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美国-康奈尔

康奈尔大学
计算机科学硕士


简 介

  • 计算机科学的工程硕士(M.Eng.)是一个为期两学期的职业学位课程,目的是提高实践技能

  • 该项目因为院系和学校的研究多样性而充满活力

  • 该项目也适合本科是其他专业的学生,他们未来希望使用计算机推动本科行业的发展

  • 该课程包含了技术和商业方面,非常适合未来想要创业的申请人



项目时长:12个月全日制 (全日制)

项目授课地点:美国 纽约州 伊萨卡
申请要求


学术

· 申请人是计算机科学或相关技术领域(例如,电气和计算机工程、信息科学、运筹学)的学士学位(BA / BS / BE)都可以申请该项目

· 本科课程要求
Object-Oriented Programming and Data Structures
Data Structures and Functional Programming
Computer System Organization and Programming
Discrete Structures
Basic Calculus and Linear Algebra

TOEFL


Writing:20+;Listening:15+; Reading:20+;and Speaking:22+


GRE




IELTS


总分:7+
其他要求




申请流程

第1步:准备好申请文件
· 推荐信
两封推荐信,在校或者应届生至少有一个推荐信是学术的,建议以学术推荐信为主

· SOP
Please use the Academic Statement of Purpose to describe, within 1000 words: (1) your academic interests, (2) your academic background, preparation, and training, including any relevant professional experiences, (3) your reasons for pursuing graduate studies in this specific program, and (4) your professional goals.

· CV
第2步:需要的其他文件
· 扫描并上传每所就读大学的学校颁发的成绩单
· 官方学位证书(申请时如未毕业可不提供)
· 提交英语语言能力成绩
· 护照复印件
· 本科和/或研究生学位的记录 
第3步:在线填表申请
4步:递交申请费

GT备考
该计划很灵活,学生能够完成他们最感兴趣的领域的工作,这将有助于实现他们的最终学术和职业目标。学生可以完成一个通用的课程,包括几个不同研究领域的课程,或者专门研究某个感兴趣的领域,如人工智能、图形、系统和理论。没有必修课,但是学生需要满足完成该学位的一些具体要求:

Degree Requirements(部分开设)
·Introduction to Computing Using Python
·Introduction to Computing Using MATLAB
·Short Course in Python
·Introductory Design and Programming for the Web
·Freshmen and Nontechnical Team Projects
·C++ Programming
·Object-Oriented Programming and Data Structures
·Discrete Structures
·Networks
·Data Structures and Functional Programming
·Data-Driven Web Applications
·Computer System Organization and Programming
·Teaching Experience in Computer Science
·Numerical Analysis and Differential Equations
·Introduction to Database Systems
·Practicum in Database Systems
·Operating Systems
·Practicum in Operating Systems
·Computer Architecture
·Introduction to Computer Networks
·Introduction to Computer Graphics
·Computer Graphics Practicum
·Foundations of Artificial Intelligence
·Natural Language Processing
·Computational Linguistics II
·Foundations of Robotics
·Computational Genetics and Genomics
·Introduction to Machine Learning
·Principles of Large-Scale Machine Learning Systems
·Quantum Information Processing
·Introduction to Analysis of Algorithms
·Team Projects

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