- 学校与计算机科学系介绍
芝加哥大学是一所世界顶级私立研究型大学，2024年 QS 世界大学排名第11，US News 美国大学排名第12。其计算机科学（CS）系在人工智能、数据科学、量子计算、计算机安全等领域具有全球领先的研究实力。芝大 CS 系师资力量雄厚，包括 ACM Fellow、IEEE Fellow 和多位 NSF Career Award 获奖者。学校位于芝加哥，临近全球科技公司和金融机构，为学生提供丰富的实习与就业资源。
CS 相关优势：
师资强大：教授包括计算机理论、机器学习、软件工程等领域的世界级专家。
产业连接紧密：与谷歌、亚马逊、微软等科技公司以及芝加哥金融科技行业联系紧密。
职业资源丰富：设有专门的职业发展办公室（CDO），提供技术面试培训、简历修改、内推资源等。
- 项目课程介绍
MS in Computer Science (with Immersion) 适合 零编程经验或非计算机专业背景 的申请者。该项目分为两个阶段：
Immersion 课程（前导课，第一学期）：
Immersion Intro to Computer Science（计算机科学入门）
Immersion Data Structures and Algorithms（数据结构与算法）
Immersion Systems Programming（系统编程）
正式硕士课程（第二学期起）：
算法与理论（Algorithms, Machine Learning）
系统与软件开发（Computer Systems, Software Engineering）
数据科学与 AI（Data Science, Deep Learning, AI）
安全与区块链（Cybersecurity, Blockchain）
学生可以根据职业目标选修数据科学、软件开发、人工智能等方向的高级课程。
- 项目背景要求
本项目专门为 无 CS 背景或较少编程经验 的申请者设计，因此不要求本科 CS 相关专业，但以下背景有助于申请：
数学基础良好（微积分、线性代数、概率统计）
有一定的逻辑推理和抽象思维能力
曾自学 Python、Java 或 C++ 可加分
- 申请要求（参考往年录取数据）
GPA：建议 3.5+（但低于3.5的申请者如果有强数学背景或工作经验也可尝试）
GRE：可选，但 320+（Q 165+）可增强竞争力
TOEFL/IELTS：托福 104+，雅思 7.0+
推荐信：2-3 封，来自教授或工作主管
个人陈述（SOP）：强调数学背景、对计算机科学的兴趣以及职业目标
编程经验：无硬性要求，但有基础更具竞争力
- 项目学费与奖学金
学费：
Immersion 课程：约 $17,000
硕士课程：每学分约 $3,000，总学费约 $81,000 – $90,000
奖学金：
该项目奖学金较少，但部分优秀申请人可获得 15%-30% 的学费减免
可申请芝大校内 Research Assistant（RA）或 Teaching Assistant（TA） 以获得补助
- 毕业后就业前景
芝大的 MS in CS 项目毕业生 就业率极高（90%+），主要进入科技、金融、咨询、医疗等行业，常见职位包括：
软件工程师（SWE）：Meta、Google、Microsoft、Amazon
数据科学家（Data Scientist）：Airbnb、Netflix、Uber
金融科技（Quant & FinTech Engineer）：Citadel、Two Sigma、JP Morgan
人工智能/机器学习工程师（AI/ML Engineer）
薪资水平（Glassdoor 数据）：
软件工程师：$110,000 – $150,000
数据科学家：$120,000 – $160,000
金融科技工程师：$140,000 – $200,000
- 其他项目信息
芝大的 CS 课程节奏很快，学习强度大，对于无基础的学生来说，前期需要做好充分准备，可提前学习 Python、Java。
Immersion 课程相当于计算机科学的“魔鬼训练营”，不只是入门课程，难度接近本科计算机专业的大二水平。
项目的 networking 资源极强，建议积极参加学校的 Tech Talk、校友交流会、Career Fair，获取实习和全职机会。
有 Co-op 机会，部分学生可以在学期中通过合作企业获取实习经验。
MS in Computer Science (with Immersion) 适合：
✅ 非 CS 背景，希望转码的学生（如商科、物理、统计专业）
✅ 希望进入科技或数据领域的求职者
✅ 计划申请但基础薄弱，希望有系统学习路径的人
如果你希望进入 IT/科技行业，并愿意接受高强度学习挑战，芝大的 MS in CS (with Immersion) 项目将是一个极具回报的选择。
