美国研究生申请:EE转CS难不难?
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EE专业和CS专业一直是理工科申请的热门专业,而在申请美国研究生过程中,也有不少学生本科是EE专业,然后想转申CS专业的,那么EE专业转CS难不难呢?这两个专业到底有哪些相同或不同的地方呢?

EE 专业与 CS 专业对比

美国大学EE 专业

电子工程( Electrical Engineer,简称 EE),作为应用性很强的工程类学科,向来是工程学院中最热门的专业之一,21 世纪的电气工程涵盖了几乎所有与电子、光子有关的工程行为。

在中国有些学校称为电子工程与信息科学,电子工程与计算机科学等。美国的电子工程专业在科研、教学及学术组织形式上与中国的电子工程专业有较大不同。美国主要大学电气工程学科的教学与科研领域简要归纳为 11 个方向,如图:

美国的 EE 内部具有很强的交叉学科性。而国内将 EE 类学科拆成一个个小的方向,导致中国学生在选择专业方向时会很难把握。传统的国内教授则认为 EE 应该是以 system 为主要核心,主要原因就在于没有那么多科研的经费投到 device,material 层面去研究,认为这些方面的研究不能直接产生经济效益;而 system 层面的研究得到的回报比较迅速。

申请背景

理工科申请包括 EE,申请软硬件实力都需具备,但也有主次之分。从高到低依次为:

GPA、背景(科研项目,实习,论文,专利,工作经历等)、托福、GRE(尤其数学部分)

Master 申请 EE 需要提供 TOEFL 成绩,GRE 成绩以及大学 GPA。一般来说 TOEFL 100+,GPA 3.0+,GRE 310+,同时如果申请者能够在自己的研究方向上增强研究和实践经历,将会成为很大的加分项。

对于理工科的申请者而言,GRE/TOEFL 成绩只是参考条件之一。更重要的是要有与其申请的方向所对应的研究室的“经验”,或者有类似的研究项目的参与工作,这样有价值性的东西才是美国教授所真正看重的。

与文商科专业相比,EE 专业获得奖学金的机会较高。工程类学科在美国很热闹,相对来说研究基金非常多,每年都有一部分优秀学生能获得奖学金甚至合资,但是竞争也相当激烈。

对于中国学生面言,虽然语言上不占优势,但是中国理工科学生往往能在 GRE 考试中能有突出的表现,如果在此同时还能增强自己的研究经历,取得较高的 GPA,尽可能参加高级别的各类比赛,对自己的申请材料作很好的修饰,申请奖学金是非常有希望的。

美国大学 CS 专业

计算机科学(Computer Science,简称 CS),是一门研究信息以及如何利用计算机去处理信息的学科。计算机科学融合了工程,科学,数学,经济学,音乐,语言学等等。由计算机科学家所发明的算法与数据结构,其应用无处不在:移动电话,飞机,计算器,洗衣机,空调等。

CS 大体可以分为三大类,分别是研究理论层面的、系统软件层面的还有计算机应用层面的。

美国计算机科学专业主要有十大分支:

CS 专业同样也是交叉性很强的学科,同时研究的领域也很广。申请时常会涉及到的分支有网络与通讯、软件工程、计算机工程、信息技术,数据与数据库等。

从课程设置角度来说,EE 更偏向物理层面,更偏硬件,而 CS 更偏软件。偏硬件的 EE 有代表性的方向是电磁学、电路设计、控制电路、微电子系统、通信系统等;偏软件的 CS 涉及领域较宽广,包括计算机图形学,计算机视觉技术,移动机器人学,应用人工智能等。

申请背景

CS 专业因为就业前景好,申请人数较多,因此在美国理工科申请中,竞争也比较激烈。 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。

EE 与 CS 就业方向

EE 专业 就业方向还是比较广泛的。电信通信部门,电信通信设备制造业,航空航天界,医学界,军事界,电子产品生产领域,基础设施建设(地铁系统,电力系统)和工业生产(智能手机,高清电视,无线路由器),政府经济管理部门或建设单位,设计单位,房地产开发企业、工程咨询公司,国际工程公司,投资与金融,以及高等学校或科研机构从事相关专业教学或科研工作等等。

当然申请人首先要想好自己未来的方向,是进军工业界还是学术界。去工业界做技术人员还是管理岗位做 Team leader 或者 Project Manager。去学术界做 faculty,做学术。当然很多时候会出现交叉现象,比如在高校做老师同时自己手里又有项目做。

CS 专业 就业领域也比较广泛,例如在金融行业可以做算法工程师、分析师,在 IT 行业可以做软件开发工程师、数据库开发工程师等。

真正在公司的话其实就是两种人:写代码或者做上层设计。再细分有医学应用方向,网络安全方向,图像处理方向,还有更多的用 Java 之类的语言去做 application 的 coding,或者是用 C/C++ 写从上层到系统到 driver 层的代码。

从就业方向来说,EE 专业比 CS 纯软件技术门槛高,就业偏电子制造类;而 CS 的就业方向就宽泛多了,最容易就业的是码农,再有就是做产品设计,另外医学、网络安全、图像处理等很多行业都可以列入 CS 专业毕业生的就业备选。

EE 和 CS 交叉

首先,在美国,很多学校是把 EE 和 CS 放在一起的,叫做 EECS 系。由于美国学校选课通常都比较自由,因此,CS 的学生可以选很多 EE 的课,EE 的学生也可以选很多 CS 的课。其次,很多教授做的研究也是既有与 CS 相关的,也有 EE 相关的。

再次,从分支方向上来说,有的学校把 CE 放在 CS 下面,一般名称叫做 CSE,也有的学校习惯把 CE 放在 EE 下面,一般名称叫做 ECE。另外,像 EE 下面有网络方向,CS 下面也有网络工程的方向,只不过研究的侧重有所不同。EE 的信号处理与 CS 的多媒体等方向也有着广泛的交叉。

因此,从申请的角度上说,EE 转 CS,虽然也是转专业,但是相对于其他专业转CS来说,要好转很多,尤其是那些本身就是学 EE 和 CS 交叉的方向的申请者。

为何选择转专业?


EE 可以转入如 CS,材料,Data Science,BME (Biological Medical Engineering)等专业。当然 EE 还可以转统计,工业工程,工程管理等偏商科的专业,EE 偏软件的方向更容易转 CS。

CS 专业,是美国研究生申请一个非常热门的留学专业。首先,美国是计算机知识和技术最发达的国家,在美国各大高等院校中基本可以接触和学习到最前沿的计算机科技和知识;其次相对于很多专业的学生,该专业的国际学生毕业之后能够比较容易在美国当地就业,有进入很多世界知名公司的机会。

根据 PayScale 的调查,CS 专业是最好就业及薪酬最高的专业之一,硕士平均年薪达 $85,918, 同时博士的起薪在 $130,000 也是比较常见的 。且作为 STEM 专业,在 OPT 时长、签证等方面也受到很多优待。种种原因,很多非 CS 专业的同学选择了转专业过来。

如果你想转 CS 的话,一定要对 CS 感兴趣,喜欢编程, 算法,再选择转。如果你真的不喜欢,那么还是不要因为好找工作就走上这条道路。

如何从 EE 转 CS?


CS 项目的招生官,在决定是否录取一个同学的时候,权重很大的一个标准就是:你是否有足够强的专业能力。

前面申请背景中有讲到,CS 对 GPA 有较高要求,还要配备相关科研、实习经历。因此在做转专业准备时要趁早,越早越好。

1. 要时刻督促自己维持高 GPA,尽早明确自己想申请的方向,尤其是转专业的;尽早考完语言,这样后面可以全身心准备科研实习等事情。

2. CS 项目会非常注重学生的编程能力,这个能力一般以同学制作的小项目或者一些计算类的研究课题来体现,所以要转 CS 的同学多参加学术项目或者大型国内外竞赛,在项目中学会运用 CS 技术(比如计算化学,bioinformatics, 等)对 CS 申请也能起到很大的帮助。

在申请中,因为简历的篇幅有限,学生很难在简历中详细的介绍自己的项目,因此,文书在 CS 申请中会起到非常重要的作用。学生应该在文书中重点描写自己参与项目或研究课题的灵感和思路,充分展现自己在编程技巧或算法思路上的智慧和能力。

3. 要抓住海外交流尤其是海外科研的机会,除了科研本身,还在于要外国教授推荐信。如果在海外交流中有认识比较大牛的导师,可以联系写推荐信比国内知名教授更有分量,通过率更高。

4. 还有一点,也是关键的一个因素:转学 CS 的同学需要在学校辅修足够的 CS 课程或者足够的网络课程,这些课程基本可以分为: CS 入门课,以及 CS 提高进修课。一般来讲,虽然绝大部分 CS 申请学校不会有要求的 pre-requirement 课程,但是对于想要入门 CS 的同学,这些课程基本算是 CS 的基础必修 课:至少精通一门编程语言(常见 Java, Python, C++), 数据算法与结构,操作系统,数 据库。 剩余课程如 Machine Learning 就是升级需要了。

常见的 MOOC 平台有 Coursera, Udacity 和 edX,平台上有很多国外公开课,上面都是来自斯坦福、 CMU 等大牛教授授课,学生可以在这里修读所需课程,并且会有课程练习增强理解。

转学 CS 推荐课程:

基础课课表:

An Introduction to Interactive Programming in Python - Rice, Coursera

Introduction to Databases - Stanford, Stanford Online

Introduction to Computer Science and Programming Using Python - MIT, edX Object-Oriented Programming and Data Structures (e.g., CS 2110) - Cornell CS161 Design and Analysis of Algorithms-Stanford

Data Structures and Functional Programming (e.g., CS 3110) – Cornell

提高进修课表:


Machine Learning - Stanford, Coursera

Statistical Learning - Stanford, Stanford Online

Introduction to Computational Thinking and Data Science - MIT, edX Functional Programming in Scala - EPFL, Coursera

Mining the Massive Datasets - Stanford, Coursera

Artificial Intelligence - UC Berkeley, edX

Stanford Specialization (系列课程):

Artificial Intelligence

Biocomputation

Computer and Network Security Database Systems

Human-Computer Interaction

Numerical Analysis/Scientific Computation Real-World Computing

Software Theory

Systems

Theoretical Computer Science

Computer System Organization and Programming (e.g., CS 3410) – Cornell

Discrete Structures (e.g., CS 2800) – Cornell

Basic Calculus and Linear Algebra – Cornell

给大家参考一个最新的EE转CS案例:《南卫理公会大学计算机科学硕士(SMU CS)录取

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