留学背景提升|2021考研正式报名开始了!如何成功上岸海内外超级名校最热门专业CS?
今天,2021年考研正式报名开始了!
 
10月10日起至10月31日,2021年全国硕士研究生招生考试进入正式报名阶段,考生可在每天9:00—22:00进行网上报名。
 
这段时间,除了报名的一些相关注意事项,最重要的恐怕是确定好学校和专业了。在升学确定学校和专业这件事情上,不管是国内高考、考研还是申请海外本科或硕士留学,都可以说是最重要的一件事情了。
 
近些年来,如果要问高考志愿填报、考研和去英美等国留学都最热门的专业是什么?答案必须是计算机领域专业。
 
 
一个人在选择专业的时候,基本上已经给自己未来的职业生涯画上了一个圈。你学的专业知识,你接触的人脉,你拥有的资源,就都在这个圈子里了。未来很难跳出,即使跳出了也一样要付出很大代价。因此,就业和薪资是绝大多数同学在选择专业时最看重的因素。
 
在中国,IT业一直是国家优先发展的重点行业,也是人才需求量最大的行业之一。虽然中低端人才相对饱和,需求并不多,但高端人才却是严重短缺。
2019年,华为给8名顶尖的应届毕业生实施年薪制,年薪最高可达201万。这八名学霸的学习的都是目前最火热的AI、计算机和数据方向,有着计算机背景。这也再次证明了为何如今这么多学生对计算机专业趋之若鹜。
 
今年,麦可思研究院发布了最新的《就业蓝皮书:2020年中国本科生就业报告》。
 
根据报告数据,学生毕业半年后或三年后薪资最高的10个专业,如信息安全、软件工程、信息工程、网络工程、计算机科学与技术、数字媒体艺术等,基本集中在计算机等互联网领域,互联网技术领域的专业先发优势很强。 
 
且信息安全、软件工程、网络工程、数字媒体艺术连续三届成为本科就业绿牌专业。
 
PS: 绿牌专业指的是失业量较小,就业率、薪资和就业满意度综合较高的专业,为需求增长型专业。行业需求增长是造就绿牌专业的主要因素,连续绿牌说明相关专业就业优势具有持续性。

而在美国,CS目前也是薪资最高、就业最广的专业,是大家走向人生巅峰的最佳选择。
 
PayScale公布了2018-19年美国大学薪酬报告(PayScale’s 2018-19 College Salary Report),美国大学本科计算机科学专业(Computer Science)的薪资排名TOP100大学的毕业生早期职业薪资几乎全部都达到7w+美元,最高达到10w+。
 
总体来讲,无论国内还是国外,CS作为高薪专业,当之无愧。
 
计算机专业虽然有很多优势,但是国内报考和留学申请的竞争都非常激烈,入学后课业压力也较大。因此,在升学或学习过程中,最好有机会去多做一些side project和其他校外的活动,比如volunteer(CS相关的)、research 或者实习。并且与优秀的人一起工作、一起学习,你会自然而然地获得更多的知识。更重要的,是你会获得更上一层楼的学习和工作能力,以及无限的inspiration,这些都会为你的升学和学习以及未来的就业助力。
 
CIS推荐——

计算机领域超级名校科研项目推荐
 
 人工智能、机器学习与数据挖掘的基础应用实训
 
Application of Data Analysis and Machine Learning
 
本课程导师Pradeep Ravikumar,是卡耐基梅隆大学计算机科学学院终身教授、机器学习研究项目的负责人、第十六届人工智能和数据统计国际会议项目主席、《机器学习》杂志的编辑委员会核心成员、发表核心期刊论文 145 篇,专业学术论文被引用 8657 次。
机器学习是计算机科学以及信号信息领域中重要的热点研究领域。本课程讲授机器学习和数据分析的相关基础理论、主流机器学习思想和方法,旨在让大家深入了解从事机器学习以及相关学科应用的研究人员目前需要学习的方法、技术、数学和算法,为开展相关领域的技术开发和科学研究奠定基础。 
 
信息加密和网络安全技术及电子货币的研究
 
Modern Cryptography: Designing Ciphers and Securing the Internet
 
本课程导师Vipul Goyal,是卡耐基梅隆大学计算机科学学院终身教授,CMU计算机理论组、计算机加密技术组主要负责人、曾在微软研究部担任过7年的研发工作、计算机加密技术领域专家, 27个国际计算机加密技术峰会项目成员、2013年度福布斯30位30岁以下科学及医疗领域杰出人获奖者之一(30 under 30)。
本课题主要是以密码学以及信息技术安全为主,因为这在现代人类生活当中扮演着很重要的角色,课程会介绍不同领域的密码应用程序,例如金融,军事,甚至是我们平时用的手机app。
 
机器学习与数据算法在生物数据分析中的应用
 
Algorithmic Foundation of Computational Biology
 
 本课程导师Sorin Istrail,是布朗大学计算和数学科学教授、计算机科学教授。2000年,他解决了统计力学中一个50年未解决的问题,即三维伊辛模型问题。曾担任美国应用生物系统公司和赛莱拉基因组公司(Celera Genomics)信息学研究小组高级主管和组长。论文“The Sequence of the Human Genome”是被引用最多的科学论文之一,迄今被15,000+篇论文引用。曾连续五年担任布朗大学计算分子生物学中心(CCMB)主任。
本课题主要目的将提供对分子生物学进行计算机运算的应用研究分析,将会涉及到四个主要分析模型和相关学习方法。同时将对其所涉及到的基础部分进行讨论,并提出详细的生物理论问题和计算机科学以及统计结果所会对其产生的影响,建立建模算法,从而解决所涉及到的问题。
 
自主决策机器人系统设计
 
Planning for Autonomous Robots
 
本课程导师Nick Hawes,是牛津大学工程科学系终身教授、伯明翰大学计算机学院荣誉教授、牛津机器人研究所“the GOALS”实验室负责人,还曾主持欧盟第七框架计划STRANDS项目(人工智能方向),其学术论文总引用次数接近两千余次。
本课程会从人工智能方向出发,研究具有解决问题和学习能力的算法,特别是当问题由于规模或不确定性而具有挑战性时,算法则是智能媒介的一部分。近年来,人工智能系统在社会和行业中变得越来越突出,从世界一流的围棋程序到自动驾驶技术。本课程将介绍人工智能(AI)的基本概念,并提供应用这些概念解决实际问题的经验。该课程将介绍知识表现、推理、搜索和学习,涵盖使用逻辑和概率方法的算法。
 
机器学习中的概率分析与处理
 
Probabilistic Machine Learning
 
本课程导师Alex Rogers是牛津大学计算机科学系副主任,主管教学,也是机器系统智能自动化博士培训中心(AIMS CDT)主任。此外,他是咨询公司Joulo联合创始人,英国国家电网碳强度监测程序GridCarbon开发及维护员,牛津赛博物理系统研究组资深成员。已经发表232篇论文,根据Google Scholar,他h指数为53,i10指数为153。
本课程将引导学生对基本概率论进行学习和了解,以及学会运用概率编程解决现实世界中机器学习和数据分析任务的技能和经验。
 
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