2013美國計算機博士申請院校難度解析

　　2013美國計算機博士申請院校難度解析，我們從難度的高到低來為大家列舉代表院校一一對比分析。

　　超級難申超級優(yōu)秀超級全面系列：Stanford/UCBerkeley/MIT

　　這三個學(xué)校在research上非常全面，幾乎沒有弱項。尤其是MIT的工作，相當(dāng)有impact。這三個學(xué)校reputation相當(dāng)優(yōu)秀，申請難度很大。細說的話，MIT稍微比Stanford和Berkeley好申一些，Stanford最難。對于MIT/Stanford，我私認為是光憑自身硬件搞不定的(可能THU除外)。我聽說過的所有國內(nèi)學(xué)生申請成功的例子，除了自身硬件牛以外，都是由有 internationalreputation的prof(很多還不止一個)強力推薦。當(dāng)然，這兩個條件本身就有很大的關(guān)聯(lián)性。

　　超級難申超級優(yōu)秀系列：Caltech/Harvard

　　沒錯，排在第二檔就是Caltech和Harvard這兩個USnews十名開外的學(xué)校。這兩個學(xué)校無論從 reputation，faculty質(zhì)量還是申請難度來說，絕對和上面三個不相上下。但是由于department比較小，所以ranking不是很高。Caltech總共只有15個prof，可以說是每個人獨當(dāng)一面。

　　非常難申非常優(yōu)秀超級全面系列：CMU

　　CMU可以說是計算機類學(xué)校中的一枝奇葩，schoolof computer science下6個department。Research相當(dāng)全面，水平也很高，尤其是AI相關(guān)的方向。CMU因為department比較大，招的人相對多，申請難度比上面5所小不少。

　　比較難申非常優(yōu)秀系列：Princeton/Washington/Cornell/UIUC/Austin/Toronto

　　這6個學(xué)校reputation都相當(dāng)好，research各有優(yōu)勢，princeton/washington的申請難度大于cornell/uiuc/austin/toronto。

　　Princeton的theory不錯，department比較小，申請難度相對大，喜歡招thu pku的學(xué)生。

　　Washington的system一流，申請難度不知道為什么也比較大。

　　Cornell相對平均，theory不錯，整體來講感覺research有點偏理論。比如它家一個做ml的prof，就喜歡在COLT SODA上發(fā)paper。

　　UIUC是老牌engineering學(xué)校，system不錯。不過我感覺UIUC的ranking跟departmentsize + 它家engineering的reputation有關(guān)。UIUCprof的權(quán)力相當(dāng)大，陶瓷相對有用。

　　Austin的AI非常好，network有個相當(dāng)牛的prof，其他不大清楚。

　　Toronto是這次唯一一個美國以外的學(xué)校。Toronto的reputation也相當(dāng)好，faculty質(zhì)量也很高，申請難度和這一檔的其他美國學(xué)校相當(dāng)。我個人覺得對于沒有想清楚又無力自費美國ms的申請者，在CA念一個master作為緩沖是一個相當(dāng)不錯的選擇。

　　比較難申ivy系列：Yale/Columbia/Brown

　　這三個是ivy里面剩下的比較靠前的學(xué)校。這三個學(xué)校faculty很多都是名校畢業(yè)，但是active的也不算多。Department很小，申請難度比較浮動，總體說來跟上面的那6所差不多。不過如果不是有特別喜歡的prof或者有ivy情結(jié)或者想轉(zhuǎn)行的話，還是建議優(yōu)先考慮上面那6個學(xué)校。

　　相對難申各有所長系列：Wisc/UCLA/UMD/UMich/UCSD/UMass/UNCC/Upenn

　　上面這一系列學(xué)?；旧蟫eputation不錯，research不夠全面但是各有所長。申請難度跟申請者的學(xué)校背景關(guān)系比較大。其中UCLA比較難申。

　　Wisc DB不錯，不過去年似乎走了幾個大牛。聽說有人預(yù)言5年內(nèi)跌出前20。雖然我覺得沒有那么夸張，不過感覺確實在走下坡路。

　　UCLA的vision/network相當(dāng)不錯。加上UCLA有非常牛的應(yīng)數(shù)支撐(對于CS而言，math比engineering重要多了)，和相當(dāng)不錯的地理位置，在這一檔的學(xué)校中應(yīng)該是稍有優(yōu)勢的。不足之處就是資金比較緊張，招的人相當(dāng)少。

　　UMD的IR和AI不錯，想做IR的也可以考慮一下它家的Schoolof Information。

　　UMich是老牌engineeringschool。感覺和UIUC比較像，不過明顯要差一個檔次。UMich的research整體偏 engineering。DB應(yīng)該還可以。另外做IR的可以考慮一下UMich的Schoolof Information，這個department基本上是全美top3的。

　　UCSD是system不錯，而且學(xué)校出門5分鐘就到海灘，相當(dāng)有吸引力。

　　UMass的IR/AI相當(dāng)好，尤其是AndrewMcCallum相當(dāng)活躍。

　　UNCC的graphics/vision的faculty相當(dāng)多，不過其他的方向就相當(dāng)弱。

　　UPenn的AI不錯，有名垂AI史的MichaelKearns坐鎮(zhèn)。如果跟他的話走academic路線就基本沒問題了。

　　比較奇怪的學(xué)校系列：Gatech

　　選校的時候，我把Gatech的faculty都點了一遍，居然沒有找到一個感興趣的。不僅是我，很多我認識的今年申請top學(xué)校的，包括os/db/network/ai/theory的人，都因為找不到感興趣的faculty所以沒有申請。這對于一個top10的學(xué)校而言，是很不正常的。

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