择校
在申请之前，可以首先考虑申请的目的，是为了刷学历、提升专业技术、重新定位职业发展还是接触最新的领域前沿。因为各高校的定位、发展目标都有差别：
如果目的是刷学历，建议你可以考虑国内外认可度较高，学校综合排名较高的院校；
如果目的是提升专业技术，那就应该考虑 综合排名 合适的前提下，专业排名尽可能靠前的院校；
如果目的是寻求国内的职业发展机会，拓展相关领域人脉，你可以选择线上学位教育，在不放弃国内就业机会的同时，接触与线下同样的优质教育资源，获得同样的硕士学位学历，并且节省高昂的生活费和住宿费（篇末有开设在线计算机科学学位的一流美国高校信息）；
如果目的是接触最新领域前沿，推荐选择开设有人工智能、算法等专业的院校，建议可以选择美国计算机类在线硕士排名第9的 伊利诺伊理工大学 的人工智能专业，性价比更高；
先确定下自己是否符合名校硕士的申请条件：
免费测评是否符合名校硕士申请条件
专业技能：
不同高校的学术要求不一，很多一流高校对于申请人的本科背景和学术经历都有要求。工作经历对于申请是加分项。
以常青藤之一也是华人录取率较高的 康奈尔大学 为例：
“计算机科学硕士要求申请人预期将获得计算机科学的学士学位，但将充分考虑在另一个领域主修而在CS辅修的申请人。申请者必须具有计算机科学课程的本科成绩/助教的卓越成就的证明，并强烈建议您具有本科研究经验。”
语言能力：
你需要到官网上查询相关专业对应领域的托福或雅思要求，有些学校只接受托福或雅思，普遍上说，全美TOP50的院校托福要求在105+，TOP100以内的要求100+。
以康奈尔大学的计算机科学硕士项目（Computer Science M.S.）为例，学院承认两年以内的托福或雅思成绩：
研究生院要求雅思考试的总分达到7.0或更高(总分9.0)；
托福写作、听力和阅读部分的TOEFL分数必须为24或更高，口语部分必须为28或更高，最低录取分合计100+（总分120分）
此外，还需要GRE或GMAT成绩。
（当然这只是官网上的最低要求，具体招生时会根据申请人的平均成绩水涨船高，常青藤大学一般需要托福110+）
其他要求：
1） 大学成绩单（GPA在3.5以上更具竞争力）
2） 个人简历
3） 3份 推荐信 ，其中至少有1封涉及讲解技巧和在教室中工作的能力，必须由熟悉你工作的来自你所在大学或机构的教职人员提交；
4） 一篇英文个人陈述，说明学位课程和预期的论文领域与职业计划产生的共鸣（大约两页A4纸）
资金预算：
以康奈尔大学为例，学费$29,500/年。生活费和住宿费因人而异，一般来说一年产生的生活费和住宿费与学费相差不大，所有费用折合人民币大约共40w/年；美国高校研究生平均2年总预算60万人民币左右，纽约、 波士顿 等城市价格还要更贵，中西部地区相对便宜。
奖学金和补贴：
美国高校的奖学金一般是以助教（TA）补贴的形式发放，这就要求申请人能够与本科生用英语顺畅交流，对口语听力要求较高，这一块技能在咱们中国学生中普遍缺乏，尤其口语缺乏语言环境，想要达到成为助教挺困难的。
在线计算机硕士
相比高昂的学费和学习周期长、难度大的各种语言考试，之前了解到有豁免托福、雅思、GRE的线上硕士，学费仅为线下学习的1/3，纯线上学习只需要16500美刀，就算是线上线下相结合的学习方式，也省去了第一年的巨额生活费，而且第二年线下学习可以体验美国大城市的繁华和众多的工作机会。
看到题主不是 计算机 本专业的毕业生，申请很多考虑专业背景的高校不太占优势，但是伊利诺伊理工大学的在线计算机硕士不限本科专业背景，可以在职学习，而且线上学习，可以反复回看，不用担心听不懂教授讲课。
现在国内可以申请的有位于 芝加哥 的伊利诺伊理工大学的MCS（计算机科学硕士）、MSE（ 软件工程 硕士）、MECE（电气与计算机工程硕士）和MAI（人工智能硕士）。根据QS排名，伊利诺伊理工大学排在 天津大学 、北京理工大学之前，相当于985 、211类别的大学。就专业而言，伊利诺伊理工大学计算机科学硕士，在全美在线排名中位列第9位，性价比还是非常高的。此外，还有定期的线下科技菁英会，交流理论与知识在实际工作中的行业解决方案。
修满学分后就可获得学校颁发的全日制硕士学位证书。在线学习的学位和美国在校学生所获的学位完全一致，可以去芝加哥参加毕业典礼，当然也可以通过邮寄的形式获取学位证书。
以就读的计算机科学硕士MCS为例，有人工智能、分布式与云计算、信息安全、数据科学、网络与通信5个方向。
课程包括：
计算机与软件架构 （Computer an software architecture）
自然语言处理 （Natural Language Processing）
人工智能（Artificial Intelligence）
计算机网络（Computer Networks）
数据库（Avance Database Organization）
操作系统设计与实践 （Operating System Design an Implementation）
机器学习 （Machine Learning）
数据挖掘（Data Mining）
信息安全网络通信数据科学
计算机视觉 （Computer Vision）
社交网络分析（Social Network Analysis）
计算理论（Theory of Computation）
云计算（Clou Computing）
计算机与软件架构（Computer an software architecture）
自然语言处理（Natural Language Processing）等等
