写的很详细,转载~~
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研究报告
---CS方向
序言:
自20世纪40年代世界第一台现代计算机在美国诞生以来,美国一直执全球计算机学界之牛耳,这同时也是美国计算机产业界占据绝对优势的重要原因之一。这样的现实因素促使我们中国的学生在选择进一步深入学习CS专业的时候更多的考虑赴美留学.虽然国内的很多大学成批量地引进的国外众多优秀教材绝大多数也都来自美国,但是大家都非常渴望学到最新最前沿的知识.在2000年前这种客观的因素促使国内越来越多CS及相关专业方向的学生申请美国的大学,这种趋势逐年递增,可是世界IT界在2000年至今经历的很多的冲击,以至于CS这个曾经相当火爆的专业,不再那么风光,也不在拥有那令人垂涎的奖学金专业了,科学永远是科学,虽然它正在经历着一个变革期,可是它的魅力仍然让我们众多学子望眼欲穿.
在考虑申请CS专业之前我们要知道什么是CS专业? Computer science, or computing science, is the study of the theoretical foundations of information and computation and their implementation and application in computer systems. Computer science has many sub-fields; some emphasize the computation of specific results (such as computer graphics), while others (such as computational complexity theory) relate to properties of computational problems. Still others focus on the challenges in implementing computations. For example, programming language theory studies approaches to describing computations, while computer programming applies specific programming languages to solve specific computational problems.
一, CS专业的主要分支及专业申请情况分析:
1. Artificial Intelligence 人工智能
人工智能做为当前计算机科学专业下最热门,最有发展前景研究方向,因此所招收的国际学生多具备很强的学术背景,在该方面有着非常突出表现的人才.MASTER招收的并不多,主要是PHD的学生居多.
由于这个方向更多的强调数据表述及算法方面的知识,所以当申请目标定位在这个方面的时候可以整理一下自己在这些方面的背景,看看对于这个方面的理解是否很深度.如果不够深入的话需要及时进行相关的学习!
2. Bioinformatics 生物信息学
对于这个方向的选择大家一定要谨慎,首先这个专业对于学生背景的选择很特殊,有的时候需要计算机背景的学生,有的时候需要生物学背景的学生,所以除非大家在这两个方面都具备非常强的实力,可以放手一拼,否则不如考虑申请纯CS的其他专业,申请这个方向需主要具备数学、信息学、统计、计算机科学、化学和生化方面的知识!或者综合知识,一般来说本科生很难达到这种要求!
根多信息可以看http://en.wikipedia.org/wiki/Bioinformatics
设置在计算机科学下的生物信息学历年中国学生的招生录取情况都不好,网上也有很多相关的评论,因为美国本土学生的青睐,因此这个方向招收的国际学生非常少,而且一般被录取的国际学生出了有出色的硬件条件同时也具备很强的研究经历.而且一般研究生毕业被录取的几率相对更大一些.这个方向做为一个交叉学科,申请者多数具备计算机和生物学的双层背景.因此也提升了申请的难度!
3. Computer Architectures/Hardware Systems and De sign/VLSI
这个方向主要从事计算机硬件芯片,例如CPU的结构设计,内部结构逻辑门的电子开关,了解VLSI的同学应该知道这个方面的研究深度和难度,申请者必须具备很强的逻辑电路基础知识.更多的信息可以参考http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_architecture
这三个方向的申请因为其就业环境的影响,申请热度下降的非常快,因为更偏向于理论性的研究因此申请的难度也很大,并且奖学金情况也不乐观!
4. Human-Computer Interaction/Graphics/Visualization
如果你打算申请这个方向,那么你需要掌握计算机制图,计算机成像的一些基本工具及其原理,但这通常往往不足以满足录取的要求,因为这种应用性极强的方向更多的强调经验,你是否从事过相关的工作,所以本科的客户要谨慎选择!
http://en.wikipedia.org/wiki/Human-computer_interaction
http://en.wikipedia.org/wiki/Visualization_%28graphic%29
人机交互技术的申请热度随着这个在业界的关注度提升而渐渐升温,但该方向对于申请者的背景要求同样很高,多数录取者也是具备研究生学位.因此对于本科毕业的学生来讲申请这个方向的难度也是相当大的!
5. Computing
computing is the systematic study of algorithmic processes that describe and transform information: their theory, analysis, design, efficiency, implementation, and application. The fundamental question underlying all the computing is 'What can be (efficiently) automated?
http://en.wikipedia.org/wiki/Computing#Science_and_theory
该方的申请一直是不温不火的局面,由于这个方向偏基础所以大多数申请者考虑到今后就业的问题而放弃了他,也因为这个方向的资金相对较少,所以不被大多数人所关注,只是本科从事该方向学习的学生是申请这个方向的主流.历年AD出一些,OFFER相对较少!
6. Multimedia; Networking
这两个方面大家都很熟悉了,我就不做太多的说明了,其实选择这两个方面需要注意的并不是专业基础,而是选择学校的层次,尽量避免竞争吧!
多媒体技术与网络技术这两研究方向越来越多的出现在EE,ECE专业下,不过计算机背景的学生在申请这两个方向的时候仍然具有相当不错的竞争力!多媒体技术与EE专业下信号处理方向有着非常紧密的联系越来越多的美国学校将相关的研究放在信号处理方向下边.网络技术这个方面也有很多的设置在EE下边,以致于很多CS的同学为了这个专业转向EE或者ECE下边的通信与网络专业.国际上竞争比较激烈的方向之一!
7. Information science/Information retrieval /Information Security
美国国内的热门方向之一,貌似老美对于与信息技术挂钩的学科都是更多的开放给国内学生,国内学生也是非常热衷这些方向,除这个专业外像,信息系统,信息安全技术,信息恢复,数据库方面国际学生申请的情况非常惨烈,有限的名额使得国际学生很无奈!
更多信息可以看http://en.wikipedia.org/wiki/Information_science
其实如果你在这些方面有所专长,还是可以尝试的,不过如果今后想在美国学校接触过于深入的课题或者方向的话恐怕机会很少!
8.Software Engineering/Programming Language
本科学生,全世界的国际学生申请最热衷的方向.录取的名额较多,但奖学金很少,受IT泡沫破碎影响最为严重的方向,不过大家要对这个方向有信心,因为拒可靠消息称,这个方向虽然研一入学时的funding不多,可是第二年之后的钱还是蛮不错的,关键要跟一个有水平的BOSS,基本上踏踏实实的干活,别的都不用愁了.
9.Linguistics
语言语音识别要求申请者的背景要求很强,曾经有个中科大研究生毕业的朋友申请这个方向只是拿到了AD.所以劝大家在申请之前先搞清楚对方到底要什么背景的学生,如果是要纯语言背景的话,计算机背景就不吃香了!
10.Computer Engineering
与软件工程相似的方向,我就不多说了!大家看看上边的内容,好好体会一下吧
11. Management information system
这个方向设置的MASTER课程不是很多相对PHD少了一些.申请的时候要注意,因为涉及到管理,所以很多管院也开设了这个方向,更多的偏向于管理,CS下的这个方向仍然是主终于技术,如果CS下MIS出身的想改行去管院读MIS的话也有不错的优势,曾经有人拿到过MBA下边的这个MIS的MASTER半奖录取.我个人觉得挺牛的!
以上只是简单的介绍了国内学生申请相对集中的方向!主要信息来源于国外知名教育网站wikipedia.org,里面还有太多太多的信息很难体统给大家共同分享,如果对于某个学科感兴趣的朋友可以登陆这个网站进行学习和了解.
二. 你所选择的申请方向跟你的背景有着怎样的联系?
当你了解美国CS专业的申请专业之后,你会在申请开始的时候决定选择你感兴趣的专业方向为申请目标,这时我想提醒大家的是,方向的选择不仅仅取决于兴趣,同时也取决于你当前说从事的学习和研究,以及你本科阶段的专业基础,那么有的同学会问,我本科的专业没有方向,那我肯定会选择这个大范围内自己喜欢的方向了,也会有同学说:我研究生阶段的方向并不是我感兴趣的我不想申请这个方向,浪费时间.其实这些想法都是正确的,我很支持有一定想法的同学,其原因很多我就不一一说明了,我只是想提醒大家一下,如果你在兴趣方向上并不具备任何的基础或者背景,或者即使拥有也并不是非常丰富的背景.那么申请的结果很大可能就是没有结果!这个是很现实的情况,导致这种情况的主要原因就是你的背景与你申请方向的脱离.
有的同学问,那么我在CS范畴内进行分支方向的调整,而不是跨专业那也不可以么?我的回答是,没有不可以的事情,我们的研究是在于可行性的大小,分支方向的调整可行性相对高一些,不至于隔行如隔山,但大家要知道,既然研究方向彼此分开那么必然有着它们独立的特点,如果一定要转换的话那么就要下更大的工夫更多的精力去深入的学习和研究这个方向.可是我们要知道即使这样的话是否可以对于我们背景有本质的改变仍然是个未知数,所以还是奉劝大家慎重处理!
三. MS&PHD的区别是什么?
大家明确了自己的申请方向,和申请目标之后,我们再来探讨一下学位的选择,这个方面对于我们申请的成功与否也有着非常强的必然联系性!
1, 美国大学培养方向上的区别:
大家都知道美国大学的MS培养方向是培养应用性人材,我们可以从MS的课程设置上很容易看到这一点,更多的实践性工作,更多的应用型项目,课题的研究,促使在MS上的培养更加面向实际的研发工作.CS下很多的热门方向都有着这样的目的和特点.那么PHD就更多的面向研究,当然也包括应用层面的研究,但这种研究更深入更偏向于基础原理,PHD的根本培养方向也就是培养研究型的人才为目的的原因.这一点美国大学做的也非常好,基本上PHD毕业的学生,大都可以走向科研岗位,无论是任教还是在科研机构,都是基础研发的核心人员.
2,申请的难易程度上的区别:
MS的申请对于本科生来讲相对比较容易,因为凭借美国大学对于这个学位的培养方向我们可以看出,应用层的培养并不要求申请者具备很深入的理论研究基础,更多的是看重申请者的应用能力,所以我们可以看到即使是专业排名比较靠前,综合排名比较靠前的学校,也会发出很多的MS学位的录取,同样因为它对于今后的就业方面在美国的状况非常好,所以也被非常多的学生所关注.很多学生将美国的MS学位培养比喻成中国的技校,去了你就能学会如何做一些东西,出来了你就会有很多机会在社会,企业找到一个就业的位置.因此竞争也是非常激烈的,淘汰率也相应的提高.
PHD的申请尤其是CS的某些研究型方向的申请就不是很乐观,当然这只是一种角度的说法,我了解过很多本科毕业的申请者在申请后期得到学校的反馈,建议他们改为MS其主要原因是要求PHD要求的是相关研究的经验,雄厚的基础.所以对于在职的人员,研究生毕业的申请更加感兴趣.本科毕业的申请者相对要求就会偏高.难度比较大!
3,奖学金发放情况的区别:
对于很多专业来说PHD的奖学金都是要比MS的多,PHD学习时间长,可以接手相对较大的课题,因此奖学金确实比MS要好申请一些,但通过上边的分析大家也能感觉到PHD的这个奖也并不是这么好拿的,这要求申请者具备相当强的竞争实力,从目前的申请情况来看申请CS的人群最大的变化是申请者数量的减少,但精英确增加了许多,在专业领域有着一定积累的人越来越多,因此,PHD奖学金的申请的难度不在于竞争人数,而是在于整体水平!
那么MS的奖学金不是没有,只是不多,因为很多背景实力很强的申请者,对于未来发展的规划并没有考虑向研究型发展,因此选择了MS,接收他们的教授有着比较重量级的课题,这样也会慷慨的拿出资助来,但数量相对少的很多.值得我们关注的是,MS的AD的发放始终保持着旺盛的势头,除了综合前20的学校,专业前10的学校以外,其他学校对于MS的录取标准始终保持在相对较低的情况,也就会使得家庭有一定经济基础同学获得了相对更多的机会,这里也要注意这个MS虽然入学没有奖学金可是入学后的第二年拿到全奖或部分奖的几率还是非常大的!
综述:
大家在申请的过程中可以考虑MS和PHD相结合的方式来提升录取几率,排名相对靠前的学校可以更多的关注MS,因为录取的要求较宽,但奖学金的几率很低,排名相对靠后一些学校可以考虑PHD这样奖学金的希望就能比较大的提升,需要注意的是这样做会对申请文件的内容做出不同程度上的要求,难度也不小!
四.美国大学更看重你的哪些条件?
美国大学录取通常分两个阶段,第一个阶段对申请者硬件背景进行审核,第二个阶段专业背景进行审核,那么这些教授评审团更看重申请者的哪些条件呢?
1,硬件条件
网上很多人在经常的讨论GPA,TOEFL,GRE,这些成绩的好与坏给大家带来的各种各样的问题,一部分人坚持认为这些成绩并不重要,更有很多人认为这些分数不重要,其实我们要更深入的了解这些成绩就会发现其本身的特点,例如GPA,大家都知道很多学校的GPA要求是在3.0-3.5之间也就是相当于百分制的80到85左右(根据每个学校GPA算法不同有一定的出入)这个加权平均分其实本身的意义并不大,因为美国大学并不会因为这个而对你产生什么样的看法,他们更多的是关注于专业的GPA成绩,尤其是教授评审团那边更多的会关注跟申请相关的专业课的情况,所以即使综合分不高,但专业分很高也还是不错的.
再说托福,托福成绩大多数学校要求的成绩是550分,谁相信这是真的,有几个人成绩是550一下拿到150名学校录取的,凤毛麟角!大多数学校的录取标准是600分,这个东西其实就是水涨船高,中国学生越来越会考托福,大家成绩都很好,人家要看这个分数要有个标准所以自然也就慢慢抬起来了.排名更靠前的学校有的甚至标准在630.老托福的含金量下降的非常快,新托福的出现多少会改变这种现状,不过新托福难考大家也知道,真能考到100分以上着实的不容易.不过真的要是能够上100,对申请还是有一定帮助的.毕竟这个新托福里的听力口语要求都很高能够更好的体现出申请者英语水平,所以相信在明后年的申请过程中新托福的成绩的比较将起到一些作用.托福的写作历来比较被重视.底线是4.0.再低的话恐怕申请好一些的学校就会受到一些制约了.
GRE方面,V对于CS的申请者来说意义不是很大,但最好也不要低于400分,这是底线.要是学校档次上要求偏高的话最好不低于500分.Q对于CS就比较重要了,毕竟理工科专业比较看重这个方面.最好800,底线是700,如果真的是700的话也比较危险啦,GRE的写作的作用不太大,3.0底线.
总评GPA,托福,GRE的重要性,基本上是GPA专业成绩>GRE>老托福(新托福的影响目前很难求证!
第一轮的评审如果这些分数很多都低于底线那么很大可能性是被PASS,没有第二轮的机会了,不过事事没有绝对的我曾经见过托福不到600,GRE刚1200,GPA3.0左右的一个学生成功的申请到综合100以内的一所大学的全奖.我分析有很大的决定因素在于他的软件背景.就是相关的研究经历.虽然是个本科生,可是之前参加国内的各种竞赛,本校的一些课题还是非常丰富的.第一轮的评审可能他也是勉强过关的.
硬件条件里还有几个大家并不是非常关注的部分,托福口语TSE,GRE专业考试SUB,申请者毕业的学校,申请者的推荐人.这些因素在不同程度上也影响着申请者的录取情况,尤其是TSE和GRE的SUB考试,如果这两个成绩有比较出色的表现,可能会完全扭转你其他硬件条件的不足!值得大家以后关注!
2, 软件条件!
软件指的是申请者在专业方面所做的研究,包括本科专业基础课设置,专业课题项目的研究,论文的发表,相关的实习.就像我在上边这个部分说得这个同学,他的成功更多的源于他的背景,我们可以看看自己和身边的人,在本科阶段有几个人是具备丰富的专业研究经历的,这比起其他国家的国际学生来说差距就相当明显了,美国大学更希望要一个有经验的学生来帮助教授完成一些工作,如果我们都不具备这些的话问题也不大,可就是有这么一批同学通过自己的努力,各种渠道获得了这些经历,那么他们在第二轮评审的过程中就占据了很大的优势!如果说硬件条件决定我们的AD,那么软件条件就可以决定了我们的奖学金.也就是说美国大学绝对不会因为我们硬件条件有多么好而给我们发放奖学金.确会因为我们在某个方面积累了丰富的经验而慷慨解囊!
结合太傻十日谈我们再来看一下,个人的包装可以理解为两个部分,首先是优异的硬件条件和申请材料的精美制作,同时更重要的就是个人专业水平的提升,就像十日谈里提到的,一个商品放在那里,顾客要花钱买,不能仅仅靠漂亮的外观,真正能让人东西的就是他强劲的功用,否则人家看看欣赏一下就会放下离开!
五,CS专业的竞争环境是如何?
CS的竞争环境不再像几年前那么火爆了,随着IT行业的滑坡,CS专业的申请人数也在下降,这对于想申请CS专业的同学们来说是件好事儿,但也别高兴的太早,申请人是少了许多,但录取的名额也少了很多,美国大学也在控制招生的数量,也在想办法适应这个特殊的时期. 所以CS在这种情况下申请环境仍然不是很乐观.
此外我们需要注意,我们现在跟将来所要面对的竞争对手有了非常大的一些变化:
1,硬件条件
出身:国内名校背景的CS申请者成为美国大学的关注热点,这个方面对其他学校的申请者来说是非常不利的因素.
GPA: 名校出身,高GPA的申请者越来越多的出现,3.4 3.5已经不是什么问题,3.7 3.8的人大有人在,我曾经接触过几个清华北大的学生他们的GPA达到了3.9,后来了解一下,他们说因为填4.0实在有点太扎眼,所以谦虚点写了3.9,狂汗啊~~~~~.当然了这样的人并不代表全部的申请人群,但这种情况是处在一个上升的趋势.如果大家还处在学习阶段的话就要考虑认真一点面对考试,把GPA推到更高的一个水平吧.
T: 先说拿老托福申请的一些同学, 老托福考到600分已经是一件稀松平常的事情了, 能上610,620甚至630的也大有人在, 申CS方面的同学从近几年对于托福的重视度也在提升, 托福考的越来越好,去年我广泛的基础了一批托福640以上的同学,感觉他们并没有因为自己托福好而考虑只冲击牛校,而是果断的以综合100,专业前50的学校进行整体考虑.这让我实在无法想像如果这些学生跟其他人申请同一所学校的话会不会因为托福成绩而拉开我们的申请优势…….
GRE: 这个考试要分开来说,对于V部分,我觉得美国大学对于CS专业的学生要求的不怎么高,甚至很多学校都没有明确规定V的分数,但是我们可以看到的是CS专业GRE分数薄弱的部分就在于此,拉分就看V了,很多我们的竞争对手V部分可以上600, 这种情况下我们的申请优势再度产生差距.这是一个危险的信号,再说Q,申CS的要是不考个800就有点麻烦了,V的部分已经跟人家产生差距了如果Q再比别人差个几十分,那差距就更大了. 实际情况证明我们的竞争对手很难让我们有任何的喘息.
T/G的写作: 上边没有提到T/G写作部分的情况,因为在这个分数上并不是非常容易产生太大差距的(本身总分就不高…..)我们的竞争对手通常也是在5.0左右徘徊,相对并不会构成太大威胁!
除此之外我们的竞争对手也会考一些TSE, SUB,之类的特殊语言考试提高竞争实力, 有个不错的TSE成绩帮助他们提升了竞争TA的实力,CS的SUB成绩也帮他们提升了拿奖的机会,给他们的申请加了很多的分.
硬件条件方面基本上就是这种状况, 实际上如果我们跟我们的竞争对手产生了差距也是很难弥补的, 但这绝对不是意味着他们是令人恐怖的一群. 因为他们的优势还不仅仅如此……
2,软件背景
专业研究: 牛校的优势并不仅仅在于他们的名声,更多的在于他们的研究领域,与国际前沿的接轨,研究课题项目的水平接近.这种优势是很明显的, 什么863,974,等等国家自然科学基金资助的大课题大项目,他们通过系里的教授获得参与的机会实在是太多了.多的让我们无法想象.我们呢?省一级的科研项目有多少?市级的项目有几个?学校的项目又有多少?这些课题的项目的含金量又有多少,我们又能参与多少…….
论文发表: 我们的竞争对手从大三开始写专业论文,可能有些同学说这没什么了不起的,我大二就开始写了,但大家有没有想过,你的论文专业水平,研究深度怎么样呢?文章发表在什么等级水平的刊物上?
工作经历: 我们的竞争对手越来越多的不是来自各大院校,而是一些国内知名的企业,并以一个资深的技术人员的身份出现…….如果你是一个刚刚走出大学校门,或者还在继续读书的同学,你能想象的到怎么和这些已经在相关行业工作了若干年,具有一定程度的项目研发经历和能力对手竞争呢?
综上所述,我们的竞争对手少了是件好事,但他们的实力和水平处在了一个上升的趋势,这是比人多更可怕的事情!在这种情况下,如何改变,如何以正确的态度面对这些,是非常值得我们考虑的!
尾声:
在新闻晨报曾经有过这样一篇文章<就业前景不再吃香 美国计算机专业降温>,其内容是这样的.”据中国日报报道很长一段时间里,计算机科学与技术专业在全球很多高校里都是超级热门专业,深受学生和家长们的青睐。然而,在当今的美国,由于计算机专业学生毕业后就业前景日益黯淡,选择计算机作为自己主修专业的学生正在逐渐减少。得克萨斯大学奥斯汀分校的统计数字显示,今年登记入学主修计算机的学生人数为1275名,而去年的人数是1465名。俄亥俄州立大学也出现了同样的情况,申请学习计算机专业的人数比去年减少了30%。在位于硅谷的一所大学里,今年上计算机专业的学生只有417名,比去年少了100多人。
美国计算机研究协会透露说,根据他们掌握的情况,去年,美国和加拿大不少高校的计算机专业就已经开始遭到少见的“冷遇”,申请入学的学生均有减少,估计今年的情况也不会太好。”从这篇文章也可以了解到计算机方向受到就业前景的冲击而产生申请降温,这种情况已然持续了数年,但我始终对这门科学非常有信心,我相信随着研究的逐步深入,在未来的几年后IT行业又将带动CS专业的一个更高的热潮!最后祝大家在申请的道路上一路顺风!
为了方便大家了解更多的分支方向,给大家再提供一个更为详细的CS分支列表:
1.Hardware 硬件
Ø Control structures and Microprogramming(控制结构和微程序设计)、
Ø Arithmetic and Logic structures(算法和逻辑结构)、
Ø Memory structures(存储结构)、
Ø Input/output and Data communications(输入/输出和数据通讯)、
Ø Logic Design(逻辑设计)、
Ø Integrated circuits(集成电路)、
Ø VLSI design(超大规模集成电路设计)、
Ø Performance and reliability(性能和稳定性)
2. Software 软件
Ø Computer program and Computer programming(计算机程序和计算机程序设计)、
Ø Concurrent Programming(并发程序设计)、
Ø Parallel Programming(并行程序设计)
Ø Program specification(程序规约)、
Ø Program verification(程序验证)、
Ø Programming techniques(程序设计技术)、
Ø Software engineering(软件工程)、
Ø Configuration management and Software Configuration Management (SCM) (配置管理和软件配置管理)、
Ø Design patterns (模式设计)、
Ø Formal methods (形式方法)、
Ø Object orientation(面向对象程序设计)、
Ø Aspect orientation (面向方面程序设计)、
Ø Documentation Optimization(文件优化)、
Ø Software metrics(软件度量学)、
Ø Structured programming(结构化程序设计)、
Ø Programming languages(程序设计语言)、
Ø Imperative programming Languages(命令程序设计语言)、
Ø Functional programming Languages( 函数程序设计语言)、
Ø Logic programming Languages( 逻辑程序设计语言)、
Ø Operating Systems(操作系统)、
Ø Compiler(编译器)、
Ø Lexical analysis (语法分析)、
Ø Compiler optimization(编译器优化)
3. Theoretical computer science 理论计算机科学
Ø Algorithmic information theory(算法信息理论)、
Ø Computability theory(可计算性理论)、
Ø Cryptography (密码学)、
Ø Formal semantics of programming languages (程序语言的形式语义学)、
Ø Theory of computation (or theoretical computer science) 计算理论(理论计算机科学)、
Ø Analysis of algorithms and problem complexity (算法和问题复杂性分析)、
Ø Logics and meanings of programs(程序逻辑和内涵)、
Ø Mathematical logic and Formal languages(数理逻辑和形式语言)、
Ø Type theory(类理论)、
Ø Quantum computing (昆腾计算)、
Ø Quantum information theory(昆腾信息理论)
4. Data and information systems数据和信息系统
Ø Data structures (数据结构)、
Ø Data storage representations(数据储存和表示)、
Ø Data encryption(数据加密)、
Ø Data compression(数据压缩)、
Ø Data recovery(数据恢复)、
Ø Coding and Information theory (编码和信息理论)、
Ø Files(文件)、
Ø File formats(文件格式)、
Ø Information systems(信息系统)、
Ø Databases (数据库)、
Ø Information Storage and retrieval(信息存储和检索)、
Ø Information Interfaces and Presentation(信息接口和表述)
5. Mathematical foundations 数学基础领域
Ø Boolean algebra(布尔代数)、
Ø Discrete mathematics(离散数学)、
Ø Graph theory (图形理论)、
Ø Mathematical logic (数理逻辑)、
Ø Probability and Statistics(概率论和统计学)、
Ø Information theory( 信息理论)、
Ø Domain theory (域论)、
Ø Category theory (范畴论)、
Ø Set theory (集合论)
6.Computer systems organization 计算机系统组织
Ø Computer architecture(计算机体系结构)
Ø Computer networks (计算机网络)、
Ø Distributed computing(分布式计算)、
Ø Performance of systems (系统性能)、
Ø Computer system implementation(计算机系统实现)。
7.Computing methodologies计算方法论
Ø Symbolic and Algebraic manipulation (符号和代数处理)、
Ø Artificial intelligence(人工智能)、
Ø Computer graphics(计算机图像学)、
Ø Image processing and computer vision(图像处理和计算机视觉)、
Ø Pattern recognition(模式识别)、
Ø Speech recognition (语音识别)、
Ø Simulation and Modeling(仿真和建模)、
Ø Document and text processing(文件和文本处理)、
Ø Digital signal processing(数字信号处理)等。
8.Computer applications计算机的应用领域
Ø Enterprise resource planning(企业资源计划)(ERP)、
Ø Customer relationship management(客户关系管理)、
Ø Human Resource Management Systems(人力资源管理系统)、
Ø Numerical analysis(数值分析)、
Ø Automated theorem proving(自动定理验证)、
Ø Computer algebra systems(计算机代数系统)、
Ø Computational chemistry(计算化学)、
Ø Computational physics(计算物理学)、
Ø Bioinformatics(生物信息学)、
Ø Computational biology(计算生物学)、
Ø Medical informatics (医药信息学)、
Ø Computer-aided engineering(半自动计算机工程)、
Ø Robotics(机器人技术)、
Ø Human-computer interaction(人机交互)、
Ø Speech synthesis(言语合成)
Ø Telecommunications(电讯学)、
Ø Queuing theory(排队理论)等。
转自:http://blog.eduwo.com/space.php?uid=8015237&do=blog&id=7785