CS專業留學生畢業之後留美的難度有多大？

01-08

目前就讀於西工大計算機本科，打算轉學喬治亞理工cs專業想請問一下如果能順利畢業，留美的難度有多大？謝謝

CS 專業據我所知，如果你是第一階梯CS 專業大神phd , 例如CMU , Stanford , MIT , Berkeley , 學習視覺，機器學習，AI，資料庫，演算法，搜索之類的，你找不到20W加（含package）的flag 最優厚工作崗位我現在就從我家跳下去喂狗。最後還託人把我的首級寄給你供你賞玩。當然，要想從國內本科申到這些學校的cs phd，並且順利畢業的話，難度可以說是很大。溫兆倫都沒做到這一點。說句不好聽的，各學校還有假借其他專業錄取，以一來就轉cs的。這主要是因為除了cs以外，其他專業的phd都比較好申（而且找不到工作）的緣故。

如果你是第一階梯CS碩士，畢業前多寫一點代碼刷刷題搞一個github . 你的疑慮應該是：哪家公司工資高，待遇好，是要去flag 呢還是要去start up? Start up 承諾給我10000股，能上市嗎？ start up 給我offer 就比google 的少2W，我被lowball 了嗎？之類的問題

這種人往往是四處宣傳CS專業好找工作，文科生都要的人。實際上他們準備面試5個月看了幾千頁的書（4大本或者5大本，algorithm, intro to algorithm, programming perl, cracking the interview等等）和paper （flag自己的paper），面試了20多輪（一家full time 3-5輪，面了5-6家算少的），這不會告訴你的。如果你想入行，多去看看人家面掛了的經歷，或者自己去掛幾次，試試看，自然會了解其中困難。我這麼和你說，這些美帝頂尖學校的對口碩士生，都有面掛的可能。當然他們總有人要的。不是f就是l，不是a就是g

如果你是第二，三階梯的CS碩士/博士。好好搞GPA，參加job fair , 刷題，練題，面試，在job fair上，如果你處於你們學校前30%的位置，會有公司給你面試並且表現好的話就要你的。為什麼大家都在談刷題？因為如果你不刷題，第一輪都過不了。當然如果你以為只有第一輪，你這輩子也不要找CS工作了。flag 都會問你特別專業的設計問題。比如如何實現一個搜索引擎，怎麼調度10000個server ，這種很技術的問題。或者談談你的項目。你都不知道/沒有，那祝您好運。

如果你是其他專業的碩士，博士。我可以告訴你，這些人找到CS工作的概率基本不超過10%。通過多輪面試的人往往有多年的實習和項目經歷，你讓一個非cs的學生捏造一些項目經歷出來，這就好像讓一個非物理系的學生在簡歷上說：我的物理經歷：1）推導過maxwell方程組，2）練習過牛頓定律的幾種變化，3）上課的時候做過薛定諤方程，一樣。你知道內行看你（我們）這種簡歷的心情是什麼嗎？你知道一個正確的cs學生的cs經歷應該是什麼嗎？換成物理語言，就是：1）我寫過5000行的手寫推倒，得到了關於gaussian beam goui phase的理論解釋；2）我用大型計算機通過gpu加速計算出3體問題的幾個穩定解，並且發表了會議paper；3）一個項目研究並討論了薛定諤方程量子化的幾條途徑。一個非cs專業的人，它的簡歷，讓人看起來就和小學生一樣。公司會要一個小學生嗎？

那些真正找到的，無不是及早就開始準備轉行了，而且不僅僅轉行，而是學有所長。什麼是有所長？刷題不是長。他們只是從來不說而已。此外，這些人找到工作的另外一個方法，就是拿到統計或者cs的碩士學位，靠此學位找工作。或者是flag心血來潮要招一個非cs的專員，例如做光學工程，材料，機械，等等。當然無一例外這些都是engineering。如果你不是名校engineering的研究生，恭喜您，您的機會又下降了幾個層次。

當然這些是沒人告訴您的。。「您一定會失敗」這種事，沒人會願意說。因為機會總是存在。但是你要知道，有些機會純粹是「浪費大家時間」因為「最後一定失敗」。

每年也有很多985，211的學生申請MIT，Stanford，CMU，Berkeley . 你能說他們一定失敗嗎？但你能說他們極可能成功嗎？

如果你沒有計算機學位，在我看來，你不要浪費時間了。如果你有，根據上面的4類人，自己對號入座。另外把眼光放小一點，flag是去不了了（雖然那裡面的工作大量的只需要cs 中等生，但我說了他們只要1，2類人才），可以去local company, 傳統company，實在不行去銀行寫代碼。既然都是寫代碼了，你就和社會尊重社會地位這種第三層次精神追求無緣了。

倖存者效應，那些過了面試的人，一定會和你說面試很容易，只需要刷題就好了。那是因為專業的計算機知識他們信手拈來。你自己去看看多少被刷掉的人，都是因為計算機專業知識=0，沒有任何一個像樣的項目經驗，沒有大型代碼庫的接觸，沒有和人組隊寫過一個大項目。計算機專業知識我建議你花1年半把CS課程學完。

那些沒什麼計算機知識也僥倖找到工作的，他們是不會來告訴你這些真相的。因為他們的工作太不值得一提了，基本上和寫if else 語句沒有區別。他們在公司的地位也極低。這樣的人主要潛水，不會出頭露面。（這裡，data scientist 除外。不過這屬於統計的範疇，與本文無關）

所以，往往只有第一，二類大神出來說，CS好簡單啊。我來推薦你們吧。殊不知他們推薦的人，要麼必須是名校cs專業的對口研究生，要麼是3-5年的業務經歷。根本不是你理解的那個「簡單」的意思。即便是這樣的人，他們也要面很多輪。雖然第一輪的確就是演算法沒錯。許多學校的phd prelim第一輪還考中學物理呢，難道你認為中學物理生就可以來讀phd了？

如果你有可能的話，我建議你找個好本科重讀cs，然後研究生選一個和視覺，機器學習，搜索有關的方向。發幾篇paper，就等著你秒殺flag

計算機需求是很大，這是相對拿到第一類專才科學家學曆數目來說的。

對，申請的門檻是很低，這就是為什麼需要簡單的面試題來刷掉那些連這些都不會的人。

一班人卻據此認為cs工作很好找，找工作門檻低到只需要刷題，說起這些，上帝都醉了。

最後參考一下知友 @陳然的背景和他找工作的介紹。1-5，請看你自己能符合幾條：

1. 一是我們的項目名字叫 Master of Computational Data Science，一看就是相關專業，感謝項目改名！
2. 二是我選了大量Machine Learning的課程，從基礎的Machine Learning到中級統計到Probabilistic Graphical Model，基本對於現在工業界能用的Model都了解
3. 三是我會使用Hadoop等工具，這主要得益於第一我選過Cloud Computing，這課手把手，還給錢，教使用AWS做了很多東西。第二我選過Machine Learning in Big Data, 這課主要教的就是怎麼在Hadoop和Hadoop Stream上實現Naive Bayes，雖然內容不多，但是講了方方面面的很多瑣碎的東西，而且工業界很適用。
4. 四是我有實際的Machine Learning項目經驗。我來讀Master的時候就希望可以把一個項目的時間做的儘可能的長，我很厭倦實習和畢設那2個月做一個項目但是什麼都做不出來的感覺，所以我通過Spring 2014選課+暑期留在實驗室+Fall 2014畢設做同一個項目把這個項目做了8個月。這是個在法律界的使用NLP，IR，ML的項目，太難做了，太繁瑣了，太多Dirty Work了，太多心得了。但是面試的人跟我總是有特別多的共鳴。
5. 最後當然我本科也是學CS的，計算機組成原理，計算機網路，資料庫，編譯原理，操作系統，信息檢索等課程也都上過，基礎知識也沒有什麼短板，這個也很重要。

我申請的時候主要投的職位包括：Software Engineer, Software Engineer in Machine Learning, Data Scientist, Data Engineer, Data Science Engineer。至於這些所謂的Data Scientist 或者類似的職位到底是做什麼的，每家公司情況都不一樣，我的所見所謂主要是有這麼幾類：
1. 做Infrastructure的。這一類就是做系統的，而且要求不低。
2. 做傳統數據分析的。Excel，SQL，寫report。
3. 做比較新的數據分析的。往往要使用爬蟲到處爬數據，寫腳本處理Log，Hadoop處理數據等等。
4. 做Machine Learning應用的。常見的Machine Learning的相關的應用包括搜索，NLP，圖像，廣告，反欺詐等等。
5. 其他的大雜燴的。

喬治亞理工CS畢業的在此。CS歷年都沒有人想找工作找不到的。從入學前就開始被師兄師姐灌輸不可能找不到工作的概念。而且還經常聽到 -- 「哎呀，面了幾家沒過，我只能去微軟保底了」類似言論- - 我還認識非CS背景的同學轉專業到CSE然後畢業了也一手$$$offer的。總之機會太多，最後估計是你挑工作的分。。

快來看！來晚了他就刪帖了！

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經人舉報有個 @西蒙哥在知乎里剽竊我的文章。就是下面這位帥哥：

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我有自己的一畝三分地，不怎麼上知乎，非常感謝跟我舉報的同學們。

我2012年寫過一篇文章，當時在留學生圈裡影響很大，也被清華大學出版社出版在《你不知道的美國留學》一書里

[美國就業Warald指數]數據分析各專業在美國找工作難易程度和工資水平 | 美國留學就業規劃|Warald諮詢

這個文章被西蒙哥換了點數據，剽竊+改頭換面在這個問題以及他的知乎專欄里。

好多年來，一直都有各路留學中介剽竊我的文章，拿去裝點門面，來充專家。這位西蒙哥是新秀，不同之處是沒有一字不差的copy paste，而是對我的文章進行了一些改寫。

想問一下 @西蒙哥，你這是當知乎上的網友們是傻子嗎？這裡很多人都是留學生，你瞄準eecs的同學們開騙之前，最好想清楚：他們很多人也都上一畝三分地的。看過我文章的人很多。此外，你侵犯的也是清華大學出版社產品版權。

當然，在這裡也對 @西蒙哥等這些年來孜孜不倦的留學圈人士們表示感謝：有這麼多的 Warald wannabe，而且這麼渴望，是對Warald本尊的一種肯定。謝謝你，別人是不是覺得你有溫度我不知道，我內心好溫暖喔~~

為了防止西蒙哥刪帖跑人，下面是西蒙哥文章的截屏，我沒有截取全文，因為都是我上面鏈接里文章的copy。話說，看到開頭西蒙哥的開場"謝邀聲明"和「西蒙就業指數」，我咋覺得這麼喜慶呢。

again，我2012年的文章在這裡：[美國就業Warald指數]數據分析各專業在美國找工作難易程度和工資水平 | 美國留學就業規劃|Warald諮詢大家感興趣可以閱讀做對比

臨睡之前，去看了一下西蒙哥在自己專欄里的回復。帖在這裡。

關於這個問題，答主會從就業方向，如何進入理想公司兩個方面來回答。

CS本身包含很多分支領域：體系結構、編譯器和並行計算，系統與網路，理論與演算法，人工智慧，編程語言，資料庫與信息系統，圖形學與多媒體，人機交互，科學計算，信息安全，生物信息學和計算生物學，計算機教育等。

1. 就業方向有哪些？

作為近些年一直被看好的CS專業，在美國找工作相對其他專業來說要容易一些，下面將列舉CS專業的學生畢業後幾個主流發展方向，此次數據援引自美國勞工統計局（BLS）的數據：

Software Developer（軟體開發人員）

崗位解讀：這類人能做的可多了，如APP開發，安卓開發，遊戲開發，資料庫開發等。

崗位需求：BLS預計到2022年該崗位將新增140,000人。

高薪酬地區：總的來說這個崗位在美國哪裡薪資都沒的說，如果硬要說比較高的有哪些城市，那答案是Sioux City(LA), Haverhill(MA), Newark(NJ)。

Computer Systems Analyst（系統分析師）

崗位解讀：該崗位人員必須懂得軟體，硬體，網路，以及如何讓它們之間完成協作，並且要為公司就操作系統選擇方面做出建議。

崗位需求：BLS預測到2022年本崗位人數將增加24.5%，可以看出美國對STEM專業的需求還是很大的。

高薪酬地區：此崗位薪資較高的幾大城市有Bridgeport(CT), North Port(FL), State College(PA)。

Web Developer（網頁開發）

崗位解讀：通過使用更合理的顏色、字體、圖片、樣式進行頁面設計美化，在功能限定的情況下，儘可能給予用戶完美的視覺體驗。高級的網頁設計甚至會考慮到通過聲光、交互等來實現更好的試聽感受。

崗位需求：BLS預測，到2022年該崗位人員會增加20%。

Information Security Analyst（信息安全分析員）

崗位解讀：負責內網信息安全入侵檢測、入侵防禦，對內部應用系統、資料庫、中間件系統的安全防範等工作。

崗位需求：當今信息安全問題日益凸顯，該崗位需求也是水漲船高，BLS預測到2022年本崗位人員要增加36.5%，需求量可見一斑。

高薪酬地區：New York City, San Francisco, Bethesda(MD).這幾個地方薪資普遍較高。本崗薪資增幅明顯，需求量又大，是大家明智之選。

Database Administrator（資料庫管理員）

崗位解讀：負責管理和維護資料庫伺服器，資料庫管理員負責全面管理和控制資料庫系統。

崗位需求：BLS預測到2022年此崗位會增加17,900人

高薪酬地區：薪資最高的三個城市是San Francisco, Trenton(NJ), Washington, D.C。

Computer Programmer（程序設計人員）

崗位解讀：軟體項目的詳細設計、編碼和內部測試的組織實施，對小型軟體項目兼任系統分析工作，完成分配項目的實施和技術支持工作。

崗位需求：2012年到2022年本崗人數將會增加8.3%。

高薪酬地區：薪資普遍較高的地區有Santa Fe(NM), Bethesda(MD), Anniston(AL)。

Computer Systems Administrator（系統管理員）

崗位解讀：對網路管理員的要求基本就是大而全，不需要精通，但什麼都得懂一些。所以，總結下來，一個合格的系統管理員要在網路操作系統、網路資料庫、網路設備、網路管理、網路安全、應用開發等六個方面具備紮實的理論知識和應用技能，才能在工作中做到得心應手，遊刃有餘。

崗位需求：到2022年會增加42,900個新崗位

高薪酬地區：該崗位在Colo, San Jose(CA), the Washington. D.C, metropolitan area薪資普遍較高。

Computer Support Specialist (技術支持人員）

崗位解讀：負責公司設備軟硬體的安裝調試，維護等工作

崗位需求：BLS預測到2022年該崗位將新增123,000個崗位。

高薪酬地區：就業形勢較好的地區有 Lowell(MA), San Jose(CA), Salinas(CA)。

2.如何進入理想公司？

對於CS專業或者其他任何與計算機相關專業的學生來說，進入谷歌、Facebook等頂級科技公司可謂是終極夢想，每年全世界有成千上萬人擠破頭想加入他們。

那麼作為新晉畢業生，如何才能讓自己從茫茫競爭對手中脫穎而出？科技公司在招聘時最注重哪些方面？

Business Insider通過對超過250位科技大公司的招聘官的調查，總結出他們在招聘的時候最注重的地方，一起來看看吧：

首先，調查顯示，GPA在應聘時並沒有你想的那麼重要。86%的招聘官表示他們更看重應聘者的工作經驗和實習經歷。所以大學的時候在保證成績的同時，不妨把更多的精力放在實習上吧。

除此之外，招聘官第二看重的是你是否有推薦人。50%的招聘官表示一份有力的推薦信也能起到決定性的作用。這也是為什麼美國大學都很重視校友網路的原因吧。

當然，成績也不是完全不重要，24%的招聘官表示也會考慮成績。

另外，還有18%的招聘官在招聘時會考慮畢業院校。

10%的招聘官說課外活動也是考察候選人的重要參考指標。

總結下來，想要進入谷歌、Facebook等科技公司，實習、networking是最重要的。

該回答由Paragon One授權留學快問整理髮布，歡迎大家關注Paragon One獲得更多留美求職資訊。

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歡迎關註：

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找美食，上點評看評價；找留學機構，上留學快問看評價

這個題下面的回答時間都相對比較早了。我想更新一些最新的消息，並且談一談要CS留學生怎麼樣才能找到工作留下來。

一句話概括的話：CS留美形勢沒有15年以前好，但是還是比其他大部分專業強很多。

難度主要來自於，找工作的難度，和抽H1B的難度

找工作的難度

2015年下半年是個分水嶺。2015年上半年，矽谷對SDE的人才需求非常大，只要內推基本上都能拿到面試，水平一般的同學也似乎能找到不錯的工作。2015年下半年開始，大量的需求增長已經被消化了，新增職位速率大大下降，並趨於平緩。2017年，整個矽谷的大公司更是縮減了招聘名額，對求職者來說，形勢並不樂觀。

Facebook：在2015年上半年及之前，大量招募剛畢業的計算機專業的同學。到了2017年，Facebook公布2500招人計劃，其中1700留給了工作經驗3年+的應聘者，只有800個校招名額。

LinkedIn：因為增長停滯，最後被微軟收購。從2016年下半年開始，LinkedIn就沒有招募過一名沒有在LinkedIn做過實習的應屆畢業生。

Oracle：近期的大規模裁員，大家應該都有所耳聞了。

抽工作簽的難度

2015-2016學年，中國依然是美國留學生最大的生源國，包括台灣、香港學生在內，達到了357, 597人，占留學生總數的34.3%。印度為165,918人，比例只佔15.9%。

（Institute of International Education. (2016). "Top 25 Places of Origin of International Students, 2014/15-2015/16."）

但是，據2016年H1B抽籤結果顯示，在185,000多個H1B中籤者中，中國中籤人數為21,657，占所有中國留學生人數的6%，是印度人H1B中籤者數量的14.2%。

（Characteristics of H-1B Specialty Occupation Workers, Fiscal Year 2016.）

雖然形勢沒有15年前好，但是，CS仍然是留美最容易的專業之一！

最好找到H1B Sponsor的工作

從2016的H1B數據看，職位類型第一個是計算機相關，人數達237,837人，佔總數的近70%，第二名是建築及工程相關，人數是27,836人，佔總數的8%。

（Characteristics of H-1B Specialty Occupation Workers, Fiscal Year 2016.）

平均薪資足夠高

根據LinkedIn做的一項調查顯示，美國程序員的年薪中位數約為$112k。

（LinkedIn：Median Total Compensation by Specialty，2017）

這個薪水當然不是最高的，根據的H1B Visa Salary （http://h1bdata.info/）的數據顯示，排在程序員前面的還有：CXO、醫生、藥師、律師、高級財務諮詢。

不過我想，你看這個統計就能明白，如果你不是需要最少學8年的醫學生，如果你不是有著非常豐富的工作經驗，那麼CS是一個以利益為導向的最好選擇。

CS專業留美學生要如何才能找到工作留下來

撇開外界的因素，還是要把自己變成一個足夠solid的工程師，才能找到好的工作。那麼，怎麼能變成一個solid的工程師呢？

求職準備需要的大致Timeline

經常有人問我，從什麼時候開始準備求職比較好。我一般會回答，從現在開始，越早越好。不過如果一定要說需要多長時間，我認為和你自身的基礎是有關係的。

對於CS科班的同學，基礎比較好的話，找工作時間在3個月到半年。對於轉專業/零基礎學生，那麼就要準備出至少半年到一年的時間。

大公司的招人時間也是大家比較好奇的問題，其實對於矽谷一二線的IT公司，秋招當然是重要的，但是，招人最集中的其實是在1-3月。這個時候該跳槽的跳的差不多了，公司的新一年的招人計劃也基本上擬定了，所以要抓住這個機會。

找工作面臨的主要困難和準備方法

1）學校課程與工業界脫節

我在谷歌做招聘的時候，經常感到現在的New Grads普遍表現不夠好，工作上手比較慢，一個重要的原因就是學校使用的教材太老，而工業界內容更新太快，造成兩者的脫節。

比如，很多學校的課程還在用Angular.js做前端框架，但是在業界現在其實都已經換成react或者vue了。

面對這樣的現實，就要求學生不斷的學習，多利用課外的資源。不管是像Coursa、Linda、Udacity這類的學習平台也好，還是像來Offer這類職業教育培訓機構也好，都是很成熟的學習渠道。簡言之，光憑學校的課程，就要跟上工業界的節奏，非常困難。

2）刷題成風，基礎不牢

15年以前，有很多隻憑刷題就能進大公司的例子。推崇刷題的人，說是可以以點帶面，但事實上，並不能真正的幫助你建立系統的知識體系，更難以提高你System Design等更進一步的能力。

比如，很多人覺得自己題刷的已經很好了，我就會拿2-sum這個簡單的問題來考他：你寫的2-sum用到了某種數據結構，你可以講講你為什麼要用它嗎？用它的好處和壞處是什麼？如果不用，你可以有別的辦法嗎？會寫2-sum了，那3-sum，4-sum你能寫出來嗎？同學們往往是答不上來的。

所以題是刷不完的，大公司想要的也不是只會做題的人。打牢基礎，從最基本的數據結構和演算法開始，理解其背後的邏輯，做到融會貫通、舉一反三才是最關鍵的。

3）動手能力不足，項目經驗缺失

這一點在轉專業的學生身上體現的尤為明顯。這個問題不僅關係到你的簡歷內容是否足夠豐富，能否讓你拿到面試，還涉及到進入公司之後，能否快速的跟上公司的節奏。

所以，要盡量爭取參加高質量的實習。如果時間允許，即使是小公司或者國內的實習，都應該認真的做。一方面，它放在簡歷上是無可替代的，另一方面，實習中做的真實的工業界項目、體會到的真正的工作環境、積累的人脈和可能的return offer，都是自己一個人埋頭苦幹無法達到的。

如果確實沒有實習經歷，或者時間比較緊張，那也應該盡量找一些自己感興趣的開源項目、或者先進的動手項目去做。

4）面試經歷少，溝通能力差

對於不少北美的CS留學生來說，英語的書面和口頭溝通能力是一個很大的問題。平時都混在中國人的圈子裡，鮮少使用英語，不說用英語來和面試官解釋思路、溝通code。就說日常寒暄和自我介紹都不太過關。

尤其和我們主要的競爭對手，印度裔的程序員相比，這個問題就更加明顯。雖然印度英語口音重，但是他們不害怕聽說，並且一般都能表達的準確。這也是印度人在矽谷越做越好的原因之一。

面對這個問題，中國學生更應該付出更多的努力。一方面，在面試之前，要認真修改簡歷、多做Mock Interview。可以把自己說的話錄下來，然後反覆聽反覆練，這個方法提高很快。另一方面，也要掌握面試的技巧。學會一邊寫白板，一邊和面試官講解自己的思路，在講技術問題的時候，做到有目的性、有條理。有的時候，溝通不好也不完全是英語不好。

時間有限，暫時就先寫這麼多。希望能多少幫助到正在找工作的程序員們。如果大家還有別的問題，可以私信我。

我還沒有聽說過有人讀完了CS專業的任何項目結果沒找到工作。我所認知的找CS工作難度下限已多次被刷新。總之過來讀靠譜專業比找到工作要難。

CS就業形勢有多好這個問題就不用回答了，前面幾位答主都回答得差不多了。以目前的形勢來看，留美的難度＝＝獲得H1B簽證的難度。

題主是轉學生，以本科學位參加工作的話，擁有29個月的OPT過渡期，可以抽籤兩次。美國每年簽發65000個H1B給本科學歷以上的受益人，刨除6800個給新加坡與智利的名額（這部分申請人的數量可以忽略不計），共計58200個名額。

如果題主在2013年提出H1B申請，當年申請數為124k，除去20k高學歷抽籤人，為104k，中籤概率為58/104=56%

如果題主在2014年提出H1B申請，當年申請數為172k，除去20k高學歷抽籤人，為152k，中籤概率為58/152=38%

如果題主在2015年提出H1B申請，也就是今年，申請數為233k，除去20k高學歷抽籤人，為213k，中籤概率為58/213=27%

每一年沒有抽上籤的申請者，都會累積到下一年進行抽籤，留下來的方式包括OPT、掛靠CPT（這個有被USCIS查的風險）、配偶簽證、L1B返美等等。加上ICC的造假＋空運印度籍申請人（隨著經濟變好，這個趨勢會越來越嚴重），還有H4 EAD解放的一批（印度裔）勞動力加入抽籤大隊，每一年的H1B的申請人會越來越多。可以預見，如果H1B簽證無法得到改革的話，在下一個經濟危機到來之前，H1B這條留美道路基本上會成為死亡之路。

Girls Who Code

這才是Lean In

CS、CE是大熱門。如此熱門的專業，在申請時對GRE到底有什麼要求呢？好學校跟一般的學校又有什麼差別呢？

就像人與人之間一樣，碼農與碼農之間的差距量起來也是可以繞地球兩圈的，把握正確的方向，下足工夫學習才是王道。

Computer Engineering 申請時對GRE的要求

先來看節選的一組數據（來自 U.S.News）

1、這些數據可以說明什麼？

從表中數據可以看出，申請越高位次的Computer Engineering項目往往需要更高的GRE成績，而且博士項目比碩士項目的要求要高一些。

當然大家都能看出來。

即使是一個碼農、計算機專業，對寫作的分數要求也是很高的，看來寫作是一輩子的事情，即使考完了也要經常閱讀、時常動筆，偶爾也要聽聽顏神的aw101、201、301.

2、是不是達到了平均分就可以高枕無憂了？

當然不是。

美國大學招生政策和中國的高考制度完全不同，主要看重的是申請人的綜合素質。所以，學生的硬體條件（本科學校，GPA，GRE，TOEFL等）過關了固然是極好的，但軟性條件（科研、實習、校園活動經歷，獎勵獎學金等）有時往往更重要。而中國學生除了頂尖院校（清華、北大、中科大、復旦、交大、浙大等）出身以外，在本科背景上相比於美國本地學生來說優勢較弱，GPA往往比本地學生低很多，軟背景方面也偏弱，所以在GRE方面一定要更加重視。

因此一般建議中國學生們，GRE總分要比平均錄取GRE總分高至少5分會更加穩妥。

3、是不是沒達到平均分就完全沒希望了？

同樣也不是。

和上問相同，美國大學招生政策是綜合化的，GRE等硬性條件沒有過關的，如果軟性條件極其優秀，也同樣會得到招生老師的青睞。例如，學生在有極其優秀的科研背景，國際名企的重要崗位實習，國外教授的極力推薦和國外知名學府的交換經歷等。當然，這些經歷與所申請專業之間必須有很強的相關性。

4、有沒有申請方面的具體建議？

「申請CE（Computer Engineering）等相關專業的學生，應該注重自身專業能力，衡量的標準有GPA和相關科研實習經歷等。而GRE作為唯一一個能體現申請者全面學術能力的考試，能全面反映一個學生在全英文的學術環境中進行科研閱讀、量化分析以及寫作的能力，對於申請者的重要性是毋庸置疑的。

5、綜合點評

「美國大學研究生學院招生時往往看重的是申請者的綜合素質，CE（Computer Engineering）等相關專業也不例外。申請者需通過本科GPA和相關科研、實習經歷，體現出較高的專業知識和技能儲備，同時也要非常重視GRE、TOEFL等標準化考試。

隨著社會信息化程度的加劇，Computer Engineering,Computer Sciences甚至是Information System這一類的專業近幾年在美國就業形勢非常好，畢業之後去FLAG（Facebook, LinkedIn, Apple, Google）就職的中國學生也比比皆是。美國各大院校都在積極響應這個趨勢，例如招募更多的研究人員、開設更多相關交叉專業，增加招生人數等，對申請者來說是一個利好消息。在這種形勢下，申請者的硬體水平就顯得尤為重要，所以一個高的GRE成績可以明顯提高申請成功率。另外，建議申請者在重視這些考試的基礎上，也要多多挖掘自身與眾不同的亮點，尋找最適合自己申請的項目，把握好個人陳述等申請文書的寫作。

不能說超級簡單

更不能說沒畢業就有工作offer

但是不得不說 CS是全美最好就業的專業沒有之一

我有朋友去美國讀個網路課程的CS大專都可以留下工作雖然薪資待遇一般但是真的比商科文科好找

美國勞工部也有數據統計 CS全美就業第一

把問題里的「大」改為小。

然後，

我的回答是，

不大。補充一下，我是說，難度不大。

我們公司內推獎金已經翻倍了。

這都是2015年的答案，不知道2016年情況如何，過兩年呢………

比你轉學到Gatech的難度小

H1B抽到的難度

@Warald 還經人舉報？您戲還真足啊。

您放心，不用慌，我自己寫的文章自己找的數據，我根本不可能刪也沒必要刪。我身正不怕影子斜，評論一直開放，還把您文章鏈接放在我原文里置頂了，我還怕你在這罵？

倒是您可好，直接把評論一關，連說話的機會都不給別人。不知道是誰啊，上來一會又是要追著吊打我，一會又刪掉。不知道玩的什麼把戲。

我也大大方方承認我是從你那兒獲取靈感了。我就是看到了你的文章然後就直接自己去研究自己去寫了，從頭到尾一次複製粘貼也沒按。

你的數據是第三方網站上獲得的公開數據(2012)，我的數據是第三方網站上獲得的公開數據(2017), 我們所有的觀點都不一樣，文章結構也不同，我在文末也有標Reference. 您自己倒是連Reference都不標。我倒是要問我哪裡抄襲了？

是，您資格老，行業經驗多，很多人認識您。5年前寫的一篇文章，這個話題您就佔山為王了？從此以後別人再也不能用這個方法去分析問題了？？加減乘數運算也不能用了？？您搞清楚抄襲的定義沒有？

我會繼續寫我的文章，您也可以繼續找人監控。不是所有的人都是去美國念書的，不是所有去美國的都是讀工科的，不是所有人都去讀研究生的。你可以去我的公眾號看看，無論是文章深度還是廣度比您那兒大多了。

世界很大，市場更大，別paranoid, 我壓根沒有想要搶佔您那點市場的意思。畢竟看我們的頭像，就知道我們走的是不同的路線。

---------本文寫作時間為2017年10月，採用數據為2017H1B最新數據-----------------

怎樣能最直觀的衡量一個專業的就業難易情況呢？簡單來說，就是學生總數和對應H1B申請量的比值(因為拿到H1B申請就是拿到工作)。如果拿R作為就業難易的一個參數:

即R=某年某專業的H1B申請量/對口專業的國際學生總數。

按照這個演算法公式，我就統計出來了一個美國就業指數。

這個數值同時還有一個表徵意義：該專業國際學生在找工作時平均能獲得的job offer數量。

這也不難解釋為何相關論壇上時常會看到一個CS學生髮帖說糾結4個offer不知怎麼選這種欠抽的問題了。

其實在統計之前，我們都知道了CS的統治性地位，LCA上排名前三名的Software Developer/ System Analyst/Programmer加起來就已經比後面幾十個還要多了。這是實打實的2/8法則，20%的學生搶走了80%的機會。

電子， 機械和數學統計緊隨其後，雖然差了一個檔次，但和我觀察到的情況也接近。平均每個畢業生能獲得0.5-1個offer。這裡我考慮到了不少EE和ME學生會轉行去CS以及統計轉行去FA的情況，所以對應的工作總量按比例有所增加。
會計、金融和其他工科處於第三梯隊。這是正常的事情，因為這些專業里美國本地學生相對多，公司沒有必要去招國際學生，除非你特別優秀或者有別的門路。0.2左右的指數，拼的是學校、人脈、溝通、專業水平等綜合因素，其中會計又好於金融。
同屬第三梯隊的生物和化學比較慘，原因還是所在行業沒能趕上這一波的智能化數據化浪潮，傳統的招人大戶葯企和化工集團也大多把研發放在了海外，所以出路普遍較窄，以高校實驗室和faculty為主，僧多粥少，指數自然低。

數據解讀：

1. 留學生在海外職場上肯定是弱勢群體。這時候最好的途徑就是走差異化路線，到什麼山唱什麼歌，找到優勢然後放大，揚長避短。

2. 最明智的辦法便是拿我們的強項和別人的弱項拼，比如數理功底。這是美國人普遍玩不過我們的，所以CS和數學厲害啊，EE厲害啊。假若你非要拿我們的弱項(對當地文化、人性、社會的理解)去和別人強項拼，選一些非常」軟」的專業，不是不可以，只是障礙重重 (當然CS要終生學習，也很辛苦) 。

3. 如果你的專業不在我的統計上面(比如藝術、社科等)，不代表沒有出路，只是因為LCA列表前50名中沒有對應的職業。那麼可以認為他們總體對國際學生的需求量很小，非常小眾，你拿H1B的機會也很小。但是仍然可以用OPT，比如教師、律師、建築師、HR等。

4. 我認為這個統計只能作為大的宏觀情況的參考，不能作為你用來選專業和擇業方向的標準。因為它忽略了個體的興趣、性格、相對能力等因素。一切忽略個體差異和定位，去談就業難易的，本身就是耍流氓。一個專業再冷，要看你在裡面相對處於什麼位置，你是頭部的10%？還是尾部的20%。如果你對一個冷門行業頭部10%的學生說，聽說你們行業不好找工作，你還是轉CS吧。這不是坑爹嗎？

是否應該轉CS？

我覺得分兩種情況去看。

適合轉的：

如果你喜歡編程，喜歡計算機科學，又有數理基礎，當然。這種沒什麼好糾結的。

不適合轉：

看待一個行業，並不能夠只看它輝煌的時期，而是應當從一生的角度去考量。所以，是否要轉行CS，不是看你眼前是否能找到個10W+的工作，而是你是否有持續學習的驅動力，是否有不斷精進的毅力，和不怕掉頭髮的決心。如果沒有的話，我勸你謹慎。你能接受一次次的熬夜加班嗎？你願意用下半生的suffer去交換嗎？你做好了在40歲時和年輕人拼新技術的準備了嗎？

這幾年由於擴招，有些學校的CS項目申請門檻變得很低，甚至不需要CS的課程經驗。這種也請謹慎，首先你去了後會和一幫同樣不明所以只是聽說CS很好就業就來的學生為伍，其次你很可能處於CS的最末梯隊(最後30%)，隨著就業門檻的必然提高，可能你2年後連電面都拿不到。

今年有一個中部州立大學的學生告訴我，他們畢業的那一屆十幾個CS Master，目前為止只有一個找到了工作。

一個學科很熱門，你必然要和大量的學生競爭。比如CS這兩年的申請人數每年都是翻翻的在漲，很多其他專業的也都紛紛轉進了CS。

而與此同時，科技行業的工作職位數每年只是以20-30%的速度在增長。Snap上市後股票猛跌，Uber醜聞不斷，美國當年眾多的獨角獸公司也在一個個的退下神壇。

那麼我們即使假設美國科技行業仍然保持高速增長，但隨著求職人數的每年翻番，就業率也會被腰斬。實際上就在我寫文章的此時此刻，收到消息說H1B頭號招人大戶亞馬遜今年SDE校招已經全部提前招滿，這才十月份，求職季才剛開始。

所以我預計，幾年後會有一批CS學生面臨畢業即失業的情況，而這批很可能就是半路轉行進來的。

老子說，天下皆知美之為美，斯惡已。所有人都在追逐一個東西的時候，這個東西一定會變壞。基本的供需平衡理論，從來就不會錯。

Reference:

American Society for Engineering Education. (2015). 「Engineering by the numbers」.
http://Myvisajobs.com (2017). 「2017 H1B Visa Report By Occupation」.
Institute of International Education. (2014). "International Students by Field of Study, 2012/2013 - 2013/14."

甩狙練得怎麼樣。

什麼？cs留美有難度？那其他專業就不用考慮留美了

很多文科生以及非cs理工科學生背leetcode找工作，雖然他們經常背錯標點少了分號，把while寫成when，但是依然成功率很高。所以你知道灣區有多麼缺人吧？

再者，畢業的時候有opt，你可以連續抽h1b抽兩年，簽證問題不大的。

即便運氣實在太差，怎麼抽也抽不中，google等公司會安排你到其他辦公室然後再l1過去，比如都柏林瑞士等等這幾年就安排了一堆人。

所以么，好好寫點代碼，有北美學歷，在灣區當個碼農問題不大。

這種問題的回答我建議少看。

別人轉給我拿來討論他職業規劃。我特意登錄前來給某個回答點反對。

而我不贊成這類提問與回答的原因是，

首先回答者沒人知道具體某一個人的職業規劃，

其次個人情況（比如家庭、困境）、能力、社會資源也不了解，所以諸如「留美」「某崗位」「某薪資水平」對具體有疑惑的人說來什麼意思、意味著什麼，答題的人也沒人了解，任何人對陌生人的個人興趣也不會了解。

泛泛說只要機器學習cmu畢業，就能保證一定找到工作，年薪二十萬----萬一當事人對寫代碼做項目的崗位毫無興趣呢？（以及cmu畢業保證找到，top30%必須實習才能找到，轉行百分之10能找到，這麼寫意思是cmu不需要實習，任何一個想轉行計算機的人，十個人找工作，其中有一個必定找到嗎（和技能點無關？）？這麼說真的妥當？）

個人職業規劃和履歷的積累是很綜合的因素，看數據基本沒有什麼價值。真的關心怎麼樣找工作，不要來看這種無所謂的討論，更應該考慮的是，你想找的工作是啥，實現的目標比如留美，具體要求和工作內容是什麼樣子的，你有什麼生活事件需要權衡，個人興趣和真實的能力，以及你想要的崗位對能力的具體要求（這個要求不該是cmu畢業還要具體做什麼什麼，普通學校一定要實習，其他專業找很難找到。也不是說履歷怎麼寫才很好看。這種東西幾乎是無效的信息。崗位對人具體的要求應該是，具體的工作的工作內容是啥？你要怎麼樣的技能才可以完成它）

如果連崗位具體做什麼，怎麼才能夠完成這些工作內容都不知道，泛泛討論統計學指標，真的沒有什麼用。

給我朋友寫的。以上。