在美国，计算机专业主要的方向分为 人工智能（Artifical Intelligence）、程序应用（Programming Language）、计算机系统（Systems）、计算机理论（theory）这四个方向。
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，也就是通常所说的真实感图形。
7、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。
8、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。
9、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。
10、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。
11、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。
12、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。
13、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。
就业前景来说，计算机专业毕业之后的就业情况非常乐观，特别是CS（computer science）是前景最好的三大专业之一，薪资水平相较于其他专业要高很多。岗位都包括了 计算机与信息研究科学家，计算机网络架构师，电脑程序设计师，计算机系统分析师，数据库管理员，信息安全分析师，网络和计算机系统管理员，软件开发人员，和网站开发人员 。
申请难度来说，美国的计算机和学术在世界上一直占有绝对优势。申请者除了在校学生以外，还有一部分是已经有行工作经验的IT类人员。由于计算机学科仍然在高速发展，因此美国大学计算机专业的申请竞争还是非常激烈。
建议 托福 达到 100 以上，单项要求建议不低于18，最好能上20
雅思 一般来说 6.5 以上，单项不低于6.0就可以了，排名靠前的学校建议分数达到7.0
GRE分数至少要达到300，最好是达到 320 以上。（CS专业是不需要参加Sub考试，如果是其他专业转申计算机的，建议参加计算机的Sub考试。）
GPA的要求至少要达到3.0/4.0制，一般情况下，达到 3.5 /4.0，或者 3.8 /4.0会更容易申请到心仪的大学。
计算机硕士申清还需要有相关的 专业研究 背景，建议提早准备积累研究经验、积极联系教授参与 研究项目 ，或者尽可能多的参加 数学竞赛 。（国外教授最青睐的荣誉就是数模竞赛和数学竞赛，全国级甚至世界级的更好。）
CS专业更侧重申请人的专业背景，很多顶级学校都要求申请人必须有计算机的学士学位，或者是修过计算机的 核心课程 。如计 算机科学与技术、软件工程 等都属于相关匹配专业。
至于跨专业申请，至少要修过一些核心的 基础课程 ，如 C语言、JAVA、计算机结构、数据库 等等。通常国内工科背景的学生可以尝试转专业申请，但是转专业难度很大，不建议轻易尝试。另外学校背景也很重要，一般名校也会看重国内top10的学校。
计算机科学的学位一般有两种，一种是理学硕士 （Master of Science）, 另一种则是工学硕士 （Master of Engineering）。理学硕士时长一般为两年，主要以授课形式为主，更侧重学术，学生毕业后可以选择直接就业或者继续申请博士。工学硕士时长为一年到一年半，主要为就业导向，更加注重于实践，学生毕业后可以直接进入企业工作。
Columbia University 哥伦比亚大学，2020USNews美国大学综排第3名
University of Pennsylvania宾夕法尼亚大学，2020USNews美国大学综排6名
Cornell University 康奈尔大学，2020USNews美国大学综排第16名
Carnegie Mellon University 卡内基梅隆大学，2020USNews美国大学综排25名
University of Southern California 南加州大学，2020USNews美国大学综排22名
University of California-Irvine 加州大学欧文分校，2020USNews美国大学综排36名
University of Illinois at Urbana-Champaign伊利诺伊大学香槟分校，2020美国大学综排48名
