就會受到很多限制受到一定的限制。
3. 軟件編程
軟件編程學科更加偏向于對編寫軟件、代碼知識的學習,畢業后一般會成為我們通常所說的“程序員”(computer programmer)。
對于計算機科學專業的學生來說,這是一個很大的就業領域,基本因為幾乎所有大型企業都會依賴于定制開發自己的軟件來收集和管理信息,因此就業面非常廣泛,市場需求巨大,就業也不成問題。
4. 生物信息學與計算生物學
生物信息學與計算生物學,即(Bioinformatics and Computational Biology)。
人類基因工程的完成對現代生物學中的新型計算和理論工具提出了新的要求。這些計算和理論工具對于分析,理解和控制生命的具體信息都是至關重要的。生物信息學與計算生物學在此歷史背景下應運而生。
此方向屬新興的研究,主要是利用應用數學,信息學,統計學與計算機科學的方法來研究生物學的問題,因此也需要從事此方向學習和研究的學生有較強的數學和統計背景。
目前來說研究方法包括對生物學數據的搜索(收集和篩選),處理(編輯,整理,管理和顯示)及利用(計算和模擬)。
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