美国CS申请难度梯队：
Tier1：Princeton、Harvard、Yale、Stanford、UCB、CMU、MIT、UIUC
Tier2：CU、UChicago、Duke、UPenn、NU、Cornell、UCLA、UMich、NYU、UCSD、UCI
Tier3：WashU、Vandy、Rice、USC、UVA、BU、NEU、WPI、PITT
在美国，计算机类硕士主要分为两大方向：计算机科学（Computer Science, CS）与计算机工程（Computer Engineering, CE）。虽然二者都隶属于计算机领域，但研究重点与培养目标存在明显差异。
CS侧重于计算机理论基础及其应用实现，更关注抽象原理的探索与实践。它涵盖信息处理原理、形式化表达体系以及这些理论在计算系统中的落地应用。作为一门系统化学科，CS的研究范畴从算法推导、程序设计语言到软件系统开发应有尽有，常见研究主题包括数据结构与数据库、智能系统、人机交互等。此类项目一般设置在文理学院、工程学院或计算机学院，倾向于软件研发，并且研究广度较大。
CE则更强调软硬件一体化设计，致力于优化计算机系统的性能与精度。大多数情况下，CE隶属于工程学院，并与电子工程（EE）紧密交叉。例如，加州大学伯克利分校将CS纳入EECS系统一培养，而卡内基梅隆大学则拥有独立的计算机学院。CE的研究重点主要涵盖计算机体系结构、应用技术创新以及理论与软件的结合，美国高校在该领域普遍细分出十个研究方向，其中热门领域包括：软件工程（Software Engineering）、网络与信息系统（Networking）、数据科学（Data Science）、人工智能（Artificial Intelligence）以及人机交互（Human-Computer Interaction）。
从学科架构来看，美国很多大学会将CE与EE合并为电气与计算机工程系（ECE），或采用类似的命名（CEE），方便资源整合与跨学科研究。
语言与成绩要求
申请排名靠前的大学（Top 30），通常建议：
- 托福 iBT：总分≥100，单项≥20（部分学校最低18分）
- 雅思：总分≥7.0，单项≥6.5（基础要求一般为6.5）
- GRE：建议总分≥320
- GPA：3.5/4.0 以上（难度梯队Tier1常见为 3.8/4.0）
CS申请通常不强制要求GRE学科考试（Subject Test），但对于跨专业申请者，参加计算机方向的Sub考试有助于证明学术能力与专业知识储备。
背景与科研准备
想在申请中脱颖而出，除了硬性分数，还需具备相关科研或项目经验。建议尽早规划，积累背景：
参与科研项目：积极联系教授，加入其实验室或研究组，深入学习核心技术，提升科研能力。
学术竞赛：参加全国性或国际性数学建模、程序设计、算法等竞赛，展示解决实际问题的能力。
院校选择因素
学费与生活成本
- 大城市（纽约、旧金山、洛杉矶）生活开支高，但就业与实习机会多。
- 中西部城市（如伊利诺伊、密歇根）生活成本低，学费相对亲民。
- 公立大学对州内学生学费优惠，但国际生与州外生差异较小。
地理与就业资源
- 位于硅谷、波士顿等科技产业集中的学校，在实习、校企合作和就业机会方面占据天然优势。
- 校园安全、生活便利度和学术氛围也值得纳入考量。
知名院校与优势方向
加州地区:
- Stanford：全球计算机科学顶尖学府，人工智能、算法、软件工程等方向全球领先。
- UCB：在AI、数据库、操作系统等领域成果显著。
- UCLA、UCSD、USC、UCSB：各具研究特色，科研实力雄厚。
其他州：
- CMU：人工智能、机器人研究世界领先。
- MIT：在计算机体系结构与理论方向保持长期优势。
- UW：在人机交互、计算机图形学方向表现优异。
- UIUC：计算机系统、软件工程历史悠久。
- UMich：研究覆盖计算机科学多个分支，学科综合实力强。
