2023年留学美国计算机、大数据与数字化智能领域为何热门?

　　2023年留学美国计算机、大数据与数字化智能领域为何热门?计算机已经逐渐替代部分人脑的作用，并且有着比人脑更大的可塑造性。因此，依赖于计算机科学的未来智能领域发展机会，仍然会是未来行业的热门领域。那么申请美国研究生留学哪些专业比较热门?今天新航道前程出国留学中介机构为您讲解2023年留学美国计算机、大数据与数字化智能领域为何热门?

　　一、计算机、大数据与数字化智能相关领域

　　人工智能、算法工程、信息系统管理、信息安全、大数据分析等

　　二、U.S. News 细数目前全美高薪的相关职位

　　计算机和信息系统经理

　　2020 年 IT 经理的年薪中位数为 151,150 美元，预估从 2020 年到 2030 年，IT 经理的职位数量将增长 11%

　　计算机硬件工程师

　　2020 年美国这一领域的工资中位数为 119,560 美元。到 2030 年，计算机硬件工程师的工作岗位数量可能会比 2020 年增加 2%。

　　信息安全分析师

　　在 2020 年，信息安全分析师的工资中位数为 103,590 美元(在U.S. News工作排名中排名#1)。

　　软件开发师

　　软件开发人员以及质量保证分析师和测试人员的工作岗位数量将比 2020 年增加 22%。这些技术专家的平均薪酬在 2020 年达到 110,140 美元。

　　可选择的硕士专业

　　信息安全、计算机科学、计算机工程、计算机信息系统、软件开发、数据科学、电气和计算机工程、网络安全工程等

　　三、U.S. News & World Report 2023 全美研究生院校排名参考

　　选择相应专业的院校，可参考新发布的U.S. News & World Report 2023 全美研究生院校排名的计算机科学排名，以及更多细分专业排名作为参考。

　　四、专业分支

　　其底下有很多不同的分支方向，包括我们经常听到的人工智能，计算机视觉，信息安全等。以下我们会为大家详细介绍计算机科学的主流分支方向：

　　1.人工智能 Artificial Intelligence

　　人工智能(AI) 学习研究的核心领域包括：学术呈现，推理，学习，规划，决策，视觉，机器人，语音和语言处理。同时AI也旨在运用先进的算法来解决各领域的实际问题，其中包括生物信息学，网络及各类系统，搜索和信息检索等等。

　　除此之外，研究人工智能还需要涉及到以下的技术和工具：统计学，神经科学，控制，优化和业务研究。

　　2.计算机算法和理论　Algorithms and Theory

　　计算机算法与理论是研究更高效的算法和协议，强调学习许多20世纪的发明，如密码学、计算生物学、机器学习、量子计算等先进算法和理论。

　　同时计算机算法和理论也包括复杂性理论，算法，数据结构，计算几何，密码学，机器学习和计算经济学，并且与计算生物学，图形，网络和系统紧密连接。

　　3.生物系统与计算生物学　Biosystems & Computational Biology

　　生物系统与计算生物学越来越依赖计算机科学和电子工程的算法和工具。生物数据包括多品种的基因组数据，多态变体的数据库，蛋白质结构和RNA结构，基因数据库，实验生物化学测量数据和生物医学数据。对这些数据进行表达，操纵和整合需要计算机科学的技术，如数据库，算法，人工智能，图形，信号处理和图像处理，因而生物系统也被称为生物信息学。

　　4.大数据 Big Date

　　由于互联网和社交媒体的兴起，数据量空前庞大，而获取数据的设备也越来越多。管理和分析“大数据”需要全新的技术和系统。除了通过常规数据库系统及相关应用程序管理数据外，还要增强捕捉和关联个人数据，保护安全和隐私问题的能力。

　　要解决大数据管理的各个方面， 需要学习的方向包括：高性能计算，数据库，云计算，分布式系统，可视化以及安全性和隐私的领域。所以大数据属于CS中的交叉学科。

　　5.计算机系统结构 Computer Architecture

　　计算机系统结构是计算机的机器语言程序员或编译程序编写者所看到的外特性。

　　所谓外特性，就是计算机的概念性结构和功能特性，主要研究计算机系统的基本工作原理，以及在硬件、软件界面划分的权衡策略，建立完整的、系统的计算机软硬件整体概念。

　　6.计算机图形学　Computer Graphics and Visualization

　　计算机图形学主要研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。

　　除这些以外，还会研究如何科学可视化，基于物理渲染，动画制作，计算机辅助几何设计，快速成型，计算机辅助角膜建模和可视化，医学成像等等。相较于艺术类的动画制作而言， 计算机图形学更注重算法及理论的学习。

　　7.数据库系统 Database Systems

　　数据库系统的重点领域包括生命科学和生物数据库，图形数据库，传感器网络数据管理，社交网络数据管理，移动数据库，P2P网络和非结构化的文本数据库。

　　数据库系统的学习将继续在传统数据管理的基础上进行创新，如提高管理和查询数据，空间数据库的速率，增强查询处理和优化，数据流，近似查询处理和数据挖掘的能力。

　　8.分布式系统 Distributed Systems

　　分布式系统往往与操作系统(Operating Systems)同时学习，也有学校直接用系统(Systems)来概括这个专业。学习的偏重性根据学校不同有所偏差。

　　操作系统的研究重点是针对一台机器或物理设备运行的系统软件，而分布式系统则是研究如何实现网络互连的多台计算机运行一致的，安全的，可扩展的，可靠的系统。学习重点包括调查算法，设计原则，并制定运行现代计算机系统所必需的软件工程技术。

　　9.高性能计算　High-Performance Computing

　　高性能计算主要是学习用大型计算机来解决的重大科学和工程问题及并行算法和开发相关软件。HPC研究的重点在于从创新的核心数值算法中提炼精华，运用到系统软件或者嵌入到需要大规模生产计算的工具中去，该专业的形成与“大数据”息息相关。

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