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美国计算机专业大学排名
美国的计算机专业排名，有U.S.News & World Report美国新闻与世界报道，和National Research Council美国国家科学研究委员会两种。U.S.News & World Report是利用美国教育统计中心提供的数据，主要从博士的教学作为评估依据，包括几大主要分支。National Research Council同样以博士研究水平为依据，但是同时也采纳师资水平，研究领域的效能，评估的分支方向更细，是我比较喜欢的排名依据。
U.S.News & World Report
National Research Council
#1
Carnegie Mellon University
1 Stanford 4.97
#1
Massachusetts Institute of Technology
2 MIT 4.91
#1
Stanford University
3 Cal Berkeley 4.88
#1
University of California--Berkeley
4 Carnegie Mellon 4.76
#5
Cornell University
5 Cornell 4.64
#5
University of Illinois--Urbana-Champaign
6 Princeton 4.31
#7
University of Washington Seattle
7 Texas 4.18
#8
Princeton University
8 Illinois 4.09
#8
University of Texas--Austin
9 Washington 4.04
#10
Georgia Institute of Technology
10 Wisconsin 4.00
#11
California Institute of Technology
11 Harvard 3.94
#11
University of Wisconsin--Madison
12 Cal Tech 3.93
#13
University of Michigan--Ann Arbor
13 Brown 3.86
#14
University of California--Los Angeles
14 Yale 3.73
#14
University of California--San Diego
15 UCLA 3.73
#14
University of Maryland--College Park
16 Maryland 3.69
#17
Columbia University
17 NYU 3.60
#17
Harvard University
18 Massachusetts 3.59
#17
University of Pennsylvania
19 Rice 3.55
#20
Brown University
20 Southern Cal 3.52
#20
Purdue University--West Lafayette
21 Michigan 3.49
#20
Rice University
22 Columbia 3.45
#20
University of Massachusetts--Amherst
23 Cal San Diego 3.45
#20
University of North Carolina--Chapel Hill
24 Penn 3.31
#20
University of Southern California
25 Chicago 3.31
#20
Yale University
26 Purdue 3.28
#27
Duke University
27 Rutgers 3.25
#28
Johns Hopkins University
28 Duke 3.17
#28
New York University
29 North Carolina 3.16
#28
Ohio State University
30 Rochester 3.13
#28
Pennsylvania State University--University Park
31 SUNY Stony Brook 3.12
#28
Rutgers University--New Brunswick
32 Georgia Tech 3.10
#28
University of California--Irvine
33 Arizona 3.05
#28
University of Virginia
34 Cal Irvine 3.03
#35
Northwestern University
35 Virginia 3.02
计算机专业的研究领域主要包括：
Algorithms and Data Structures算法与数据结构
Artificial Intelligence人工智能
Computer Games计算机游戏
Computer Graphics计算机图形
Databases数据库
Data Science数据挖掘
Human-Computer Interaction人机交互
Information Systems信息系统
Library and Information Science图书馆与信息学
Networking计算机网络
Robotics机器人学
Software Engineering软件工程
Systems系统
等
期中人工智能Artificial Intelligence作为计算机最主要的研究领域，又下辖Cognitive Sciences认知科学、Computer Vision计算机视觉、Expert System专家系统、Intelligent Search智能搜索、Machine Learning机器学习、Natural Language Processing自然语言处理等。
卡耐基梅隆大学计算机学院教授MorHarchol-Balter，对申请美国计算机博士有一个建议，Applying to PhD Programming in Computer Science，对申请博士、硕士的同学都有很大的指导意义。摘取精华部分，整理如下：
申请过程
Ph.D.申请有几个部分：
A、成绩单 -- Grades and classes
B、GRE成绩
C、个人陈述
D、以前的研究经历(possibly in industry)。
E、推荐信
F、荣誉和课外活动。
我会在细节上精心雕琢每一个部分。很多人问我哪一个是我最重要的部分。答案是：看情况。对于高水平的计算机科学的Ph.D. program，最重要的是你以前的研究经历以及你的推荐信和个人陈述中是怎样叙述你以前的研究经历的。在这些学校，每个申请都会被至少三个教员仔细审查，他们都会评价你的研究潜力。在排名低一点的学校，会有一些简单的公式，依据GRE成绩、GPA和本科阶段的学校来把申请人分为应该被录取的(highly-desirable)、不应该被录取的(less-desirable)等等。在“应该被录取的”那一堆中的人都会被录龋
因为我所说的是高水平的计算机科学的Ph.D. program，所以我接下来的描述是这些学校的观点。顶级排名的学校，具体指得是Ph.D.program排名在前十左右的。
成绩单--grades and classes
申请计算机的Ph.D.，你的计算机、数学、和工程的课程的成绩要在3.5，满分是4的话，这是大概的分数线(rough guideline)。依我的观点，接近4.0也不会比3.5左右的更能帮助你多少。花时间在研究领域，比最大化你的GPA来说，更好。在CMU，录取学生的平均GPA是高于 3.8(虽然我们不把这个当作评判标准)，然而，也有学生的GPA低于3.3的，也被录取了。因为研究更重要，而不是学习成绩。仅有GPA4.0，而没有任何研究经历的学生是不会被任何顶尖的CSPh.D.项目录取的。注意，GPAs是用来评估本科课程的。在顶尖大学取得GPA3.4，例如CMU，和那些稍微差点的大学的GPA3.8和3.9一样的。
有一些我经常听到的问题：“我多上一些课程会不会更好?”或者“我要是上过研究生的课程后，会不会更好点?”这两个问题的答案是：“除非是这些增加的课程导致你开始那个有趣的研究的。” 随意的上课时不会使你去做更多的研究。然而，小心仔细的选择一两门研究生课程，回归到这个学期应该上的其他课中(cutting back on other classes that semester)，这经常能使你找到有趣的研究方向。
注意：你的成绩可能有点低--低于3.0--因为你大学里玩的过了，所以你被Ph.D. program 录取有点困难。这种情况下，你可以读个硕士，然后用这个来提升你的成绩，然后再申请。
以前的研究经历
像我前面所说的，申请高水平的Ph.D.项目，需要你有以前的研究经历。对于排名低于前10的学校来说不是真的很必要，或者甚至是对于低于前五的学校。注意到，先前的研究经历不要求你必须发表了论文，也不意味着，你的研究必须已经产生了结果--结果需要花费数年。我们只是需要确信你知道做研究是怎么样子的。在CMU我们每年都收到数百个GPA4.0，但没有任何研究经历的申请人。这些都被分到将要拒绝的那一类中，并被拒绝了。
所以问题是，哪里你能够得到研究研究经历?
这里有五个地方你可以得到研究经历：
A、作为本科生，你可以和你的教授一起做研究。我这样做了。你甚至可以因为这个得到学分，有时候，更幸运的是，你可以得到一点点薪水(在暑假的时候)。
B、作为本科生，你可以申请暑假的实习在研究实验室，像AT&T，我这样做了。他们会付给你一点薪水，并且你能够学到一些关于研究的东西。这个对我来说是个很不错的经历。
C、毕业后，你可以找份工作，有时候你在工作中做研究(do research on the job)。我这样做了。
D、作为一名MS的学生，你可以从事一些MS项目的工作。
E、你可以和一个朋友单独工作。问下你班级上的教授，让他告诉你一些有趣的开放性问题和新的研究(很多教授喜欢做这些)。请他们告诉你conference proceedings的名字。例如，在我的领域(电脑系统的表现建模)，一个相关的conference proceeding是Sigmetrics。坐下来，并开始研读这些发展过程。你会遇到各种有趣的问题。想想你能够改进在这些论文上提出的解决办法。
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