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贝勒大学信息系统管理专业
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3秒自动关闭窗口美国大学热门专业-&管理信息系统&Management&information&systems
&如果你对信息技术感兴趣，又想从事管理相关的工作，管理信息系统是一个很合适你的专业。通过对管理信息系统（MIS）的学习，你将学会如何运用信息技术去解决商业问题。
毫无疑问，学习这个专业,你必须熟悉各种计算机系统和软件以及通信系统(例如电话系统)。你将学习信息支持系统的设计、开发和维护。你会了解信息支持系统对商业经营和管理决策的支持方式，如何进行有效的系统开发和管理以及熟悉在信息系统发展中出现的新技术。同时，你要学会使用正确的技术来解决由于商业环境改变产生的新问题。
未来你将为商业组织工作，所以你需要了解商业组织如何运作，金融、人力资源、市场营销和会计也是这个专业的核心课程。除此之外，你还需要学习社会学和心理学课程以及提高你的交流能力（包括听说读写的技能）。
管理信息系统专业的核心课程包括：
系统开发编程
系统分析和设计
数据库设计
数据库管理
网络和电讯
金融信息系统
信息服务管理
高级软件开发
决策支持技术
项目管理和实践
管理信息系统的课程通过课堂教学等多种形式来教授。在实验室里，你可以应用多种软件系统帮助你完成各种作业，包括阅读、小测验、家庭作业、期中期末考试、个人和团体项目以及学期报告。对研究有兴趣的学生有机会在导师的指导下完成独立的项目。
不同大学里，管理信息系统的项目可能有不同的课程侧重点。比如有些项目重点在技术相关的课题，有些项目则多讲授管理相关的内容。你可以从项目提供的课程看出这个项目的教学侧重点。美国大学一般把这个专业设置在商学院里,
少数大学也有单独的管理信息系统科系。在寻找管理信息系统相关工作的时候，你应该有一些商业方面的经验。许多项目提供本地的实习机会来增加你对商业的亲身体验。这种体验对强调商业过程分析的系统分析工作和需要同多个行业合作的咨询工作尤其重要。
美国声誉比较好的MIS专业位于：
Arizona State University
Brigham Young University
Carnegie Mellon University
Florida International University
Florida State University
Miami Dade College
Ohio State University-Main Campus
Oklahoma state Univ, Stillwater
Pennsylvania State University-Main Campus
Purdue University-Main Campus
Temple University
Texas A & M University
The University of Texas at Austin
Univ of Illiniois Chicago
Univ of Illiniois, Springfield
University of Arizona
University of Central Florida
University of Houston
University of Illinois at Urbana-Champaign
University of Minnesota-Twin Cities
University of North Texas
University of South Florida
University of Washington-Seattle Campus
University of Wisconsin-Madison
University of South florida ( USF)
对于具有管理信息系统知识和商业头脑的学生来说，这个专业的就业形势总体来看不错。工作机会的增长速度要远超过美国劳动力市场的平均增长速度。对管理信息系统安全的高度重视使有计算机安全方面经验的管理者更受欢迎，实际上，这方面的知识已经成为这个行业从业者必备的知识。如果学生对某一个方面的专业方向有浓厚兴趣，比如针对医疗系统的信息安全研究，他们在毕业后通常有很好的机会在特殊专业领域找到理想工作。除此之外，如果有金融、市场营销、运营或会计及管理信息系统的双学位，学生也比较容易找到满意的工作。要了解更多行业信息，请参考以下网站：
美国信息系统联合会 Association for Information
Systems （AIS）
计算机械联合会 Association of Computing
Machinery （ACM）
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。美国数据分析（Business Analytics）专业详细介绍
美国数据分析（Business Analytics）专业详细介绍
Data Science 作为一个宽口径的新兴职业方向，充满了工作机会，同时，无论你是学什么与业出身的，都有新与业、新领域的知识要学。比如工作期间，学统计的去研究一下优化、计量经济，学计算机的深入加强统计知识，都可能有机会。看到市场对数据人才的追求日益激烈，许多大学开始与门开设数据分析类与业。近几年来，美国很多学校也开设了analytics的多门硕士项目，比如 Northwestern、 NCSU，但是开设这类专业的学校，一般综合排名低，除了西北大学，以前少有学校问津 analytics；随着过去两年data science和bigdata的共起，UIUC、UT Austin、NYU等都相继开设了analytics、Data Science类的硕士项目，包括弗吉尼亚大学、哥伦比亚大学、俄亥俄州立大学等开设宣布计划开设数据科学方面的硕士研究生培养项目。例如，南加州大学马歇尔商学院就与门开设了商业数据分析的硕士项目。该项目总终的第一句话就是：商业数据分析是现在全美增长最迅速的领域。数据科学专业需要具备的能力 （1）、计算机科学能力一般来说，数据科学与业大多要求具备编程、计算机科学相关的与业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的 Hadoop、Mahout等大规模幵发处理技术等机器学习相关的技能。（2）、数学、统计、数据挖掘的能力除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、 SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R 的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而专具备将结果迚行可视化的高品质图表生成功能，不可以通过简单的命令来运行。此外，它还具备称为CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包扩展机制，通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大，但是学习曲线较为陡峭，建议从python 入手。 （3）、数据可视化 信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义迚行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。 （4）、跨界为王麦肯锡认为未来需要更多的“translators”，能够在IT 技术，数据分析和商业决策之间架起一座桥梁的复合型人才是最被人需要的。”translators“可以驱劢整个数据分析戓略的设计和执行，同时连接的IT ，数据分析和业务部门的团队。如果缺少“translators“，即使拥有高端的数据分析策略和工具方法也是于事无补的。天才的”translators“非常罕见。但是大家可以各敬其职，数据战略家可以使用IT 知识和经验来制定商业决策，数据科学家可以结合对与业知识的深入理解使用IT 技术开发复杂的模型和算法，分析顾问可以结合实际的业务知识不分析经验聚焦下一个行业爆点。 未来就业前景这类硕士项目的最大优势是在于读程设置，software system、machine learning、database、 optimization、decision science、statistics、business intelligence等所有涉及到的领域知识，往往都会学一些。因此，跟比如学统计戒者计算机出身的同学相比，有analytics硕士学位的同学，知识结构更合理、更全面。也正是因为这点，目前学这个与业的同学找工作很容易。以下数字可以说明数据人才有多稀缺。一个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，就可以轻松赚到 20万至30万美元的年薪。在美国职业社交网站领英网(LinkedIn)，有3.6万个数据科学家的职位虚位以待。另一家网站的数据显示，去年底有6000家公司正在招聘数据方面的人才。【选校大揭底】 美国目前总有45所大学开设的数据分析相关与业硕士研究生读程项目。小科对这45 所院校做了整理的查校，总结如下：所有都相对集中在美国的东部、北部区域，所开设的大数据分析硕士学位课程可以分为三个类型。 1、数据分析科学硕士学位课程(MSA，Masterof Science in Analytics) 美国有14所大学，总性是属新开发的跨学科读程，将应用数学、统计学、计算机科学，以及各种商业学科诸如营销、财务等融合在一起，即使一些学位使用预测分析(Predictive Analytics)戒数据分析(Data Analytics)冠名其读程内容也大致相同;2、商业数据分析硕士学位课程(MSBA，Masterof Science in Business Analytics) 美国有17所大学开设此学位课程，其特点基本上是由各大学商学院新开设戒改名而来的，也会有不与其他学院联合办学的情况，和MSA类似面向技术的读程稍少一些，但也不意味着MSBA就完全偏向商科。3、属其他学科的硕士学位但主修方向是数据分析(Other M.S. Programs， Analytics Tracks andConcentrations) 开设该项目课程的有14所院校，常冠以数据科学(Data Science)这个名称，一般开设在商学院以外的学院，将数据分析课程与其他学科结合的硕士学位，还有的情况是将原有的旧专业改为数据分析与业，有时还可能沿用原有的与业名称，目标是从庞大数量种类的数据中去获得能有效沟通的可执行见解。以下我们筛选了其中5所院校做以详细的查校结果汇总，如果想要了解更多院校查校信息1、加州大学伯克利分校信息与数据科学专业（MS in Information and Data Science）：专业介绍： 加州大学伯克利分校有两个相关的学位项目：数据科学工程硕士Masterof Engineering （concentration in Data Science），信息数据科学硕士Master of Information andData Science （MIDS），伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能，立足现有最前沿的技术，扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。加州大学伯克利分校官网申请大数据： GPA要求：3.0；TOEFL要求：90；IELTS要求：7.0；GRE 要求：Required；GRE Subject：Not Required申请学期：夏季申请截止日期：2月14日学费：$2,222.22/学分申请说明：信息数据科学硕士（MS in Information and Data Science）：为期20个月，总计27个学分，受西部学校和学院学会（WASC）认证。要求申请者本科毕业，有计算机科学、数据结构、算法分析、线性代数等相关工作戒实习经验，如有5年以上工作经验则更受欢迎。毕业生可从事航空工程人员、建筑师、商业分析师、商业智能分析师、首席技术官、合同技术与家、数据分析师、互联网安全顾问、定量分析师、研究工程师、系统工程师等职业。无奖学金申请，国际学生需自费攻诺。 录取数据：招生年：2016年春季学期；女生比例：24%；平均年龄：33；年龄范围：22-57；本科平均GPA： 3.49；GMAT数学均分：76%；GMAT 阅读均分：84%；GRE数学均分：82%；GRE阅读均分：82%；伯克利是有着矛盾的两面性：一方面是草根的，平民的，大众的。BerkeleyHippie成为了伯克利学生自黑的主要槽点，校园附近随处可见千奇百怪的各色人等，如某街头艺人；但是，另一方面是尖端的，精英的，前沿的，比如叧有诺贝尔奖获得者才能用的停车位。在伯克利接触到的学生基本上可以分为两拨：一拨是以科研为主的有志青年（包括绝大多数的PhD 和极少部分的本科生），他们对本与业的热情天赋让我毫不怀疑地相信这波人是会引领未来人类科技进步的行业精英；另一拨则是普普通通的学生，他们由于机缘巧合，家庭背景，或者自己个人的奋斗，得以相聚在伯克利的校园里。他们大多想找个好工作回馈父母家人，他们得益于伯克利这个平台的帮劣也因此对这个平台感恩戴德，他们和平常人一样，不过多了顶绣着伯克利商标的帽子，他们中的大多数未来会湮没在茫茫人海中。2、哥伦比亚大学数据科学专业（MS Data Science Track）专业介绍： 哥伦比亚大学有一个业界顶尖的大数据科学的工程研究室（Institute for Data Sciences and Engineering），学生在此参与实验科研项目。该项目是2014年秋季新开设的，由此可见其对于这一与业的重视。项目开设在工学院下，项目侧重数据挖掘、算法和统计建模(i.e., Algorithms for Data Science, Machine Learning for DataScience, Statistical Inference & Modeling)，培养方案面向业界需求。哥伦比亚大学官网申请大数据：开设学位：MS要求：TOEFL99；GPA要求：3.0；IELTS要求：6.5；GRE要求：Required；GRE Subject： Not Required；可申请学期：秋季申请截止日期：2月 15日学费：$1,858/学分申请说明： 哥伦比亚大学数据科学（Data Science）与业由数据科学所（Data Science Institute）开设，研究生招收MS 学生。要求申请者本科毕业，拥有一定的数学及编程基础，需要递交GRE成绩，但无最低GRE、GPA等分数要求，不可使用GMAT代替GRE成绩。该MS 项目为期1 年，总修30个学分，无需撰写毕业论文。哥伦比亚大学工程不应用科学学院未设定有最低TOEFL/IELTS 分数要求，此外，该学院还认可PTE成绩，总分要求不低于68分；该项目无最低GPA要求，按美国大学研究生申请一般规定，GPA尤其是在校成绩平均不低于3.0 分；所有与业均需有GRE 成绩；除应用物理与业外，所有与业均无需GRE Subject成绩；未设定有最低GRE分数要求，但录取学生的GRE阅读平均百分比排名多在64%以上，数学多在82%以上；不接受GMAT成绩。3、纽约大学数据科学专业（MS in Data Science）专业介绍： 纽约大学的data science 既不是在 stern商学院下面，也不是在computer science下面，而是在 math下面。申请的时候应该比较看重数学背景，该与业开设于2013年，开设在 math下面的一个与门的Center for Data Science，为想迚入NYU的申请者多提供了一个录取的可能通道。基于这个与业的培养目标focuses on the development of new methods for data science。它录取的学生背景大多是理工科背景的居多：Math，Stat，也录取过几个 CS, EE, Econ与业的学生。 纽约大学官网申请大数据：开设学位：MS要求：GPA要求：3.0；TOEFL要求：100；IELTS要求：不接受；GRE要求：Required；GRE Subject：NotRequired；可申请学期：秋季申请截止日期：2月4日学费：$1,664/学分申请说明：纽约大学数据科学硕士（MS in Data Science）一般为期4个学期，要求学生有足够强大的数学知识背景和一定的计算机科学基础知识，学习过微积分、线性代数、统计学、概率论以及计算机科学等读程。该项目仅秋季学期可以申请，截止日期为2月4日，无需GRE Subject数学科目考试成绩。该项目基本无奖学金。 纽约大学文理研究生院按学分收取学费，一般PhD要求修满72个以上的学分，硕士要求修满32-34个学分。按全日制授课项目，平均每年可修学分至少24个。此处为2016-17学年文理研究生院平均每个学分的学费标准，需要注意的是，该费用每年会有较小（不超过5%）的涨浮。 TOEFL：不低于100分，无单项要求，不接受IELTS成绩；数据科学硕士项目仅限秋季学期申请，申请截止日期为2月4日。课程设置： 该与业学制两年，总修36学分。录取统计：我们从这个项目2013Fall 第一次招生的录取数据来看：打算要30个人，收到152封申请，发了50 个ad，刚好来了30个。 30个人里面，背景情况，undergraduate有11个，已经拿到一个 graduate的大概有10个（有1，2个phd，其余都是 master），剩下的就是已经工作了的。所以这 30个人是同时包括part-time和full-time 的。粗略分布： White10人，Asian20人吧，其中2个印度人，1个韩国人，1个日本人，1个台湾人，其余都是大陆的。average age=25. 大陆分布：10个左右美本，5个非美本吧。美本来源包括umn,uiuc,u of toronto, wisc-madison,git等等等等。感觉美本基本都是美国的数学强校，本科与业也都是math，stat，ieor，有几个cs ee econ的。非美本有 5个，其中一个港大，一个清华ee。当然随着Data Science的持续火热，未来的申请人数预测会增长到至少300人！知乎学长经验谈以下是NYU总体给我的感觉： NYU的优势是在于Data 的读太多了，DS自己的读不说，Cournat的CS也包含了一部分Big Data, NLP之类的读（同被DS的 Big Data坑= =，不过Cournat CS有门Real Time Big Data Analytics不知道会不会好些），Steinhard 的A3SR会有很多应用统计的读程，Stern有统计的PhD,还有 Info的偶尔也提供一些读程可以上， Tandon CS有可视化，CUSP 有城市数据分析（ML，Big Data这些的我们都开，不过和 DS的侧重不一样，还有通过传感器去采集数据，如何分析声音图像数据等等）Tisch的ITP还包含了一部分数据可视化（Data Art），前端（Creating API）和传感器的读程。除了Stern的读比较难选以外，其他学院的读基本开了就能选到。4、普渡大学商业分析与信息管理专业（MS Business Analytics & Information Management, BAIM）专业介绍：和麻省理工学院的MBA一样，该项目都有个单独的分支是商业分析，学生学习的基础读程涵盖高级商业分析、数据挖掘、数据管理等，选修课程可以从以下三个领域选择：●商业分析咨询●金融/财务咨询●市场营销咨询普渡大学官网申请大数据： USNEWS排名：47（商学院排名）GPA要求：3.0；TOEFL 要求：93；IELTS要求：7.5；GMAT要求： Required；工作经验要求：无；可申请学期：夏季申请截止日期：1月16日-3月1 日学费：$46,000 申请说明： 普渡大学商业分析不信息管理硕士（MS Business Analytics & Information Management, BAIM）项目为期11个月，总计修36个学分。要求申请者本科毕业，不限与业背景，无前置课程要求，如有相关工作实习经验则更受欢迎，符合录取要求的学生将由机会参加学校安排的面试。该项目以授课内容为主，无需撰写毕业论文，主要是通过理论不实践相结合的方式让学生通过将多样化的软件工具合理的运用于商业实践中来，分为3个与业方向，即：物流分析方向（Supply Chain Analytics Track）、投资分析方向（Investment Analytics Track）和公司金融分析方向（Corporate Finance Analytics Track）。 毕业生可申请OPT，在校生可申请 CPT，从事 IT、战略、商业智能不管理咨询、优化咨询、数据分析内部审计等职业，平均薪资为56,724美金，薪资中值为65,000美金。该项目提供Merit-based奖学金，十分有限，国际学生一般很难申请。 TOEFL总分要求不低于93分，阅读和口语均不低于22分，写作不低于20分，听力不低于18分；IELTS总分不低于7.5分，单项均不低于7.0分；PTE总分不低于70 分；GRE可替代GMAT成绩，无最低成绩要求；上文提及的截止日期为国际学生最晚申请截止日期，该项目提供提前录取，截止日期为9月1日-11月15日，推荐申请截止日期为 11 月 16 日-1 月 15 日。录取统计：招生：2016 招生人数：21；女生比例：43%；平均年龄：24；平均工作经验：30个月；本科平均 GPA：3.42；GMAT均分：690；TOEFL 均分：1065、马里兰大学帕克分校商业分析专业（Masterof Science in Business Analytics）专业介绍： 马里兰大学的商业市场分析硕士成立于2013年秋，向学生提供一种综合的训练，用于解决市场分析时处理客户数据的各种问题，尤其是利用数学不统计模型和工具。核心课程： ●8门必修读（比如市场管理、客户分析、统计编程、数据科学等） ●5门应用读程（市场预测、零售分析、客户资源管理等） ●1个实践学习项目马里兰大学帕克分校官网申请大数据： USNEWS排名：41（商学院排名）GPA要求：3.0TOEFL 要求：100IELTS要求：7.0GMAT要求：600；学费：$61,177 可申请学期：秋季申请截止日期：2月15日工作经验要求：无申请说明： 马里兰大学帕克分校商业分析硕士（Master of Science in Business Analytics）为期1年左右，总共修30个学分，受国际高等商学院联盟（AACSB）认证，要求申请者本科毕业，不限与业背景，要拥有很强的数学能力，本科GPA3.0以上，要求递交GMAT或GRE成绩，但未设定有最低分数要求，但通常被录取的学生GMAT分数在600分以上，要求递交预录制视频材料。马里兰大学学院公园分校本校高年级学生如申请商学院研究生项目，豁免申请费、GMAT/GRE分数/预录制视频材料，以及希望获得Merit-based奖学金，GPA须达到3.5以上，专统计分析和数学研究方法课程GPA在B（相当于3.0）以上，仅工程学院、计算机、数学不自然科学学院要求 GPA 达到 3.2，统计分析和数学研究方法读程 GPA 在 B（相当于 3.0）以上即可。该项目属STEM项目。该项目向学生提供Merit Based Awards，该奖学金自动随Offer发放，无需单独申请，主要依据学术成绩、领导力潜质、GMAT/GRE 分数等。商学院还向来自马里兰大学系统、哥伦比亚都会区和“十校联盟（Big Ten ）”成员的优秀申请者提供奖学金额为$10,000 的Graduate Assistantship（缩写 GA）。如学生未有申请到商学院提供的GA，可考虑申请马里兰大学学院公园分校发放的GA，由于GA通常是由各系独立处理申请，因此建议学生可直接不相关科系取得联系。GA奖学金包括部分学费减免，每学期 180 个小时的工作补劣，按州内学生学费水准缴纳学费，还有机会参不拓展技术、沟通、企业研究、教学、小型商业咨询和项目管理的技能培训。
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美国大学CS专业细分方向及发展前景
更新时间： 11:22 来源：网络整理
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美国大学CS专业细分方向及发展前景
来源:方舟人教育
原标题：美国大学CS专业细分方向及发展前景
一、美国计算机专业概况及分类
Computer science(CS) 也就是计算机科学，它是一门包括各种各样与计算机信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、形式化语法等等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。作为一门学科，它与数学、计算机程序设计、软件工程和计算机工程有显著的不同，却通常被混淆，尽管这些学科之间存在不同程度的交叉和覆盖。
世界上第一个计算机科学系是由美国的普渡大学在1962年设立，第一个计算机学院于1980年由美国的东北大学设立。
计算机科学领域的最高荣誉是ACM设立的图灵奖，被誉为是计算机科学的诺贝尔奖。
二、CS专业细分方向及发展前景
计算机专业作为美国理工科申请中的热门专业之一，对专业知识要求高，竞争激烈。美国计算机专业(简称CS专业)的研究领域极为广阔，美国的各大高校的CS系的专业方向也有不同的侧重点。计算机专业是个很不错很有前景的专业，不管是在国内学习也好还是去国外留学也好，计算机专业都是学生们钟爱的，更加具有含金量。
三、计算机科学以及计算机工程的比较
计算机科学 computer science(简称CS)是研究机器自动计算本身的性质、规律和问题的一门科学。
计算机科学研究的课题
1、计算机程序能做什么和不能做什么(可计算性);
2、如何使程序更高效的执行特定任务(算法和复杂性理论);
3、程序如何存取不同类型的数据(数据结构和数据库);
4、程序如何显得更具有智能(人工智能);
5、人类如何与程序沟通(人机互动和人机界面)。
与计算机工程专业(CE)侧重于应用方面的研究不同，计算机科学专业(CS)则更侧重于计算机的理论研究，包括运算能力，算法、数据结构、人工智能、人机互动和人机界面等。在美国计算机工程(CE)与计算机科学(CS)分属两个不同的学科，它们既有相互交叉的课程，又有各自独立的研究和发展方向，美国各高校也有各自的强项。所以，如果你要选择专业时，必须充分了解各学科的特点、你的兴趣所在以及你对未来就业与职业规划的志向。
计算机工程 computer engineering(简称CPEG)是研究计算机系统及其应用技术的一门科学。涉及电气工程和计算机科学领域，从设计的计算机处理器，个人电脑、服务器和超级计算机到使用计算机这个工具来解决一些应用上的问题，如程控机床、车辆监控、工业和家电监控系统等。
简单的说：科学主要注重理论研究，工程主要注重系统应用。
三、美国计算机科学专业细分方向
计算机学科主要分为三个大的研究类别：计算机系统结构、计算机应用、计算机软件与理论。
美国计算机科学专业主要有十大分支：软件工程、数据库、计算机网络、人工智能、计算机图形学和多媒体、体系结构/编译器和并行计算、人机交互、管理信息系统、信息安全、理论和算法。
不同的专业方向，有不同的专业背景要求和申请要求，具体方向有
1.系统与网络（System and Network）
计算机网络是利用通信设备和线路将地理位置不同的、功能独立的多个计算机系统连接起来，以功能完善的网络软件实现网络的硬件、软件及资源共享和信息传递的系统。简单的说即连接两台或多台计算机进行通信的系统，此分支方向主要的学习内容从网络基础理论，拓扑结构，相关组成硬件，传输媒体（光导纤维，同轴电缆，双绞线的有线传输，卫星传输，红外线传输，激光传输，无线电波等无线传输），到各种网络协议等。
2.人工智能与机器人（Artificial Intelligence and Robotics）
主要包括机器意识（包括机器学习，知识表达与推论，机器人），动态系统模拟，动力学计算，触觉控制（haptic control）自然语言习得与处理，计算语言学，统计语言技术，自动推理，图形图像，人机交互，成像感知与传感器，概率推论，神经估算，计算机视觉，视觉场景认知，模式识别，人工免疫，神经网络，遗传算法，小波分析，信息系统以及计划，信息提取，制造和控制理论等。
3.计算机隐私与安全（Privacy and Security）
计算机安全主要是保护计算机与网络免于滥用和干扰。从过去的历史看来，计算机攻击一般来说包含了攻击系统的完整性，保密性与可用性。而如今的信息安全技术一直在发展中，不单包含了对上述攻击的防御，同时也增加了更多的应用，如垃圾邮件，以及防止身份盗用而导致的信息泄露等。
4.编程语言（Programming Language）
包括开发新型编程语言以助程序员实用高效地开发可靠的软件，计算机辅助语言学习，计算语言学，从初阶的打字理论，自动定理证明，语义学等发展到如今的基于语言的途径以解决计算机安全与分布式编程中的重大问题，语言应用，编程分析与优化等，可以从根本上提高软件可靠性与安全性。
5.数据库（Database）
与数据管理相关的所有方面，包括数据存储，数据检索，数据分析和视觉化，如为超大型数据组开发高效算法，为各种新型的应用领域建立大型的数据系统，也有与其他领域进行跨学科的研究，可应用的领域有电脑游戏设计，数据隐私与安全等。
6.计算机图形学（Computer Graphics）
计算机图形学（Computer Graphics，简称CG）是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。 如何在计算机中表示图形,以及如何利用计算机进行图形的生成、处理和显示的相关原理与算法，构成了计算机图形学的主要学习内容。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。从处理技术上来看，图形主要分为两类，一类是由线条组成的图形，如工程图、等高线地图、曲面的线框图等，另一类是类似于照片的明暗图（Shading），也就是通常所说的真实感图形。
7.生物信息学与计算生物学（Bioinformatics and Computational Biology）
人类基因工程的完成对现代生物学中的新型计算和理论工具提出了新的要求。这些计算和理论工具对于分析，理解和控制生命的具体信息都是至关重要的。生物信息学与计算生物学在此历史背景下应运而生。此方向属新兴的研究，主要是利用应用数学，信息学，统计学与计算机科学的方法来研究生物学的问题，因此也需要从事此方向学习和研究的学生有较强的数学和统计背景。目前来说研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选），处理（编辑，整理，管理和显示）及利用（计算和模拟）。
8.算法（Algorithm）
广义上面的算法是指为解决一个问题而采取的方法和步骤，而CS下的算法则是指计算机为了解决某一个问题或者完成某一个任务的一系列清晰的指令。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。现代的算法理论主要的研究目的在于如何开发出更加效率的算法，研究相关的算法的设计方法与实现技术。
9.计算机理论（Computer Theory）
核心课题，归纳起来涵盖了可计算性、文法与自动机、逻辑学、复杂性及语义学等5个部分，涉及到可计算性理论、形式语言、逻辑学与自动演绎、可计算复杂性和编程语言的语义等内容，并学习和研究这些内容之间的联系。
10.科学计算（Scientific Computing）
科学计算，又称为计算科学，它的主要学习内容和研究领域是利用数学模型的构造以及数量分析的技术，通过计算机来分析和解决科学问题。在实际的应用中，科学计算经常用于计算机仿真以及其它各种问题的数学计算，包括数值模拟、模型拟合与数据分析以及最优化计算等等。数值分析（Numerical analysis），是科学计算专业方向中所会应用到的核心方法。
11.软件工程（Software Engineering）
软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它的目标是在时间、资源、人员这3个主要限制条件下构建满足用户需求的软件系统，包括提高软件质量设计新的形式与结构、开发新的科技以降低软件系统的成本、提高软件的正确性与实用性。软件工程的关注点是如何为用户创造价值。在学习内容方面它涉及到程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。
12.计算机视觉（Computer Vision）
计算机视觉是一门研究如何使机器―看‖的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取―信息‖的人工智能系统。比较经典的计算机视觉应用包括识别（如在巨大的图像集合或视频中寻找包含指定内容的所有图片或视频片段）、运动（图像跟踪：跟踪运动的物体）、场景重建以及图像恢复等等。
13.计算机体系结构（Computer Architecture）
计算机体系结构主要学习与研究计算机的结构和功能，以及它们在电子技术方面的应用。抽象来说，计算机体系结构是一个系统在其所处环境中最高层次的概念；它确定了一台计算机硬件和软件之间的衔接。具体地说计算机体系结构指的是计算机系统设计的观念与架构，描述计算机在实做的设计原则。它确定了一台计算机设计的部件、部件功能以及部件间接口。以常见的冯·诺伊曼设计为例，体系结构设计包括了：指令集、微体系结构、数据表示、寻址方式、寄存器定义、指令系统、异常机制、机器工作状态的定义和切换、输入输出结构等。
14.人机交互（Human Computer Interaction）
人机交互，简称HCI，是一门研究人、计算机以及它们之间的相互影响的学科。人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。它包括机器通过输出或显示设备给人提供大量有关信息及提示请示等，人通过输入设备给机器输入有关信息，回答问题等。人机交互技术是计算机用户界面设计中的重要内容之一。它与认知学、人机工程学、心理学等学科领域有密切的联系。
计算机专业自身就业方向较为广泛，例如：
金融： 算法工程师、分析师
IT：软件开发工程师、数据库开发工程师
除此以外还有其他很多公司或机构都需要招收计算机背景的学生来提供各种技术支持，如在美新兴的商业分析，管理信息系统，人工交互和数据科学等项目。
申请注意事项
1、绝大多数的美国学校的计算机工程和电子电气工程 Electrical Engineering 是合并在一起的，一般称为 ECE ( electronic and computer engineering ) department 或者 CEE ( computerand electronic engineering )，如 MIT 的 CS 就开设在 EECS 系下面。有的学校有单独的计算机 ( CS ) 系，如 CMU 开设有独立的 School of Computer Science
2、HCI (人机交互)是 BME ， Art ， CS， EE / ME 的高度混合的一个交叉学科，CS背景的人申请需要补足艺术类背景。
芝加哥大学(其计算机系是美国最强的计算机系之一，最大特点是注重计算机科学与现今商业需要的结合，培养学生掌握如何应用理论和计算机工具，并延伸到商业和市场应用及各种决策分析中。)
卡内基梅隆(全美计算机专业排名佼佼者，同时也是划分计算机方向最细致的学校。新校区位于硅谷，地理位置便利)
康奈尔大学(理论研究很好，不仅研究算法，更注重研究算法的有效性和可行性。)
哥伦比亚大学(常青藤名校，学校地理位置优越。)
布朗大学(常青藤名校，独特的地理位置带来很大的就业优势。申请者数目增长很快，申请难度水涨船高)
莱斯大学(CS方向毕业生多受各大公司青睐。)
纽约大学(学校地理位置优越，位于曼哈顿下部，靠近最核心的金融区，毕业生很多进入金融行业，比如高盛、摩根斯坦利等。)
南加利福尼亚大学(地点在加州洛杉矶，地理位置好，综合名气大，为硅谷输出很多优质毕业生)
马里兰大学(计算机牛校。地理位置优良，学费相对便宜，专排靠前)
加州大学圣地亚哥分校( CS 方向有 AI， Bioinformatics , CE , System , Database , CV , HCI , SE , theory 。位于加州最南端的圣地亚哥，风景秀丽四季如夏。)
约翰霍普金斯大学(该校 CS 的主攻的方向主要在 ML , Robotics 和 Security 这些方向。)