在2017年PayScale美国大学专业毕业薪资排名上 ，虽然CS专业位列第五，但其毕业初期的薪水就高达7W+美元，除了石油工程，其余专业职业初期的薪资均未过7W刀；而到了职业中期，薪资水平也在116000美元，并未与其他专业拉开太大差距。所以总体来讲CS作为高薪专业，当之无愧。
• CS主要分支包含： 系统与网络；人工智能与机器人；计算机隐私与安全；编程语言；数据库；计算机图形学；生物信息学与计算生物学；算法；计算机理论；科学计算；软件工程； 计算机视觉；计算机体系结构；人机交互。
CS专业的牛校
卡内基梅隆大学
教研实力： CMU是全美乃至全世界最大的计算机学院。对于一般的美国院校来说，计算机科学只是设置为一个系，即Department of Computer Science，然而，CMU对CS 的建设非常有诚意，直接就开设成为了一个院 School of Computer Science。
研究方向相当全面，研究水平也相当高，你能想到的计算机方面的研究、分支它基本都有，而且还有你闻所未闻、十分前沿的研究方向。
CMU的计算机科学学院，最新的设置是下面设有八个系，分别为：计算机科学部门（Computer Science Department）
人机交互研究所（Human-Computer Interaction Institute）
娱乐科技部门 （Entertainment Technology Center）由计算机科学学院和艺术学院共同组建
计算生物学部门（Computational Biology）由计算机学院和梅隆科学院合办
软件研究所（Institute for Software Research）Master of Software Engineering就开设在其中，还有Information Technology等等
语言技术研究所（Language Technologies Institute, LTI）
机器人研究所（The Robotics Institute）
机器学习部门（Machine Leaning）
研究领域及出路： 基于研究人员的庞大，本校涵盖了计算机科学的所有研究方向，不单细致地做每一个研究方向，并且将这些研究方向的应用也有较为深入的研究。在所有这些方向里，尤其是软件工程方向，CMU的软件工程专业被喻为皇冠上的明珠，所以这个方向也是史上最难申请！
麻省理工学院
MIT的CS专业就是以跨学科研究所著名。 因此要求到这个学校进行深造的学生不但要计算机学科有一些建树和研究，并且能快速的学习和运用其他领域的知识和成果，并结合CS本专业进行创新研究。MIT的Electrical Engineering & Computer Science（EECS）是多数该领域人士梦寐以求的地方，EECS院系是MIT的工程学院里最大的院系，拥有大概700多名博士学生。
斯坦福大学
斯坦福大学的计算机科学专业属于全美TOP3 ，在计算机理论、硬件、软件、数据库和人工智能等各个领域都居于美国乃至世界领先地位。
加州大学伯克利分校
Berkeley的Electrical Engineering an Computer Science（EECS）拥有一长串的荣誉奖项，在EECS学术界有着非常强的影响力，我们不在此一一列举。该院系有500名硕士研究生和博士研究生。
其研究方向有19个分支 ：人工智能、生物系统和计算机生物学、通信与网络、计算机结构和工程、控制、智能系统和机器人、数据库管理系统、电子系统设计、教育、能源、计算机图形、人机交互、集成电路、微型电子机械系统、操作系统和网络、物理电子学、编程系统、科学计算、安全、信号处理、理论
伊利诺伊大学香槟分校
Illinois的CS既培养研究性人才，又培养进入inustry的人才。其CS方向包括如下几个：算法和理论、人工智能、结构、并行信息处理技术和系统、生物信息学和计算机生物学、数据库和信息系统、计算机图形、视觉和人机交互、系统和网络、编程语言、形式系统和软件工程、科学计算
宾夕法尼亚大学
宾大的 CS 是和信息科学并在一起的Computer an Information Science。纵观计算机科学和技术的发展，宾大的 CS 起到了里程碑的作用，因为世界上第一步现代电子计算机“艾尼阿克”（ENIAC）诞生于 1946 年 2 月 14 日的宾大。
该系主要的研究内容 包括人工智能、算法、信息管理、软件原理、系统以及计算机理论，其中阵容强大的主要是人工智能、信息管理和软件原理三个方向。
哥伦比亚大学
哥大的CS 系成立于 1979 年，研究的领域涵盖了CS 领域的各个研究方向，包括计算生物学、计算机工程、算法和用户界面、机器学习、网络、自然语言处理和语言、安全与隐私、软件系统、计算机理论、视觉与机器人等等。共开设有 25 个研究小组和实验室。其中，实力较强的专业方向包括机器学习、安全与隐私、软件系统以及计算机理论。
