导师同意后可以换专业。
美国计算机跨专业博士_美国计算机博士好找工作吗
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博士是对攻读博士学位的研究生的称呼,同样也可用来称呼已获得博士学位的人员。在国外特指获得过博士学位的人,则把博士生也称为某某博士。
学士学位、硕士学位和博士学位学位中,博士学位是的一级。
1983年5月27日,我国首批18位博士诞生。1983年10月19日,我国首次培养出了批文科博士。至此,我国的学位制度全面趋于完善、成熟。
你在计算机方面有什么证书?现在有micosoft微软认证或者oracle认证吗?如果你在计算机方面有证书的话即便钻也不是计算机,转专业读博当然也可以。
需要准备雅思、成绩单、获得的计算机方面的证书、ps、信、学习等,然后选学校,学校录取后在准备办理护照、存款公证等,然后再去办签证。
你这种想法根本就不现实,如果是学计算机硕士,转读动物学博士倒有可能。有许多proffesor希望找计算机专业的学生搞模拟。。。
读博士需要专业基础,除非你有计算机方面的SCI 能被导师相中。
应该选择自己喜欢的行业...这样做下来才有意思...
不喜欢就转,学下去也不好
一、美国博士读几年要根据专业和学校,各个专业和学校的规定不一样。
二、美国读计算机博士一般需要在3年到5年之间。
三、美国博士申请要求:成绩要求
1、GRE:GRE成绩对于博士申请是十分重要的,同时也是判断是否发放奖学金的一个标准。
2、GMAT:GMAT考试覆盖了所有商学专业内容,如管理工程、法及等。
四、美国博士申请要求:读博士时间
1、美国的读博时间根据不同专业而不同,短的可以在两年结束,法学与医学则时间较长。一般博士年学习基础学科,之后进行实践课。
扩展资料
虽然美国大学允许本科毕业生直接申请博士学位,但是申请难度太大,与硕士毕业生相比就会处于下风。
美国计算机博士而言,重要的永远是individual
美国就业市场对计算机人才的需求还将继续扩大,美国计算机博士就业前景令人看好。
2013年,美国与计算机相关行业共有雇员
而此行业的工作成长和新陈代谢总共需要增加39%的人才。
计算机博士毕业生所从事的工作包括数据库主管、软体设计师和资讯科技顾问等。
参考资料来源:百度百科——博士学位
参考资料来源:网——英国研究生只读一年是“鸡肋”?毕业生谈经验
参考资料来源:新华网——在美国如何读博
美国计算机专业霸主的位置在世界范围内都是无可撼动的,计算机专业强烈的竞争环境,也使得美国计算机博士的申请看似迷雾重重,下面跟86我一起来看一下美国计算机博士院校申请到底有多大的难度。 超级难申超级超级全面系列:Stanford/UCBerkeley/MIT
这三个学校在research上非常全面,几乎没有弱项。尤其是MIT的工作,相当有impact。这三个学校reputation相当,申请难度很大。细说的话,MIT稍微比Stanford和Berkeley好申一些,Stanford难。对于MIT/Stanford,我私认为是光凭自身硬件搞不定的(可能THU除外)。我听说过的所有国内学生申请成功的例子,除了自身硬件牛以外,都是由有 internationalreputation的prof(很多还不止一个)强力。当然,这两个条件本身就有很大的关联性。
超级难申超级系列:Caltech/Harvard
没错,排在第二档就是Caltech和Harvard这两个USnews十名开外的学校。这两个学校无论从 reputation,faculty质量还是申请难度来说,和上面三个不相上下。但是由于department比较小,所以ranking不是很高。Caltech总共只有15个prof,可以说是每个人独当一面。Harvard的强项是theory,不够全面。但是,如果你的运气好到在这两个学校刚好有match的prof的话,那么,如果没有上面三家的offer,我建议优先考虑这两家。
非常难申非常超级全面系列:CMU
CMU可以说是计算机类学校中的一枝奇葩,schoolof comr science下6个department。Research相当全面,水平也很高,尤其是AI相关的方向。CMU因为department比较大,招的人相对多,申请难度比上面5所小不少。
比较难申非常系列:Princeton/Washington/Cornell/UIUC/Austin/Toronto
这6个学校reputation都相当好,research各有优势,princeton/washington的申请难度大于cornell/uiuc/austin/toronto。
Princeton的theory不错,department比较小,申请难度相对大,喜欢招thu pku的学生。
Washington的,申请难度不知道为什么也比较大。
Cornell相对平均,theory不错,整体来讲感觉research有点偏理论。比如它家一个做ml的prof,就喜欢在COLT SODA上发。
UIUC是老牌engineering学校,不错。不过我感觉UIUC的ranking跟departmentsize + 它家engineering的reputation有关。UIUCprof的权力相当大,陶瓷相对有用。
Austin的AI非常好,network有个相当牛的prof,其他不大清楚。
Toronto是这次一个美国以外的学校。Toronto的reputation也相当好,faculty质量也很高,申请难度和这一档的其他美国学校相当。我个人觉得对于没有想清楚又无力自费美国ms的申请者,在CA念一个作为缓冲是一个相当不错的选择。
比较难申ivy系列:Yale/Columbia/Brown
这三个是ivy里面剩下的比较靠前的学校。这三个学校faculty很多都是名校毕业,但是active的也不算多。Department很小,申请难度比较浮动,总体说来跟上面的那6所不多。不过如果不是有特别喜欢的prof或者有ivy情结或者想转行的话,还是建议优先考虑上面那6个学校。
相对难申各有所长系列:Wisc/UCLA/UMD/UMich/UCSD/UMass/UNCC/Upenn
上面这一系列学校基本上reputation不错,research不够全面但是各有所长。申请难度跟申请者的学校背景关系比较大。其中UCLA比较难申。
Wisc DB不错,不过去年似乎走了几个大牛。听说有人预言5年内跌出前20。虽然我觉得没有那么夸张,不过感觉确实在走下坡路。
UCLA的vision/network相当不错。加上UCLA有非常牛的应数支撑(对于CS而言,math比engineering重要多了),和相当不错的地理位置,在这一档的学校中应该是稍有优势的。不足之处就是资金比较紧张,招的人相当少。
UMD的IR和AI不错,想做IR的也可以考虑一下它家的Schoolof Information。
UMich是老牌engineeringschool。感觉和UIUC比较像,不过明显要一个档次。UMich的research整体偏 engineering。DB应该还可以。另外做IR的可以考虑一下UMich的Schoolof Information,这个department基本上是全美top3的。
UCSD是不错,而且学校出门5分钟就到海滩,相当有吸引力。
UMass的IR/AI相当好,尤其是AndrewMcCallum相当活跃。
UNCC的graphics/vision的faculty相当多,不过其他的方向就相当弱。
UPenn的AI不错,有名垂AI史的MichaelKearns坐镇。如果跟他的话走academic路线就基本没问题了。
比较奇怪的学校系列:Gatech
选校的时候,我把Gatech的faculty都点了一遍,居然没有找到一个感兴趣的。不仅是我,很多我认识的今年申请top学校的,包括os/db/network/ai/theory的人,都因为找不到感兴趣的faculty所以没有申请。这对于一个top10的学校而言,是很不正常的。
其实对于美国计算机博士院校申请而言,重要的永远是individual faculty,美国大学招学生的一个很大的考虑是diversity,希望上述信息对于大家申请有所帮助。
国大学招人主要就是看研究能力。虽然用论文来衡量一个人的研究能力未免太,但目前主要是这样。因为看项目的话随你怎么说都行,国外的基本对国内的项目都不了解。由于CS软件工程方向的特点
博士研究生教育处于高等教育金字塔的“塔尖”,而美国的跨学科博士更是含金量极高的,那么美国大学是如何培养跨学科博士的呢? 美国博士教育被世界各国奉为“”,为单一学科培养的博士研究生在解决复杂性问题时其知识面过于狭窄这一问题,美国知名大学在诸多前沿领域推行跨学科拔尖博士的培养实践。
美国大学跨学科拔尖博士的培养端赖于跨学科博士学位项目的创设。2010年,美国发布了由教育统计中心研制的新版高校学科分类目录,学科群是学科分类的首要标准,其中“多学科/交叉学科”被明确列出作为学科群的重要组成部分。由此足见美国对交叉学科发展趋势的把握与重视。该目录中交叉学科共涉及27个具体的学科群,多为涉及学科范围广泛、具有前沿价值的学科群,如认知科学、人机交互研究、/全球研究、可持续发展研究等。交叉学科目录为美国大学创设跨学科学位提供了重要的参考依据,他们逐步开始设置跨学科博士学位项目以培养拔尖人才,哈佛大学、普林斯顿大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校等知名大学均在其列。随后更多的研究型大学纷纷加入设置跨学科博士学位项目之列。跨学科博士教育成为美国大学探索拔尖人才培养的重要路径转向。
美国各大学在培养跨学科博士的过程中,往往结合自身的优势,着重发展某些跨学科领域。各大学的举措既有共性,亦具个性。相较而言,其跨学科拔尖博士培养的共性举措对跨学科研究生教育尚处于探索期的我国或许更具借鉴意义,因为从某种意义上讲,共性举措意味着获得普遍认同的有效措施。归结而言,美国知名大学跨学科拔尖博士培养的共性经验主要有如下几点:
博士生遴选注重跨学科研究志趣
是否具有跨学科学习及研究的志趣是美国大学选拔博士生的首要标准。志趣意指志向和兴趣,两者缺一不可,显然,博士研究生若缺乏两者中的任何一个要素皆难以取得与跨学科拔尖博士相契合的造诣。美国知名大学将跨学科学习与研究的志趣视为博士研究生创造性的原动力。因此,大学在招录研究生时极为重视其跨学科背景、跨学科研究经历等。当然,美国大学在遴选学生时并非一味强调学科跨度越大越好,而是同样要考量学科的相关性,以既有的学科背景能够支撑现时的跨学科研究议题为基本原则。如斯坦福大学生物医学信息学跨学科博士学位项目主要招收曾接受过生物学、临床医学、计算机科学、数据科学与分析学、统计学、工程学等相关学科教育的学生。
创新多种学位项目形式
当前,美国大学主要设置了三种形式的跨学科博士学位项目。一是直接设置的跨学科博士学位项目,这是美国大学开展跨学科博士培养的主要形式。如普渡大学的跨学科生命科学博士学位项目、斯坦福大学的生物医学信息学博士学位项目皆是大学直接设置的跨学科博士学位项目。二是设置双专业学位项目,允许博士生修读两个专业,从而间接实现跨学科培养。以密歇根州立大学为例,它允许导师和博士生根据研究需要设置双专业博士学位项目,如物理学和工程学科的双专业博士学位项目。究其实质而言,同样是一种跨学科培养博士生的方式;三是设置个性化的跨学科博士学位项目。为了提供符合博士研究生个性化学习需求的教育,设置这一学位项目的美国大学数目呈显著增长之势。如弗吉尼亚理工学院、蒙大拿大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、州立大学等设置了个性化跨学科博士学位项目(Individual/Individualized/Ad Hoc Interdisciplinary Doctoral Program)。这类跨学科博士学位项目讲求的是独特性,每个项目实行个性化的设计,即根据学生的独特兴趣、才能、职业目标而设定。学生需具有明确的复杂性研究议题及目标,项目旨在为学生提供与众不同的涵盖知识广度与学科深度的跨学科教育。
院系之间协同培养跨学科博士
一般而言,大学内部学院的组织架构是基于学科建制而成的,单个学院通常意味着学科的单一性,因而单个学院缺乏培养跨学科博士的学科基础。美国大学内部多采用学院协作的形式,联合设置跨学科博士学位项目,或者由一个学院主导,吸纳其他学院的资源开展跨学科博士教育。如普渡大学的跨学科生物医学博士学位项目由兽医学院和生物医学工程学院联合管理;斯坦福大学神经科学跨学科博士学位项目同样是一个跨学院项目。此外,由于美国大学内部的一些学院是基于学科群建构而成,故其学院本身即具有了多学科的属性,因此其在设置跨学科博士学位项目时通过整合各系之间的资源便可实现。如麻省理工学院的计算科学与工程跨学科博士学位项目由工程学院内部的土木与环境工程系、机械工程系、化学工程系、航空航天系、原子科学与工程系联合提供。
课程体系重视知识的广度与深度
如前所述,传统的博士培养模式在课程的组织上往往偏重于课程内容的专深,而相对忽视了知识的广度。毋庸置疑,在探究复杂性问题时,博士研究生需要多学科知识的支撑,美国大学在设置跨学科博士学位项目时尤其重视提供跨学科课程的开设,以增强跨学科博士所需的宽广知识视阈。如田纳西大学的能源科学与工程跨学科博士学位项目从核心课程、知识广度课程与知识深度课程三个维度构建课程体系。那么美国大学如何开设足以支撑跨学科博士培养的课程呢?途径有二:一是大学允许学生跨专业选修其他院系开设的相关课程,通过修读一定学分的其他院系课程实现跨学科课程/知识的补充;二是直接吸纳合作院系的教师开设所需的跨学科课程,此种方式能更为有效的满足跨学科博士学位项目对跨学科知识的诉求,较种途径更具针对性。
师资来源多元且有跨学科素养
组建跨学科的师资队伍是开展跨学科博士教育的保障。跨学科教师队伍主要涵盖授课教师队伍和导师队伍。美国大学为开设足以满足跨学科博士教育需求的课程会吸纳其他学科的教师参与到课程教学中,教师招募的范围广泛,既包括校内其他院系的教师,同时亦会拓展引入其他大学的教师开设相应课程。对于跨学科博士学位的导师队伍而言,更加强调导师队伍的跨学科性,因为其博士论文需要多个学科的专家进行指导、评价,每一个博士生都会拥有一个跨学科导师小组对其进行指导,导师组通常以指导委员会的形式存在。此外,参与跨学科博士培养的教师多具有从事跨学科教育的素养,包括知识面及跨学科研究能力,并且其中不乏跨学科前沿研究的专家。
系统化设置跨学科学位教育
美国大学跨学科学位项目的设置不仅局限于研究生层次,甚至在本科层次也设有跨学科学位项目。如哈佛大学的跨学科学位项目涉及学士、硕士、博士三个层次,并且其对本科跨学科学位项目同样极为重视。这样一方面有助于为跨学科硕士学位项目、跨学科博士学位项目(高层次拔尖创新人才)提供生源储备;另一方面进一步拓展了跨学科人才培养模式的辐射范围,有助于塑造具备卓越不凡能力学生的跨学科思维,为其以广博的知识思考、解决复杂现实问题提供可能。
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