2024-08-22 08:16:42 | 育藤网
全美最强四大理工院校:
➤MIT 麻省理工:
世界超级牛校,工科类专业全美NO.1,在中国一年也招不了几个学生,这里就不着重介绍了。
➤加州理工(钱学森的母校):
工科类与MIT一样,理工科的顶级牛校,工程类排名第5,学校不大,师生比1:3,图书馆永远都有座位,很难想象如此小的学校竟然有如此高的学术成就,因而可以想象这里学术研。
学校的院系设置比较奇葩,虽然六大块(生物、化学、工程和应用科学、地学和行星科学、人文社科、物理数学和天文)的划分倒还是挺稳定,但是经常会新瓶装旧酒排列组合一下,把几个已有的教授绑在一起形成一个新的“program”。这样灵活的重组大概只有规模比较小的学校才能方便做到。
➤Georgia Institute of Technology 佐治亚理工:
工程类排名第6位,侧重于对学生分析能力和实际工作能力的培养,使得该校毕业生在就业方面极具竞争力。与麻省理工学院及加州理工学院并称为美国三大理工学院。排名仅次于麻省理工学院(MIT
)和加州理工学院(CalTech)。
这个学校理工工程专业都很不错,其中工业工程学专业是全美专业排名第一名。开设工程类课程涵盖:航空航天工程、生物医学工程、化学工程、土木工程、环境工程、工业与系统工程、材料科学与工程、电气与计算机工程、聚合材料、纺织与纤维工程。
➤Virginia Tech 弗吉尼亚理工:
VT的工科实力很不错,比如EE,ME。先说VT的最突出的一点:Research:整个engineering department的研究气氛相当好。
再说一下Class:总结一句话就是有水课,有好课,看各自需求选课。有的水课整学期就两次作业,一次 take one
exam,从不点名。有的课就比较难,各种实验,需要亲自动手做。弗吉尼亚理工被归类为特高研究型大学(very high research
activity)。1、理工类专业设置充足丰富 2、专业排名极高3、工科学习氛围4、申请要求并不是难于登天:5. 托福80,GRE 310,GPA3.0
综合类院校中的工科牛校:
➤University of Illinois at Urbana-Champaign 伊利诺伊大学香槟分校:
典型的大型公立大学,工科专业排名全美第六,工科里的牛校,无论在专业还是工业上的地位都无可挑剔。
CS比MIT还强,EE方面最强的是半导体,EE的整体实力也很强,出过无数牛人。
另外,uiuc硕士录取比本科难,课程包括:空间工程、农业与生物工程、生物医学工程、生物与化学工程、市政土木、计算机工程、电气工程、工业系统工程、材料工程、力学与机械工程、核工程和物理系。托福建议102,gpa3.0+。 育藤网
就业方面,虽然村了点,还是会有很多大公司来招聘。CS的同学机会最多,统计系因为有了一个advisor每年会举办一个mini career
fair,通过系里宣传想找工作的同学都留下了。UIUC强势专业集中在工科,认识的ECE ME PhD毕业后就业都去了大公司。
➤PurdueUniversity—WestLafayette 普渡大学 :
Purdue是个比较老派的学校,成绩比别的学校卡的更严些,没到标准基本甭想,托福77,有单科要求,工科在美国是非常有名的,治学也很严谨。
虽然某些综合排名不高,但是工科很多专业都是全世界前列,学校里卧虎藏龙。千万别让综合排名忽悠了你,Purdue在美国是很有名的,工科实力傲视群雄。
所在地区,西拉法叶,很乡村的地方,生活成本低,很安全,找工作不容易。好的大公司还是要来。周围都是农田。每个学生都会买车,二手车。没有法学院,没有医学院。
有些缺点就是身处农村,所以机会相对少些,不像城里的学校那么方便,但因为名气大还是有很多公司来的,公司招人不是看USNews排名的。没有医学院,法学院,商学院(只有管理学院),所以比较穷,也不如一些学校会来事。如果是想来认真做学术读书的,Purdue是个好选择。
➤Pennsylvania State University-University Park 宾州州立大学帕克校区:
专排很靠前,就业无敌,工业界REPUTATION秒杀IVY
➤Universityof Minnesota—TwinCity 明尼苏达大学双城校区:
学校位于明尼苏达州,位置很偏,气候也很冷(由于明尼阿波利斯地处北方,与中国黑龙江中部属同一纬度,冬季气温可降至零下30-40℃,积雪有时深达2米),很多人都是住在地下的。
研究实力不容小觑,多世界顶尖的技术和发明在明大诞生:飞行记录器(黑匣子)、可收取式汽车安全带、心脏起搏器、心肺呼吸器等。明大拥有肾脏移植机构。
➤OhioState University 俄亥俄州立大学
最强的方向是电磁场与微波这块,号称全美第一,现任院长就是这个方向的。这个方向的老师也挺多,真的是很牛逼很牛逼,不过电磁场这块大多都偏军方,所以很多中国人也只能望而怯步。不过跟电磁场一样,读这个的中国人也寥寥无几。
power方向也比较强,还有两个中国老师在这个方向,所以相对这个方向的中国学生也比较多。感觉master和phd各占一半。美国的新能源汽车(电动汽车)的很多东西这个方向实验室都在做。不过现在的大方向是硬件不太好找工作
半导体还凑合,intel经常到学校来找人。不过现在硬件真的不太景气,所以工作不好找,只听说phd能找到工作。。。
通信,图像处理。可以说是EE最中心的方向,很多人选择这个方向,有很多同学都是这个方向的。不过感觉这个方向比硬件也好不到哪去,也不好找工作,占时没听说这个方向的master找到工作,好多都转phd了。。
control。跟半导体差不多,也是必须读phd的节奏,太偏理论,太偏数学了。基本没有master的,全是些phd。
➤Universityof Michigan—AnnArbor 密歇根大学安娜堡分校:
公立院校,学费低廉,性价比绝对高。
虽为大型综合类院校,工科实力卓越。
US News综合排名range在40-60不等,但专业排名都是在TOP30以内,业内声誉高。
毕业生就业无敌,工业界赶超IVY。
密歇根大学主校区所在的安娜堡,是一个典型的大学城,风景优美,距离美国著名的汽车城底特律一个小时的路程,工科排名全美第六位。该校有一大特色就是重视体育,有体育特长的学生往往能破格录取。EE申请者最好在入学前获得学士学位,具备深厚的数学、物理、计算机科学或工程专业背景。
美国三大科研中心内的翘楚院校
斯坦福工业园的“硅谷”地区
由于最早落户于斯坦福周边的是中小公司,这里已经形成了世界上最浓厚的创业氛围。硅谷这些数不清的公司为斯坦福的学生提供了源源不断的实习和工作机会。地段对于一个学校的重要性无与伦比,无论是科研还是进入工业界,永远都是近水楼台先得月。
斯坦福每年从政府那里能拿到的国家科研资助少于东部的大多数常春藤学校,而每年从周边的高科技公司获得的资金注入却独霸全美。这一少一多完全体现了地域对于一个学校的重要性。很多学校名次并不高却由于身处咽喉要道,学生找工作时依然顺风顺水。
对于立志做IT相关,或是想创业的朋友来说,Stanford绝对是圣地,至少这里的大部分人都在讨论创业,并且实际去做的人也比其他学校比例高不少。大部分课程氛围非常强调实干,项目,teamwork,商业敏锐。很多project-based的课程和周围的大小企业合作,有个学生说他有门课上就和Linkedin这样的中型创业公司,也与校友创办的小设计咨询公司一起做过项目。
➤StanfordUniversity 斯坦福大学:
有人说,没有Stanford就没有硅谷,这是对Stanford的一个莫大的肯定。由于地处加州,依托硅谷的产业优势,Stanford的EE在学术届一直被认为是最注重实践和与商业界联系最紧密的学校。
Thomas Lee是射频那本书的作者,做过课程设计的都知道他吧。无线方向也都在从事最前沿的研究。Gold
Smith是Stanford无线所的招牌人物,很多工作都在她的领导下展开。
Stanford的全奖依然很难拿,而且听说即使第一年拿到钱,后面的资金也很困难。但是StanfordEE的Admission就要容易很多,对于有钱读硕士的EEer,不妨尝试一下Stanford,可能会有意外惊喜。
➤Universityof California- Berkeley 加州大学伯克利分校:
与Stanford一样,Berkeley也对硅谷的发展起了重要作用,在学术界,她的研究被普遍认为极其注重理论,UCB的研究生院提供六种学位,分别是工程硕士、工程科学硕士、计算机科学硕士、工程博士、工程科学博士和计算机科学博士。
EE也是实力超群EE 不要求专业背景,但要求有数学、操作系统、数据结构、线性代数等一些理工科,各个方向都很强。
➤University of California- Irvine 加州大学欧文分校:
录取相比较于其他加州大学体系的学校录取稍微容易一些,就业无敌。
➤University of Southern California 南加州大学:
在洛杉矶,地理位置特别好,当然对找工作而言。别的专业不好说,就CS和EE,至少加州还是很认USC的牌子,毕业生很多都去了Google,
FB,微软,Yahoo和其他一些一线公司。特别今年Google在USC招了不少人。每次招聘会这些大公司基本都会来。
EE的话,如果能保证GPA4.0,Oracle是直接招进去,这不是传言。USC属于Oracle的topschool
list里面的学校。申请的平均分:GRE Quantitative: 164 and Verbal: 153,托福90+,GPA 3.56
德克萨斯研究园
语言录取要求都降到80/6.5.简直就是工科生天堂。
德州大学系统,德州大学达拉斯,性价比高,学费便宜,偏,中国学生多,地区还是很繁华,休斯敦,达拉斯,奥斯汀德州首府,语言80/6.5就可以啦,两所学校,都是比较偏理的。
Cs竞争压力比较小,cs都可以找到工作,德州保守派。普通年薪7万美元一年。Rice学校
12万美元一年,ti总部在达拉斯。这两所是德州比较重点的学校了,比较偏理,当地人很认这两所学校的牌子。
➤University of Texas—Austin 德州大学奥斯汀分校:
很好的公立学校,EE方面以半导体最强。无线也很强。EE的WNCG实力超群,也是很多学生很向往的地方,Rappaport是她的EE的招牌人物,还有Robert
Health等大牛,实在太想去了。
本科生申请她的无线方向很困难,导师普遍要求比较严,希望新招学生能够有高质量的IEEE (电气和电子工程师协会( IEEE,全称是Institute of
Electrical and Electronics Engineers))paper在手,因此虽然她的无线很好,但是去的人并不多。
育藤网(https://www.yutenghuanwei.com)小编还为大家带来美国理工科专业有哪些?华盛顿大学纳米光电集成系统工程专业学什么?的相关内容。
1、计算机工程
计算机工程以计算机技术的发展方面为主导,绝大部分美国院校EE和计算机工程是合并在一起的,从课程学习来看,尽管获得学位有EE和CE差别,但交叉学科性特别强。申请办理计算机工程并没有其他硬件设施,非计算机背景只需有这方面专业背景和研究经历也可以申请。提议GPA3.3、IBT90、1300,且写作分别在4多分。假如是211学校申请办理较占上风。
学校强烈推荐:卡耐基梅隆大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学厄本那-香槟分校、康奈尔大学、华盛顿大学、佐治亚理工学院、普林斯顿大学、德克萨斯大学奥斯汀分校等。
2、电子与通信工程
电子器件和通信工程别名电子器件和计算机工程(electricalandcomputerengineering),关键科学研究借助电来运转的机器设备和系统设计、生产制造及使用,从无线固话到柴油机发电机等,涉及到超导体、波传播、动能储存、纤维光学、接受和变大等。假如你精益求精,富有想像力,数学好,具备组织协调能力,定量分析水平,空间思维能力,善于具象化某一事情,那么你非常适合学习培训这类专业。
学校强烈推荐:麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学厄本那-香槟分校、加州理工学院、佐治亚理工学院、密歇根大学安娜堡分校、卡耐基梅隆大学、康奈尔大学、普林斯顿大学等。
3、生物科学
生物技术涉及到诊疗,制药业,食品类,农牧业,环境保护,轻工业等相关人们吃穿住行各行各业的新式工程领域,是利用分子生物学,有机化学和水利学等多学科结合的方式,利用生物生产制造人们所需要的商品,更新改造生态体系与环境的应用技术体系。是申请办理十分吃香的专业之一,竞争能力非常大。就业面十分广,据调查2015年生物医学工程工程师年薪是8.6万美元,中后期薪酬增长态势显著。
学校强烈推荐:约翰·霍普金斯大学、乔治亚理工大学、加州大学圣地亚哥分校、杜克大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、宾夕法尼亚大学、莱斯大学、密西根大学安娜堡分校等。
华盛顿大学纳米技术光学集成化工程项目更专业的学习培训关键涉及到下面这些课程内容,详细如下:
MCIS:MetaphotonicComputationalImageSensors
伴随着可穿戴技术、可嵌入生物传感器、物联网的提升,在让一切越来越智能化的奋斗中,需要大量感应器,因而院校已经科学研究用测算来补感应器,以修复特性。大家主要是对照相机、光谱分析仪和光学显微镜领域内的创新有兴趣。
NEURON:NEuromorphicUniversallyReconfigurableOpticalNetwork
光子可以互相传送且不互相影响。这提供了一种引人注目的方法来建立利用随意空间几何大规模的光网络。
PHOENIQS:PHOtonics-EnabledNoisyIntermediate-ScaleQuantumSystem
此项目致力于完成藕合离散系统腔的纳米技术光子列阵,在其中量子材料在少光子程度上完成离散系统。所产生的量子科技光子服务平台不太可能在所有的传统计算机中开展仿真模拟,并把容许生成一个新的量子态光。
Hybridsilicon(compatible)photonics(HySiP)
为了能改善现阶段硅光子学(SiP)里的光纤收发器,我们正科学研究新型材料、内腔跟新调制技术,这种技术设备能够被称之为将来量子科技信息资源管理机器的先行者。
Intelligentcompactopticalsensor(iCOS)
伴随着可穿戴技术、物联网的普及化,在让一切越来越智能化的奋斗中,需要大量感应器,这种感应器必须紧密、功耗低、智能化,从而减少后续数据处理方法。
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