1专业背景
CS 专业因为就业前景好，申请人数较多，因此竞争在美国理工科申请中，也比较激烈。 2019 申请季尤其激烈。 GRE 、托福成绩在达到学校的要求的基础上尽量争取高分。 GPA 最低要求一般在 3.0 ，但是要拿到录取尤其是好学校的录取，建议 3.6+ ，因为 GPA 在理工科的申请中是个非常重要的因素。 如果本科是 CS 或相关专业，如信息工程等，申请 CS 会比较有优势。除了理论知识的积累的和学习， CS 专业的申请同时最好也要具备相应的实习，科研经历，这会是很大的加分项。 尤其某些同学定位在非 CS general 方向，而是要走某一个细分，比如计算机视觉等，还需要针此细分方向进行对应的背景积累，包括学校或个人的科研项目，工业界实习，学术交换项目，国际专业会议等等。
2018和 2019 三维成绩对比：
| 院校类别 | GPA | TOEFL | GRE |
|---|---|---|---|
2先修课
鉴于计算机专业可以说是国际学生最容易在美国就业的专业，吸引越来越多其它专业的学生也会想要转计算机专业。总体而言难度存在但是并非不可能。
首先，理工科的转专业需要完成先修课程的准备，针对计算机专业而言，不需要了解复杂的数据结构，“只要了解 LIST, ARRAY, TREE 等基本知识就可以，同时学习些 Object-Oriente Programming ，所以基本入门课程包括数据结构，计算机组成原理， C++/Java 等。建议去各大学校官网了解相关的课本列表，出现次数最多的就是比较推荐的。在此基础上可以根据自己的能力和情况补充其它的相关课程，比如 networks(Computer Networks by Anrew Tanenbaum), operating systems(Operating Systems by Anrew Tanenbaum), atabase （ Stanfor 的经典教材 A First Course in Database System ） 4, Software Engineering 等，整体的计算机专业知识结构就相对比较不错了。”
总结如下：
| 课程大类 | 课程名 |
|---|---|
以上先修课比较基础，如果学生想进一步提升竞争力或者申请 cs 其他分支，建议多修：
· 计算机网络
· 数据库
· 操作系统
· 软件工程
· 人工智能
· 机器学习
· 计算机图形学
· 人机交互
· 编译原理
· 其他 CS 高级课程
注意事项：
- 可以通过二学位，辅修学位，美国暑校，修网课等方式弥补。常用网站： coursera ， Ex ， MOOC, Uacity 等。
- 国内的课程与课程内容与国外不尽一致，有部分可能可能涵盖以下课程内容，比如高等数学涵盖微积分和线性代数，计算机入门涵盖计算机基础，数据结构和算法使用 JAVA 等，建议老师们与学生进行讨论后给出选课建议。
CS 入门必须课程资源推荐：
· An Introuction to Interactive Programming in Python - Rice, Coursera
· Introuction to Databases - Stanfor, Stanfor Online
· Introuction to Computer Science an Programming Using Python - MIT, eX
· Object-Oriente Programming an Data Structures (e.g., CS 2110) - Cornell
· CS161 Design an Analysis of Algorithms-Stanfor
· Data Structures an Functional Programming (e.g., CS 3110) – Cornell
CS 提高进修课程资源推荐：
· Machine Learning - Stanfor, Coursera
· Statistical Learning - Stanfor, Stanfor Online
· Introuction to Computational Thinking an Data Science - MIT, eX
· Functional Programming in Scala - EPFL, Coursera
· Mining the Massive Datasets - Stanfor, Coursera
· Artificial Intelligence - UC Berkeley, eX
Stanfor Specialization (系列课程 ):
· Artificial Intelligence
· Biocomputation
· Computer an Network Security
· Database Systems
· Human-Computer Interaction
· Numerical Analysis/Scientific Computation
· Real-Worl Computing
· Software Theory
· Systems
· Theoretical Computer
· Computer System Organization an Programming (e.g., CS 3410) – Cornell
· Discrete Structures (e.g., CS 2800) – Cornell
· Basic Calculus an Linear Algebra – Cornell
3科研以及活动
校内科研 : 建议学生在校期间，课上积极表现，争取跟导师做科研，或者参与校级以上比赛。
专业比赛 : 大学生数据建模竞赛（国内和美赛），全国大学生数学竞赛， ACM 国际大学生程序设计竞赛，中国及机器人大赛，全国大学生机器人大赛，天池大数据竞赛等等。
校外科研： 中科院各大研究所，微软亚洲研究院，知名互联网公司如腾讯 AI 实验室， Alibaba 达摩院， Baiu 深度学习研究院等等，每年都开放申请，可随时关注。
