1 知識結構對于CS背景相對薄弱的申請者來講，強烈建議優先學習相關數理課程和CS基礎課程，學有余力的情況下，可以盡可能多的學習一些CS高階課程，能夠對CS這一專業領域有更深入的認知。
結合美國Top 50院校的CS項目要求，相關課程建議如下：★ CS高階課程：Java等其他高級編程語言計算機網絡、編譯原理、機器學習等。
★ 數理課程：高等數學、概率統計、線性代數、離散數學；
★ CS基礎課程：計算機基礎、算法、數據庫、C語言、C++、數據結構、操作系統；
在搞清楚需要補充哪些專業知識之后，下面給大家提供一些課程補修渠道：? 本校跨專業修課：這是最直接、最有效的補課途徑。幾乎所有的學校，都認為正規學校的學分課程含金量要更高，也更建議學生去選擇。
? 暑校：如果本校確實沒有修課的機會，可以考慮下暑校、社區學院等等所開設的on campus課程，課程結束后能夠拿到相應成績單。美國的大部分CS項目對于正規大學所開設的on campus的課程的認可度，相對來說還是比較高的。
? Online Courses：如果上述提到的兩種途徑，均不適用。可以考慮選擇正規大學開設的online courses，且在課程結束后會發放正規成績單，大多數申請院校也是認可的。比如：MIT，Stanford，Harvard，CMU等院校均有所開設，具體課程需要根據自身所欠缺的情況進一步篩選。
02 相關經驗積累
1.實習
對于跨專業申請者來說，第一，崗位工作內容與目標專業的契合度是最為重要的；第二，實際參與程度要有一定深度才好，如果只是打醬油，那這樣的實習不做也罷。
實習機會的找尋，可以參考以下幾種途徑：
? 部分大型公司自己的獨立研發機構。他們的研究通常更加接近于實用，大多是為了滿足企業的實際需求，比如：微軟的亞洲研究院MSRA等。可以選擇通過官方途徑投遞簡歷進行申請，也可以選擇主動聯系教授。
? 意向公司官網及各大招聘網站，比如：華為，聯想，微軟，百度等。
2.科研科研項目的參與對理工科研究生申請來說效果是比較顯著的，相關科研經歷對于頂級學校的重要性，跟學校的人才培養定位比較相關。一個研究項目，是可以潛在反映出這個申請者的思維方式以及具備哪些能力，比如：學習能力、創新能力、解決問題的能力，甚至是領導力或表達能力等等。對于申請者來說，豐富科研背景的途徑主要有以下幾類：
? 本校CS專業實驗室，志愿參與科研項目。一種是國內大多數院校都會提供可自主報名的大學生創新創業項目，選題時盡可能往CS方向靠攏。另一種是通過了解計算機院系下教授的個人主頁/課題情況對比篩選后主動聯系教授。該途徑在國內大學是比較常見的，可行性較強。
? CS專業課程相關項目作業，可能是獨立項目，也可能是分組合作的小項目，總的來說，這些項目作業難度不會很大，但都是很好的實踐機會，跨專業申請者更是可以通過這類機會鞏固專業基礎。
? 校外科研的資源獲取，要么是爭取國內其他高校平臺/研究所的學術資源，要么是具有足夠能力的申請者在申請留美之前，爭取到交換生名額或進入美國名校開展暑期科研項目機會，無論是哪種機會，如果表現良好爭取到指導老師的推薦信，對于競爭力的提升是有很大幫助的。
03 選校定位
如何準確地選校定位，是每個申請季跨專業申請者的重點關注的問題。需要大家明確的一點是，目前CS是所有專業里申請熱度及難度最高的。因此，對于跨專業申請者一定要足夠謹慎。好在美國部分院校有專門針對于跨專業申請者的項目，可以優先考慮此類項目；其次，可以考慮申請與CS相近的項目。下面是部分項目列舉：
? CS相近項目：NEU-IS，UCI-MECPS，Galtech-CSE，TAMU-CE，UPenn-Scientific Computing，NEU-CE，RPI-MSIT，Drexel-IS，UW Madison-CE，USC-ECE Machine Learning and Data Science（新開項目背景不錯的工科申請者可以嘗試申請）。
? 適合轉專業的CS項目：USC-37學分項目，NEU-ALIGN，UPenn-MCIT，UChicago-MPCS等
? CS相近項目：NEU-IS，UCI-MECPS，Galtech-CSE，TAMU-CE，UPenn-Scientific Computing，NEU-CE，RPI-MSIT，Drexel-IS，UW Madison-CE，USC-ECE Machine Learning and Data Science（新開項目背景不錯的工科申請者可以嘗試申請）。
03 職業方向
說完了常見的簽證，我們再聊一聊CS以及相關專業畢業后可以選擇的職業方向。美國常見的相關崗位有以下幾種：
★ SDE即軟件工程師，也是最為常見的職位：
1.Front-end（主要做UI，網站開發，在代碼難度上并不特別高，但是需要時時更新熟悉最新的框架以及技術）；
2.Back-end（是Sever，API和Database之間相互連通，對算法和數據結構要求相對較高，面試有時會也考系統設計以及云計算相關的知識）；
3.Full-stack（綜合性職位，尤其在中小公司偏多，需要對前后端的知識都有一定的掌握）。
★ Data engineer：數據工程師。
★SETI (SRE)：大家尋找SDE工作時相對退而求其次的選擇，更偏向維護方面的工作。
★ Research Engineer：(類似國內算法engineer，很多崗位針對AI方向)。
★ Data Scientist：交叉學科，對計算機，數理統計以及數據方面的知識有一定的要求，機器學習以及大數據的課程相對來說比較重要。
★ 其他領域：1.UX Designer（用戶和產品之間的橋梁，了解客戶的需求并設計）2.Network engineer3.Graphic Engineer(Game/CG)
球CS學科是我們幾何留學團隊極其擅長的方向。
美國CS跟其他專業申請思路程序完全不一樣，跟其他國家地區CS申請的思路也完全不一樣。不可死搬硬套，申請什么專業方向，申請哪個地區，流程和思路得正確，賽道不對白忙活。更不要想當然胡亂申請一通，它的申請邏輯跟商科、EE 、土木交通有極大差異性。美國CS研究生核心就是： 競爭最激烈的專業，GPA大于一切！
幾何留學全球CS申請專家小組統計了過去5年東南、南大、南航、北航、北理、大連理工等高校計算機美國研究生錄取數據以及結合幾何留學團隊12年的申請經驗做如下總結：
GPA
是三維中最重要的，特別是加州的學校，因為申請的學生太多，基本直接通過GPA （90+基本穩）卡人。一般來說在托福 GRE沒有重大缺陷情況下，學校基本按照GPA排序錄取不會有很大波動。
在沒有特別出色的推薦信或者特別耀眼的論文情況下（大部分同學論文偏普通也就失去了絕對價值）情況下，過硬的GPA和達標的托福 GRE就從根本上決定了你的擇校檔次。換句話說只要你好好學習弄個好GPA 比發論文 找牛實習相對容易些。
再次強調美國CS申請GPA極其重要，你有topGPA 申請名校，不是第一熱門的純CS專業基本都不會失學的！GPA不夠而且不太好通過其他方式彌補，除非你真的牛！我們這么來看，90以上一個擇校檔次，88-90一個檔次，85-89一個檔次，84-80基本一個檔次。基本邏輯順序如下 ：
GPA>托福>科研或工作經歷>GRE>文書
托福、GRE
對于95%的學生申請的95%的學校，托福GRE英語的話，達線即可。一般托福要過100，能過105最好；GRE過320，能過 325 更好，大多學校不卡 AW 分數，3 分也足夠的。不過學校基本只看是否達線，剩下的事情交給GPA吧 。
舉個例子USC這學校基本就是看你個GPA，其他玩意基本不看！
實習科研
對于申請 Master 的同學，實習還是需要的，不然簡歷也沒東西寫，像騰訊、蘇州的英特爾這些足夠用了。
科研在申請博士這塊重要性極大，普通碩士有即可。比較推薦的其實是國際頂級會議而不是SCI EI，不過要在短時間內有成果還是不容易的，需要耐得住寂寞。
當然沒有論文沒有關系，學校里頭的常規科研項目也是可以拿來用的。但是要出彩肯定國際頂級會議論文或者海外科研那個現在都需要花錢。
推薦信
除非國內且在國際上有知名度的大牛，否則其作用幾乎微乎其微的。當然如果像南大一樣有一年出去交好拿到美國老師的推薦信那是有一些作用的。
擇校方案
幾何留學計算機團隊舉例：
院校：211/985
硬件：GPA88-90 托福100-105 GRE320-325
軟件：一定的科研項目或論文 大廠實習
擇校：
沖刺 哥倫比亞 佐治亞理工 UCSD
主要申請 萊斯 布朗 CMU相關 NYU UCI
保底 羅切斯特 USC
說如今去美帝留學最熱門的專業是啥？那答案必須是CS，沒有之一！作為美帝目前薪資最高、就業最廣的專業，CS顯然是大家走向人生巔峰的最佳選擇。
Computer science是研究機器自動計算本身的性質、規律和問題的一門科學。更注重理論研究（自動計算的性質、規律、運算等）。世界上第一個計算機科學系是由美國的普渡大學在1962年設立，第一個計算機學院于1980年由美國的東北大學設立。
CS有些偏軟，側重以計算機技術為基礎解決問題，編程一般是重中之重，三門數學（高等數學、線性代數、離散數學）是基礎之重，其研究課題主要包括：
計算機程序能做什么和不能做什么（可計算性）；
如何使程序更高效的執行特定任務（算法和復雜性理論）；
程序如何存取不同類型的數據（數據結構和數據庫）；
程序如何顯得更具有智能（人工智能）；
人類如何與程序溝通（人機互動和人機界面）。
現如今，整個美國對于計算機和工程方面人才的渴求都是很明顯的。而學習這兩個大專業的學生越來越多。
舉個例子~因為學習計算機技能可以為就業提供一條快速通道，任何行業，比如農業、銀行業等等領域都包含了復雜的計算機知識和技術。盡管在美國，全國各地的課程質量差異很大，但一些計算機科學專業的學生從學校直接畢業后就立馬掙到了六位數的工資。非盈利組織計算研究協會（Computing Research Association）從200所大學中調查的數據顯示，從2013年至2017年，主修計算機科學的本科生人數翻了一番，達到106000多人。
而一些沒有計算經驗的學生可能會爭相攻讀這門專業，因為這門專業似乎很時髦，而且薪水也很高。
眾多美國大學也看到了市場對計算機人才的需求，紛紛開始加大相關投入：
西北大學報名計算機入門課程的學生從40多人次增長到400多人，大學還計劃在未來5年將相關教師人數增加20名；
在華盛頓大學，最近微軟、亞馬遜、Zillow和其他公司共同捐贈并資助建立了一個9000萬美元的計算機科學和工程大樓；
作為計算機科學專業排名最高的大學之一，UC Berkeley電氣工程和計算機科學的本科人數已經從1133名增長至2546名，據統計光是計算機科學專業學生人數從2011年到2015年就增長了95%。
現在，雖然如此多的人學習計算機科學專業，但是并不用擔心失業問題。互聯網企業正在急速的擴張，市場對于人才的需求量也在擴大。比如亞馬遜為了開設第二總部，曾經表示將新招募50000亞馬遜新員工。
而各個大學教授短缺，也缺少計算機方面的相關人才。
同樣，根據CareerCast.com的一項最新研究表示：數據科學家和軟件工程師等計算機領域的工作在未來七年中增長潛力很大。
所以說，計算機專業的市場需求量還是很高的，大家不用擔心失業的問題。而在國內，計算機專業就業前景良好，每年相關人才需求量高達64萬人。
CS有哪些方向可以供大家學習呢？
美國大學CS專業十四個分支方向：
系統與網絡(System and Network)
人工智能與機器人(Artificia Inteigence and Robotics)
計算機隱私與安全(Privacy and Security)
編程語言(Programming anguage)
數據庫(Database)
計算機圖形學(Computer Graphics)
生物信息學與計算生物學(Bioinformatics and Computationa Bioogy)，
算法(Agorithm)
計算機理論(Computer Theory)
科學計算(Scientific Computing)
軟件工程(Software Engineering)
計算機視覺(Computer Vision)
計算機體系結構(Computer Architecture)
人機交互(Human Computer Interaction)
那么CS專業畢業了，都去哪些企業呢？今天就給大家分享一下根據就業率排出的美國計算機專業大學五十強：
學校 | 地理位置 | 計算機專業畢業生最好去向 |
麻省理工學院 | Cambridge, Massachusetts | 谷歌、IBM、甲骨文、微軟 |
斯坦福大學 | Palo Alto, California | 谷歌、蘋果、思科 |
加州大學伯克利分校 | Berkeley, California | 谷歌、甲骨文、蘋果 |
加州理工學院 | Pasadena, California | 谷歌、英特爾、IBM |
佐治亞理工學院 | Atlanta, Georgia | IBM、英特爾、AT&T |
伊利諾伊大學香檳分校 | Champaign, Illinois | IBM、英特爾、微軟 |
卡內基梅隆大學 | Pittsburgh, Pennsylvania | 谷歌、IBM、微軟 |