美国计算机专业申请中-先修课的要求有什么

鉴于计算机专业可以说是国际学生较容易在美国就业的专业，吸引越来越多其它专业的学生也会想要转计算机专业。总体而言难度存在但是并非不可能。

首先，理工科的转专业需要完成先修课程的准备，针对计算机专业而言，不需要了解复杂的数据结构，“只要了解LIST, ARRAY, TREE等基本知识就可以，同时学习些Object-Oriented Programming，所以基本入门课程包括数据结构，计算机组成原理，C++/Java等。建议去各大学校了解相关的课本列表，出现次数较多的就是比较推荐的。在此基础上可以根据自己的能力和情况补充其它的相关课程，比如networks(Computer Networks by Andrew Tanenbaum), operating systems(Operating Systems by Andrew Tanenbaum), database（Stanford 的经典教材A First Course in Database System）4, Software Engineering等，整体的计算机专业知识结构就相对比较不错了。”

总结如下：

课程大类	课程名
数学课程	微积分 概论与统计 离散数学 线性代数
一门计算机基础课程	计算机组成原理or计算机体系结构
一门算法课程	数据结构和算法
一门语言	C++ or Java

以上先修课比较基础，如果学生想进一步提升竞争力或者申请cs其他分支，建议多修：

·         计算机网络

·         数据库

·         操作系统

·         软件工程

·         人工智能

·         机器学习

·         计算机图形学

·         人机交互

·         编译原理

·         其他CS课程

注意事项：

1. 可以通过二学位，辅修学位，美国暑校，修网课等方式弥补。常用网站：coursera，Edx，MOOC, Udacity等。

2. 的课程与课程内容与国外不尽一致，有部分可能可能涵盖以下课程内容，比如高等数学涵盖微积分和线性代数，计算机入门涵盖计算机基础，数据结构和算法使用JAVA等，建议老师们与学生进行讨论后给出选课建议。

 

CS 入门必须课程资源推荐：

·         An Introduction to Interactive Programming in Python - Rice, Coursera

·         Introduction to Databases - Stanford, Stanford Online

·         Introduction to Computer Science and Programming Using Python - MIT, edX

·         Object-Oriented Programming and Data Structures (e.g., CS 2110) - Cornell

·         CS161 Design and Analysis of Algorithms-Stanford

·         Data Structures and Functional Programming (e.g., CS 3110) – Cornell

CS 提高进修课程资源推荐：

·         Machine Learning - Stanford, Coursera

·         Statistical Learning - Stanford, Stanford Online

·         Introduction to Computational Thinking and Data Science - MIT, edX

·         Functional Programming in Scala - EPFL, Coursera

·         Mining the Massive Datasets - Stanford, Coursera

·         Artificial Intelligence - UC Berkeley, edX

Stanford Specialization (系列课程):

·         Artificial Intelligence

·         Biocomputation

·         Computer and Network Security

·         Database Systems

·         Human-Computer Interaction

·         Numerical Analysis/Scientific Computation

·         Real-World Computing

·         Software Theory

·         Systems

·         Theoretical Computer

·         Computer System Organization and Programming (e.g., CS 3410) – Cornell

·         Discrete Structures (e.g., CS 2800) – Cornell

·         Basic Calculus and Linear Algebra – Cornell