2020申请美国CS专业名校怎么样提升录取率？

　　美国绝大多数部分学校都有开设计算机专业。大部分美国学校的计算机工程和EE合并在一起，一般称为ECE或者CEE。有的学校有独立的计算机(CS)系，如CMU(Carnegie Mellon University)就开设有独立的School of CS。那么申请美国CS专业名校怎么样提升录取率呢?

　　计算机专业毕业生的一大优势是薪资水平高，本科毕业生平均起薪为 58,419 美元，研究生则增加到了 70,625 美元。极高的投资回报率，加上专业方向非常多，不同背景的学生 都可以申请，所以计算机专业申请人数连年持续走高，申请竞争激烈，而申请的软硬件条件 也水涨船高。

　　从申请难易来看，软件工程、数据挖掘、分布式计算是现在比较热门的专业，录取的人数比较多;而计算机理论，算法分析，研究方向偏基础，相对来说申请的人数也会少很多。 在录取要求方面，计算机专业对申请者的背景条件并没有很严格的要求。

　　非计算机背景的学生，有相关的专业背景和研究经历也可以申请，比如机械设计、通信工程等专业的学生。

　　计算机专业申请要求

　　美国计算机专业硕士申请，每个学校都有不同的偏好，所以申请要求也有所区别。有些 学校看重 GPA，有些学校看重 GRE，有的学校只看研究经历是否Match。

　　(1) GPA：美国大学官网上，一般对 GPA 的要求是 3.0/4.0。其实这只是对GPA的最低要求，根据申友历年学生 GPA 条件看，成功申请到美国 Top 30 的学生，GPA 大多在 3.5/4.0 以上，个别学校平均录取 GPA 达到了3.8。

　　(2) TOEFL 分数：根据申友留学多年的申请经验来看，申请美国 TOP30 大学，TOEFL 最 好 100 分以上，申请美国 TOP50 的大学，TOEFL 分数在 95 分以上为宜。

　　(3)GRE 分数：一般来说美国 TOP30 的学校，GRE320 分以上比较稳妥。建议时间比较 充足的申请者尽量参加 GRE 计算机专项考试，体现专业实力，更能获得名校青睐。

　　(4)研究经历：除成绩分数硬件条件外，计算机硕士申请还需过硬的专业研究背景。建议尽早找机会积累研究经验，积极联系教授参与研究项目，或多参加各种数学竞赛，对申请也很有帮助。

　　那么问题来了，如何才能有更大的把握申请到以上的院校呢?前面提到的背景提升在申请过程中的作用是举足轻重的，如何才能有机会参加到含金量高的背景提升项目呢?

　　小托来帮忙，托普仕专注美国前三十院校的申请，对于背景项目的申请，更是层层选拔，精心挑选。

　　01中科院海外暑假项目

　　课题：互联网搜索与信息深度挖掘

　　实习地点：中科院自动化所

　　细分专业：计算机、大数据、人工智能、网络、互联网搜索、数据挖掘、统计专题：计算机

　　项目形式：远程+实地成果：海外专利、推荐信

　　课题：计算机动画设计

　　实习地点：北京航空航天大学

　　细分专业：计算机、游戏设计、智能游戏、机器学习、人工智能、动画设计、3D建模、蒙皮设计、运动捕捉专题：计算机项目形式：远程+实地成果：海外专利、推荐信

　　课题：网络信息安全

　　实习地点：中科院计算所

　　细分专业：计算机、人工智能、信息安全、信息安全、网络安全、数据加密、密码学专题：计算机

　　项目形式：远程+实地成果：海外专利、推荐信

　　02清北科研项目以及论文辅导

　　课题名称：面向服务的未来互联网体系结构与机制研究

　　项目内容：涉及数学、计算机等领域，需要学生了解互联网的基本概念、结构及运行机制，并对未来互联网体系结构建立数理模型进行仿真检验。需要使用的方法：数理模型构建，计量实证检验，实验仿真等。项目成果：项目结题时，由北大博士根据课题完成情况，撰写内容独一无二的英文推荐信并署名，助力学生留学申请。同时报名论文辅导的学生可以收获一篇EI/CPCI收录的国际会议论文(独立一作)。

　　课题名称：知识图谱与可视化分析

　　项目内容：涉及计算机、信息管理等领域，通过该项目学生可以掌握快速了解领域学术前沿并以可视化方式展现的能力。项目成果：项目结题时，由北大博士根据课题完成情况，撰写内容独一无二的英文推荐信并署名，助力学生留学申请。同时报名论文辅导的学生可以收获一篇EI/CPCI收录的国际会议论文(独立一作)。

　　课题名称：面向服务的未来互联网体系结构与机制研究

　　项目内容：涉及数学、计算机等领域，需要学生了解互联网的基本概念、结构及运行机制，并对未来互联网体系结构建立数理模型进行仿真检验。项目成果：项目结题时，由北大博士根据课题完成情况，撰写内容独一无二的英文推荐信并署名，助力学生留学申请。同时报名论文辅导的学生可以收获一篇EI/CPCI收录的国际会议论文(独立一作)。

　　03谷歌项目

　　课题名称：算法与数据结构

　　项目内容：主要包括算法入门，基本算法复杂度分析;排序算法包括快速排序，归并排序等;搜索算法，数据结构包括线，队列，二叉树;高阶算法一览;动态规划，贪心算法，图算法等。项目时长：4周项目成果：谷歌导师提供的项目结业证书以及推荐信。

　　课题名称：机器学习实战入门项目

　　项目内容：主要包括概念学习，信息理论，决策树，神经网络和深度学习，估计和偏差-方差权衡，机器学习中的假设检验，贝叶斯学习，K-最近邻和非参数学习，最大边界分类器(SVM)，以及森林等二级方法，装袋和提升。项目成果：颁发给学生内容独一无二的机器学习入门项目结业证明(由硅谷谷歌的技术经理提供推荐信，助力学生的申请)

　　课题名称：计算机视觉实战入门项目

　　项目内容：主要议题包括图像处理，检测和识别，基于几何和基于物理的视觉和视频分析。学生将学习计算机视觉的基本概念以及实践经验，以解决现实生活中的计算机视觉问题。项目时长：4周项目成果：颁发给学生内容独一无二的机器学习入门项目结业证明(由硅谷谷歌的技术经理提供推荐信，助力学生的申请)

　　04美国名校科研项目

　　课题名称：人工智能与神经网络算法

　　教授：Manolis Kellis

　　任职大学：麻省理工学院

　　课题内容：本课程将教授人工智能的基本方法，尤其侧重于神经网络算法的实施。课上会在生物相关的实例中，运用模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型，大量的编程示例和AI技术来解释来自各种各样的信息来源并使用它来实现智能的，目标导向的行为。项目时长：4周项目成果：项目结束后会得到4种类型的官方材料：网申推荐信、成绩单、学术评估，论文成果。

　　课题名称：机器学习在计算生物与实验数据等领域的应用

　　教授：Ziv Bar-Joseph

　　任职大学：卡耐基梅隆大学

　　课题内容：本课程的目的给学生介绍一些机器学习的主要研究方向。该课程将包括一些概率、统计和计算方面的基础知识和必要的背景。我们将讨论几种监督式学习方法, 基于一些观察值重点学习其中一个广义模型。我们还将讨论这些方法的集合体和无监督式学习的方法。学生将通过习题使用各种机器学习方法来获得动手实践经验。还会利用一个项目给学生提供机会使用在课堂上讨论的几个方法来解决现实世界的问题。项目时长：4周项目成果：项目结束后会得到4种类型的官方材料：网申推荐信、成绩单、学术评估，论文成果。

　　课题名称：计算机网络

　　教授：Bill Nace

　　任职大学：卡耐基梅隆大学

　　课题内容：教授将通过教授计算机网络的基本原则来提高学生的理 解能力。在自上而下分析法中，教授会带领学生检查协议栈的应用程序，传输，网络和数据链路层。在每一层学生将仔 细研究一个协议(HTTP，TCP，IP，WiFi)并粗略检查其他(DNS，UDP，IPv6，以太网)。学生将以小组形式检查 感兴趣的高级网络课题并基于他们的发现完成研究论文。项目时长：10周项目成果：项目结束后会得到4种类型的官方材料：网申推荐信、成绩单、学术评估，论文成果。

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