这个方向几乎属于CS第一大的方向，录取名额最多。由于市场需求巨大，就业也不是什么问题。可以说这个专业是培养coder的，也就是程序员，码农。当然coder做长了能做architect。
②数据库Database System
它具体又有数据库系统，数据挖掘等等。毕业后可以做数据库管理工程师，不过这种工程师职位对工作经验要求较高，尤其是高薪全职在大公司的数据库管理工程师。
恭喜拿到计算机offer的同学~
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③计算机网络Networking
这个范围可就大了，包括了通信Telecommunication。像网络应用、网络协议、网络通信、网络理论、网络安全等等全算在内。加密解密、路由算法、甚至编解 码都是需要学习的学科。这个学科申请的竞争者非常多，因为来自EE，ECE背景的同学也都可以申请这个方向。
④人工智能AI
人工智能其实是很综合的学科，里面涵盖了计算机专业的很多小方向。比如机器学习系统，计算机语言，图像处理，语音识别，机器人，人机交互等等。对于申请者的计算机科学背景要求较高，包括数据结构、算法等等，都需要有一定学习基础。
⑤计算机图形学Computer Graphics
包括多媒体Multimedia。这个专业与人工智能、计算机网络、软件工程都有交叉。研究图像的表达、处理等。计算机成像，三维动画，甚至网络影像传播都属于这个方向的范畴。
⑥计算机视觉Computer Vision
就业方向包括生物或生物医学研究模型分析、生活中的应用像视像技术进行野外火警探测、生态研究用计算机视觉的方法来进行珊瑚礁分析以反映全球生态问题…
⑦科学与工程计算Scientific Computing
具体包括生物信息学，气象数据处理，数字处理算法，计算物理，计算化学等等。专业的特点就是交叉，往往要求申请者除了计算机科学相关的背景还要有一点生物、物理、化学等等方面的背景。
⑧系统架构System architecture
方向偏EE，还有computer engineering也跟这个紧密相连。个人感觉这个是EE的专业。但是由于EE和CS密不可分， 有时候也就混为一谈。对数字电路、逻辑电路之类的背景有要求，学出来工作还是比较好找的，但是学得比较累，因为跟硬件相关，不是仅仅写代码就能对付得了的。
⑨人机交互Human-computer interation
有的学校会把其中的语音识别作为一个单独的领域。人机交互和人工智能互相交叉。HCI是计算机科学、行为科学、人体工程学、设计类的一个交叉领域，对工作经验比较看重。
⑩计算理论Computing
这是完全偏向理论的学科，研究的不只是算法，更加重要的是算法的有效性和可行性。算法可行性，算法复杂度，密码学相关领域都是这个偏理论的方向的研究对象。
⑪信息科学Information Science
这个学科与软件工程、数据库、网络、计算理论都有一定的关系。主要研究领域是跟信息相关的一切，信源编码、信道编码、加密解密、数据恢复、数据储存等等。
⑫MIS管理信息系统
MIS本质上说就是一个数据库系统，它和其他数据库系统的不同就在于其目的用于整合必要的信息用于决策。决策支持系统、专家系统、执行信息系统等都是MIS的组成部分。
02
数据科学
有人会把数据科学和计算机科学搞混，因为两者有很多相似之处，但实际上它们是不同领域。
计算机科学研究计算机科技和计算机系统，而数据科学是使用数学、统计学和计算机科学等方法来解释分析数据的学科。数据科学专注于从数据中提取信息、预测趋势、模型构建和分析的领域，需要一部分CS学科基础。
美国数学科学方向热门的城市有纽约市、芝加哥、旧金山、哥伦比亚特区等，像加州、纽约州、伊利诺伊州、德州、北卡罗来纳州相关岗位比较多。就业行业也很广泛，互联网、制药业、金融、计算机软件、科研、生物技术等都需要大数据项目。
该专业主要开设在工程学院、理学院或者计算/信息学院，数学与计算机科学系、统计系、运筹与信息工程系等，提醒大家不要靠“名字”判断专业，因为有的学校叫“数据科学”，但有的学校可能叫“数据分析硕士”、“分析硕士”、“计算分析”等，有的偏学术，有的偏应用……
①卡耐基梅隆大学Master of Computational Data Science
开设在计算机学院下，比较偏学术的项目，很多学生毕业就直接去读博士，项目就是专门为计算机科学、计算机工程相关背景学生设计，在项目开始前必须完成相应计算机课程。
②杜克大学Master in Interdisciplinary Data Science
数据科学硕士为期2年是跨学科项目，有STEM认证，没有专业和先修课、工作经验申请要求，但被录取的学生普遍有线性代数、统计学、计算机编程相关背景。
③纽约大学Master in Data Science
开设在数据科学中心CDS下，CDS就附属在库郎数学科学研究所，所以对申请人的数学、计算机背景很看重，学习过微积分、线性代数、计算机科学、统计学、概率论、计量经济学等课程。总而言之，优先考虑接触过数据挖掘、运筹学、大数据计算、机器学习等背景的申请人。
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