这些CS牛校你都不知道还想入大数据行业？

在这个“大数据”为王的时代

该一个怎样的应景专业？

CS专业是进入这个行业首选

但美帝开设CS专业的学校辣么多

根据CareerCast.com的一项最新研究表示：数据科学家和软件工程师等计算机领域的工作在未来七年中增长潜力最大。

而来自rjmetrics.com的统计数据则显示：2015年全球大约有19400位数据科学家。其中52%的人在过去六年中获得了这一职位；本月Linkedln的数据显示：数据科学家有8916个空缺职位，软件工程师有72800个空缺职位。

麦肯锡发表了报告：“大数据：2018年就业市场预测”

“

“仅美国就面临着14万~19万专业分析师职位的空缺；150万基于大数据的分析师和管理人员的空缺。”

“为了应对这种日益增长的需求，对该领域感兴趣的人正在尝试从大学获得全新的数据科学学位，使用在线课程和培训计划，参加Kaggle竞赛。Glassdoor的报道确定了数据科学家的平均工资为118700美元。”

”

就在去年6月，美国有两个计算机组织还发布了一封公开信：宣布每个部门有50万个开放的计算机职位（包括制造业、银行等各种行业），但事实是每年只有5万名计算机科学的毕业生。

当职位空缺和人才数量之间的供需不匹配时，市场就会进行自我调整：除了显而易见的高薪高酬，很多公司为了吸引雇员还会提供众多的激励措施，即使如此还是会出现相关领域求职者同时收到多份工作机会的情况。

未来十年将出现100万个计算机工作岗位，而非员工

CS也是美帝近两年来最热门的留学专业，没有之一！据最新的赴美留学报告数据，2015-2016学年赴美就读CS专业的人数高达超过14万，同比去年暴涨25.4%。作为美帝目前薪资最高、就业最广的专业，CS显然已经成为大家走向人生巅峰的最佳选择。那么，问题来了，美国开设CS专业的学校辣么多，我们到底该选择哪一家？

美帝计算机大牛校TOP 10

1.卡内基梅隆大学

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，而且还有许多你闻所未闻、十分前沿的研究方向。

2.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。

3.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。而且斯坦福大学地处硅谷，其优越的地理位置和优秀的学术背景，每年CS院系申请竞争相当激烈。

4.加州大学伯克利分校

Berkeley的Electrical Engineering and 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，其研究方向有19个分支。

5.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industry的人才。据领英网站给出的数据，2015年CS专业毕业的学生有283人进入谷歌、226人进入微软工作，另外进入IBM、亚马逊、雅虎、甲骨文、Facebook、苹果等科技巨头公司的人也不在少数。

6.宾夕法尼亚大学

宾大的 CS 是和信息科学并在一起的Computer and 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。

7.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，共开设有 25 个研究小组和实验室。费城对于CS 毕业生来说就业的机会也是比较多的。

8.加州大学圣地亚哥分校

UCSD 的 CSE 近年发展迅猛，拥有一流的研究中心和设备，招募 了好几个学术大牛，学术氛围很好。System 是 UCSD 的强项。由于学校实力强劲，又地处加州，实习工作都方便找。

9.纽约大学

CS 的特色在于与别系（尤其是数学系）合作非常紧密，CS学生跨学科学习和合作的机会较多，如化学，物理，生物，神经科学，艺术和商学院等。

10.康奈尔大学

Cornell 的计算机系历史悠久，其专业实力位居美国 TOP5。主要包括 11 个研究领域，人工智能是 Cornell 的 CS 里最有实力的研究。从 1990 年开始，在世界的 AI 研究领域中始终处理领导者的地位，拥有多个研究小组。