跟国内一样，美国计算机专业通常是在文理学院或工学院的计算机系，不过，与国内不同的是，美国更强调学科交叉，所以大家会发现，电气工程和计算机很多学校是在同一个院系的。
既如此，那学位怎么设置呢？这个就看学校了，有的学校的电气工程（ee）和计算机（cs）学位是分开的，有的学校是合并在一起的（比如ece、eecs），不管是否合并，大部分学校都会设置博士和硕士两种学位。
像华盛顿大学的计算机专业只开设了博士学位，硕士学位是针对已经就业的人士开设的，晚上上课。另一些排名较低的学校就只有硕士学位而没有博士学位了。
博士学位 通常是五年制，每个博士生会有导师，上哪些课、怎么毕业，导师有绝对主导权。
硕士学位 相对来说就要复杂的多。注意！硕士生一般没有导师提供资金，需要学生自费，这点跟国内不同。美国硕士学位分为ms和me两种。
ms通常就是我们常说的研究型硕士，1.5-2年才能毕业。在校期间，第一年主要修课程，硕士学位的大部分课程需要在第一年修完，第二年需要做research、实习了，唯一例外的卡耐基梅隆大学，只有这所学校有5年制的计算机硕士学位。
me学位通常是一年制，修完课程、通过考试，就可以拿到毕业证了，没有做research和实习的机会。ms与me学位还有一个很重要的不同点，同样是上课修学分，ms的课程设置范围相对宽泛，几乎涵盖计算机的所有专业方向，me的课程就相对局限一点，更多的是本专业方向相关的课程。
这两种课程设置方式各有利弊，一个涵盖面广，适合继续读博，一个更加专一，就业会有一定优势。另外，硕士的专业学位设置比博士要更加丰富，比如南加州大学的游戏设计硕士学位，大部分学校都会有的数据科学硕士学位等，这类学位是博士望尘莫及的。
接下来讲讲专业分支，同样是攻读计算机博士、硕士学位，美国院校开设的专业分支通常有人工智能、软件工程、数据库、图形学、人机交互、信息安全等，在此基础之上，各个学校也会开设一些特色专业分支，比如伯克利的量子计算机、卡耐基梅隆的自然语言处理等。分支方向有意向，才好选自己想学的课程。
美国的院校有没有大数据和云计算这类领域呢？显然有，不过不在计算机系，这些专业往往属于管理信息系统（mis）的项目，课程设置偏技术类，几乎没有计算机专业的基础课，换句话说，它是就业导向的项目。
关于计算机科学的方向，我们以加州大学伯克利为例
artificial intelligence ﹙ai﹚
computer architecture & engineering ﹙arc﹚
biosystems & computational biology ﹙bio﹚
control, intelligent systems, an robotics ﹙cir﹚
cyber-physical systems an esign automation ﹙cpsa﹚
atabase management systems ﹙bms﹚
eucation ﹙euc﹚
energy ﹙ene﹚
graphics ﹙gr﹚
human-computer interaction ﹙hci﹚
information, ata, network, an communication sciences ﹙incs﹚
integrate circuits ﹙inc﹚
micro/nano electro mechanical systems ﹙mems﹚
operating systems & networking ﹙osnt﹚
physical electronics ﹙phy﹚
programming systems ﹙ps﹚
scientific computing ﹙sci﹚
security ﹙sec﹚
signal processing ﹙sp﹚
theory ﹙thy﹚
人工智能
计算机体系结构与工程（arc）
生物系统与计算生物学
控制、智能系统和机器人技术（cir）
网络物理系统与设计自动化（cpsa）
数据库管理系统
教育（euc）
能源（ene）
图形（gr）
人机交互
信息、数据、网络和通信科学（incs）
集成电路（inc）
微/纳米机电系统（mems）
操作系统与网络（osnt）
物理电子学
编程系统（ps）
科学计算（sci）
安全性（秒）
信号处理（sp）
理论（thy）
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