4大計算機專業方向細分你知多少？

計算機專業是現在最熱門最高薪的專業之一，在2016年PayScale美國專業薪水排名中，計算機科學、計算機工程等相關專業名列前茅，早期薪水便已達到$80K-$90K。美國的CS在技術和產業上都是全球領先的，自然也就成了最熱門的目標國家。加上CS專業在美國就業情況很好，吸引了很多希望讀書進而留在美國工作的申請人。

美國計算機專業研究方向都有哪些呢?小編下面為大家詳細介紹，希望對大家的申請有所幫助。

01

資料庫database system方向

美國計算機專業資料庫方向具體又有資料庫系統，數據挖掘等等。從很理論的關係資料庫、雲資料庫，到很應用的SQL，全在學習範圍之內。畢業生可以做資料庫管理工程師。不過請注意這種工程師職位對於經驗要求較高，尤其是高薪全職在大公司的資料庫管理工程師，剛畢業的學生恐怕有困難。不過工作可以找到，比如說兼職的實習性質，可以作為起步。對於編程序要求不算太高。

(1) 資料庫(Database)：數據模型，數據查詢、集成，各種資料庫系統的設計、實現等。

(2) 數據挖掘(Data Mining)：從數據中提取模式的處理過程。它在很多領域有廣泛的應用，例如市場營銷、監測、入侵檢測和科學發現。數據挖掘和機器學習很相關，但是數據挖掘更關注實際應用。

(3) 信息檢索(Information Retrieval)：研究如何提取各種媒體(文本、音頻、視頻等，目前的研究以文本居多)中的信息，同時還搜索與之關聯的資料庫和萬維網。

(4) 自然語言處理(Natural language processing)：構建一種可以分析、理解和生成自然語言的計算機系統。研究課題包含自動摘要(automatic summarization)，語篇分析(discourse analysis)，機器翻譯(machine translation)，命名實體識別(named entity recognition)，自然語言生成(natural language generation)和語音識別(speech recognition)等。

02

人機交互Human-computer interaction方向

人機交互Human-computer interation，語音識別之類(語音識別有時候也作為一個單獨的領域)。這個專業和人工智慧專業互相交叉。並且此專業是計算機科學、行為科學、人體工程學、設計類的一個交叉領域。這樣的專業的特點就是對工作經驗比較看重。與人工智慧一樣，這樣的領域如果找完全對口的工作有時候較難。

HCI主要研究人和計算機之間的交互。它通常被認為是計算機科學、行為科學、設計及其他相關領域研究的交叉學科。

研究課題包括：

(1) 上下文感知計算(Context-aware computing): 行為分析，智能空間(Smart Spaces)，定位感知系統(Location-aware systems)，隱私技術。

(2) 感知人機界面(Perceptual Interfaces)：基於視覺的界面(Vision-based interfaces)，語音和話語界面(speech and discourse interfaces)。

(3) 協同和學習(Collaboration and Learning)：基於模式的編輯工具(Pattern-based authoring tools)，ESL (English as a second language) 學習，群組協同技術(group collaboration technologies)，包含按地理分布的遠程沉浸協同(geographically distributed tele-immersive collaboration)等。

(4) 驗光和人的視覺模擬(Optometry and Human Vision Simulation)：計算機輔助的角膜建模和可視化，醫學成像(medical imaging)，手術模擬的虛擬環境(virtual environments for surgical simulation)，模擬渲染(vision realistic rendering)。

03

編程語言Programming Languages方向

編程語言該領域的研究包括計算機語言的設計與實現，其目標是同時提高開發人員的開放效率和軟體質量。

包含如下一些課題：

(1) 程序語言設計和實現(Programming Language Design and Implementation)：編譯器優化(Compiler optimization)，語義(Semantics)，即時編譯器(JIT complier)，域特定語言(DSL：Domain-specific languages)。

(2) 編程環境和工具(Programming Environments and Tools)：監控(Monitoring)，程序員搜索引擎(Programmer search engines)，基於模型的設計(Model-based design)。

(3) 程序分析和驗證(Program Analysis and Verification)：模型檢測(Model checking)，靜態和動態分析(Static and dynamic analysis)，定理證明(Theorem proving)，實時系統的任務調度分析(Schedulability analysis for real-time systems)。

04

生物信息學和計算生物學方向Bioinformatics and Computational Biology方向

研究高效魯棒的生物計算模擬演算法，以及應用數據挖掘，機器學習，自然語言處理和信息檢索等方法來分析和挖掘各類生物數據。

研究課題包括：

(1) 生物信息學(Bioinformatics)

比較基因組學(Comparative genomics)，遺傳分析(Genetic analysis)，系統發育(Phylogenetics)，分子進化建模(Molecular evolutionary modeling)，基因調控網路(Gene regulatory networks)。

(2) 蜂窩系統(Cellular systems)

蛋白質結構建模(Protein structure modeling)，基因調控網(Gene regulatory networks)，合成生物學(Synthetic biology)，Computational systems biology，細胞信號傳導通路，傳輸和代謝，自組裝系統(Self-assembling systems)。

(3) 神經系統(Neural systems)

(4) 生物醫學系統(Biomedical systems)

感測器，健康服務系統，生理模型，醫學圖像和生物圖像分析。

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