一、数据科学
管理和分析 “大数据”需要全新的技术和系统，都可以通过机器学习的方式实现。经济中的数据处理就是计量经济学，金融中的数据处理就是金融工程，风险控制。
二、人工智能
Al领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它与计算机科学联系最紧密的实现方式就是机器学习，深度学习和强化学习。
三、软件工程
偏向于对编写软件、代码知识的学习，毕业后一般会成为我们通常所说的程序(Computer Programmer)。软件测试、开发、管理、设计等。
四、计算机图形学
计算机图形学主要研究如何在计算机中表示图形，以及利用计算机进行图形的计算，处理和品示的相关原理与算法。研究如何科学可视化，基于物理渲染，动面制作，计算机辅助几何设计，快速成型，计算机辅助角膜建模和可视化，医学成像等。
五、计算机视觉
计算机视觉就是探索机器如何像人眼一样，去看和识别图形或视频。也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知” 的科学。计算机视觉的应用范国十分广泛，包括自动驾驶，医学图像分析系统，人机交互，面部识别等。
六、 自然语言处理
自然语言处理作为计算机科学和人工智能的一个非常热门的深入研究方向，是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别等方面。
七、人机交互
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。人机交互技术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，回答问题及提示请示等等。
八、算法与理论
算法与理论是研究更高效的算法和协议，强调学习许多20世纪的发明，如密码学、计算生物学、机器学习、量子计算等先进算法和理论。算法可以简单的理解为，学习计算机之前的数学、统计理论基础。
九、计算机网络
计算机网络(Networking)的研究领域非常广泛，主要学习网络通信、网络理论、网络安全、加密解密、网络协议、网络应用等内容都是需要学习的一部分。由于该专业涉及到计算机网络安全这一方面，很受一些政府部门或大型企业计算机部门的青睞。
十、计算生物学
计算生物学 (Computational Biology)生物数据包括多品种的基因组数据，多态变体的数据库，蛋白质结构和RNA结构，基因数据库，实验生物化学测量数据和生物医学数据。对生物医学数据进行表达、操纵和整合，需要计算机科学的技术，如数据库，算法，人工智能，图形，信号处理和图像处理。
