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麦吉尔大学 McGill University
计算机硕士 MS in Computer Science


简 介

计算机科学学院是加拿大领先的计算机科学教学和研究中心之一。我们提供多个硕士学位和博士学位所有课程都包括课程作业和研究。在基础硕士专业,学生必须在论文选项和非论文选项之间进行选择。博士学位 和理学硕士 都包括生物信息学选项。学生通常由导师的研究资助资助;对于获得奖学金的学生,这通常采取奖学金“充值”的形式。

学校的研究涵盖广泛的领域,包括:
理论:算法、组合优化、计算几何、密码学、图论、逻辑和计算、编程语言、量子计算、计算理论和科学计算
系统:编译器、计算机游戏、分布式系统、嵌入式和实时系统、建模和仿真、网络和软件工程
应用:生物信息学、机器学习、机器人、计算机动画、图形和视觉

理学硕士(M.Sc.)计算机科学(论文)
该专业专为对计算机科学研究有浓厚兴趣且至少拥有相当于 CS 本科辅修课程的学生而设计。该计划将强大的课程内容与研究论文相结合。对于希望攻读博士学位的学生来说,这是通常(但不是强制性)的切入点,但也是希望在获得硕士学位后找到具有挑战性和令人兴奋的工作的学生的首选课程。

理学硕士(M.Sc.)计算机科学(论文):生物信息学
生物信息学研究处于生物/医学科学与数学/计算机科学/工程学的交叉点。生物信息学选项的目的是培养学生成为这个跨学科领域的研究人员。这包括实验设计策略的开发、数据集分析工具的构建、建模技术的应用、用于处理生物信息学数据的工具的创建、生物数据库的集成以及算法和统计的使用。

理学硕士 (M.Sc.) 计算机科学(非论文)
该计划专为希望获得计算机科学高级主题的广泛知识但不需要论文的学生而设计。它为就业市场提供了很好的准备,但不建议有意向最终攻读博士学位的学生选择。

项目情况

项目时长:1.5 - 2年
授课地点:加拿大 魁北克省 蒙特利尔
本科学位和成绩单

迄今为止参加的每个大学级机构的完整学习记录。上传的成绩单为非官方副本,一旦被录取,将需要最终的官方成绩单
平均绩点 3.2/4.0

简历CV

请准备一份简历,其中包括工作经历(如果有的话),按时间倒序排列,注明你的职位、工作日期以及兼职还是全职工作
教育记录也应按时间倒序排列,并应注明起止时间和获得的学位
简历不应超过一页

SOP

GRE成绩

建议递交
请要求将成绩直接发送至麦吉尔大学: 
GRE 机构代码:0935

语言成绩

对于母语不是英语且未在英语国家完成学位的申请人, 需要托福 或 雅思 。 
只接受在考试中心参加的考试,不接受在家考试成绩
托福:100+,单项不低于22分
雅思:6.5+

2封推荐信

需要2封学术推荐信,必须具体说明候选人申请了哪个项目
推荐人必须注明他/她在该机构的职位和完整联系信息
GT备考
从以下三个类别(理论、系统和应用)中的至少两个类别中选修课程

A类:理论
COMP 523 基于语言的安全
COMP 524 编程语言的理论基础
COMP 525 形式验证
COMP 527 逻辑与计算
COMP 531 高级计算理论
COMP 540 矩阵计算
COMP 547 密码学和数据安全
COMP 552 组合优化
COMP 553 算法博弈论
COMP 554 逼近算法
COMP 560 图算法和应用
COMP 566 离散优化 1
COMP 567 离散优化 2
COMP 610 信息结构 1
COMP 627 理论编程语言
COMP 642 数值估计方法
COMP 647 高级密码学
COMP 649 量子密码学
COMP 690 算法概率分析
COMP 760 高级主题理论 1
COMP 761 高级主题理论 2

B 类:系统
COMP 512 分布式系统
COMP 520 编译器设计
COMP 529 软件架构
COMP 533 模型驱动软件开发
COMP 535 计算机网络 1
COMP 575 分布式算法基础
COMP 612 数据库编程原理
COMP 614 分布式数据管理
COMP 621 程序分析和转换
COMP 655 分布式仿真
COMP 667 软件容错
COMP 762 高级主题编程 1
COMP 763 高级主题编程 2
COMP 764 高级主题系统 1
COMP 765 高级主题系统 2

C类:应用
COMP 521 现代计算机游戏
COMP 522 模型与模拟
COMP 526 概率推理和人工智能
COMP 546 计算感知
COMP 550 自然语言处理
COMP 551 应用机器学习
COMP 557 计算机图形学基础
COMP 558 计算机视觉基础
COMP 559 计算机动画基础
COMP 561 计算生物学方法和研究
COMP 564 高级计算生物学方法与研究
COMP 579 强化学习
COMP 618 生物信息学:功能基因组学
COMP 680 挖掘生物序列
COMP 652 机器学习
COMP 766 高级主题应用 1
COMP 767 高级主题应用 2

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