在美国ee专业和cs专业哪个好就业

小编今天整理了一些在美国ee专业和cs专业哪个好就业相关内容，希望能够帮到大家。

本文目录一览：

• 1、在美国ee专业和cs专业哪个好就业
• 2、101000是什么专业代码
• 3、美国留学计算机专业分类有哪些

在美国ee专业和cs专业哪个好就业

CS与EE的就业情况
首先我们要搞清楚EE和CS在就业上代表着什么不同的方向。宏观上说，EE是属于物理层面偏硬件，CS是物理层偏软件。举例来说，凡是跟芯片有关系的，Intel，AMD，德州仪器，都是偏硬件;凡是跟软件关系大的，从微软到甲骨文到金山，都是偏软件的。还有一些是做产品和集成的，比如说NOKIA，华为，BYD之类，是典型的软硬兼修，并不偏向哪一个，因为他们的产品离开了硬件软件都不行。
EE几个比较有代表性的方向是电磁学、电路设计相关、控制电路相关、微机电系统、强电系统、通信系统相关。在美国所有相关的专业都有比较好的工作形势，但是要注意不要过于涉密，否则由于是外国人的缘故可能有些不便，签证时候也免不了被Check。偏硬件的EE的好处是比起纯软件的CS门槛高，工作经验更加值钱。坏处是更新慢，硬件价格高，用户没有明显的动力去更新产品，因此做产品的公司自然也就受到一些影响。做EE的话在美国有一个有意思的现象，就是凡是电磁学、电路设计、微机电系统、通信相关的这些，名声很大，学习的人也很多，但是找工作竞争很激烈。但是偏强电和供电系统的，学的人少，工作形势反而挺好。
CS的方向就太多了。但是真正在公司的话其实就是两种人：写代码或者做上层设计。再细分有医学应用方向，网络安全方向，图像处理方向，还有更多的用Java之类的语言去做application的coding，或者是用C/C++写从上层到系统到driver层的代码，没什么明确的“方向”。但是通常coding不是做一辈子的事，一般做到1-2年就能做Team leader，再往上分成管理路线和技术路线。如果是管理路线则是Project Manager，然后发展成Section Manager，如果是技术路线则是senior engineer或specialist。当然美国有的企业直接录取了CS的PhD的话就叫做CS Scientist，其实一开始干的活还是coding。Coding干久了如果做得好，就像刚才提到的成为技术专家，做一些architecture方面的设计。
总结上面说的，其实选择EE和CS里面具体的方向，只要把握住大的原则就可以。首先是一定要关注自己学习的知识将来被用来做什么产品，而不是仅仅关注自己会使用什么技术。只要产品线是成熟的，市场是巨大的，产品更新是快速的，这才有机会。并且尽量避免一些可能涉密的行业。不论在中国还是在美国就业，凡是涉密的行业对个人的发展其实都不是很有利。
其次要想好自己未来是走什么路线。如果是管理路线，则要在合适的时候转到管理岗位，千万不能拘泥于技术工作。一般说来如果公司认为你个人的志愿是走specialist路线，以后自己想扭转过来就比较费事。所以要坚决地转向Team leader和Project Manager。相反，如果自己是做技术那块料，则不能怕麻烦，要在技术道路上坚持下去，争取十年磨一剑。
再有就是待遇。在美国，EE和CS相关专业的本科生毕业起薪6万美金左右，硕士毕业高一些，如果是硕士再加上3年左右的工作经验，特别好的能够到达到年薪10万以上。差一些的也有8万多。从这个意义上说读PhD不太有利，因为要持续5年多的低薪，月薪一般不超过2000美金。PhD毕业后虽然起薪高一点，但是就因为高出这点钱，很多公司不愿意招收，反而找工作不利。在中国，一般本科毕业的CS月薪4k到5k，研究生7k左右。当然这个很看你跟公司洽谈的情况。我经常听说有些人硕士毕业直接到百度，年薪25万甚至更高，但是这种事是特例不是普遍现象。
做技术的另一个特别突出的现象就是不论在中国还是美国，呆在一个公司一般加薪很慢，大概每年能提升10%已经非常不错了。跳槽则是薪水提升的一个比较主要的办法。很多人每次跳槽能够增加30%甚至翻倍。不过公司不是慈善机构，一般以高薪招入的人，干活一定要多一些，这是意料之中的事。

101000是什么专业代码

101000代表的是医学技术这一专业领域，它在研究生入学考试时作为专业代码使用，便于考生和招生单位进行分类和识别。具体来说，专业代码由三部分构成：前两位数字代表学科大类，其中01代表哲学，02代表经济学，03代表法学，04代表教育学，05代表文学，06代表历史学，07代表理学，08代表工学，09代表农学，10代表医学，11代表军事学，12代表管理学，13代表艺术学。而第三位数字则进一步区分学硕与专硕，例如，若第三位数字是5，则表示该专业为专业硕士学位，如020204金融学即属于学硕范畴，而025100金融则属于专硕范畴。

医学技术专业涉及广泛的学科知识，涵盖了生物医学工程、医学检验技术、影像医学与核医学等多个领域，旨在培养具备扎实医学基础理论和专业技能的人才，以满足医学领域不断发展的需求。学生将通过系统的理论学习和实践训练，掌握医学技术领域的先进技术，包括但不限于医学影像设备的操作与维护、医学实验室检测技术、临床医学影像诊断等。这些知识和技能不仅能够帮助学生在医疗健康领域找到职业发展方向，还能为医学科技进步贡献力量。

医学技术专业作为一门交叉学科，不仅要求学生具备扎实的医学知识，还要求他们掌握工程技术的基本原理。通过学习，学生可以更好地理解医学技术在临床实践中的应用，提高诊断和治疗的精准度。此外，随着科技的进步，医学技术领域也在不断创新和发展，包括人工智能在医学影像诊断中的应用、生物芯片技术的发展等，这些新兴技术为医学技术专业的学生提供了广阔的发展空间和研究方向。

医学技术专业的学生毕业后，可以从事医学影像技术员、医学检验师、生物医学工程师等相关职业。他们可以在医院、医学科研机构、医疗器械公司等单位工作，参与到医学影像设备的使用、维护和优化，以及医学实验室检测技术的研发和应用中。此外，随着大数据和人工智能技术的发展，医学技术专业毕业生还可以在医疗信息化领域找到职业发展空间，参与医疗数据的分析和处理，为医疗决策提供支持。

总之，101000代表的医学技术专业是一个充满挑战和机遇的领域，为有志于医学与工程技术结合的学子提供了广阔的发展前景。

美国留学计算机专业分类有哪些

焕发网(https://www.hfkaoyan.com)小编还为大家带来美国留学计算机专业分类有哪些的相关内容。

给题主介绍全一点吧，计算机专业下的小专业，以及主要研究方向。

题主可以参考一下下面整理的一些方向的信息，其实对于硕士研究生来说是以上课为主，除了CMU把CS分成了二十几个细小的方向，其他学校基本上都是按照大类来申请，录取后除了规定的必修课以外，有很多方向的课供你选修，这时你需要根据你的职业方向来选择某个领域来学习，当然你也可以选修多个领域的课程。

如果是申请博士研究生的话，方向则需要在申请前就确定好。

目前肯定是 人工智能 比较火，但是我觉得火的方向不一定会适合每个人，重点还是要看你的兴趣点在哪里。

1. 人工智能 Artificial Intelligence

这个领域包含广泛的研究课题，包括知识表示，机器学习，计算机视觉，推理和机器人等。

知识表示（knowledge representation）：把知识按照一种有利于推理（得出结论）的方式表示出来。

机器学习（machine learning）：自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。

计算机视觉（computer vision）：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。 焕发网

推理（reasoning）：学习推理的计算模型。

机器人（robotics）：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。

2. 生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology

生物信息学（Bioinformatics）：研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释 。

计算生物学（Computational Biology）：开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术,并用于生物学研究 。

3. 系统与网络 Systems and Networking

（1）网络与分布式系统（Networking and distributed systems）：移动通信系统，无线网络协议（wireless protocols），Ad-hoc网络，服务质量管理（Quality of Service management，QoS），多媒体网络，计算机对等联网（peer-to-peer networking, P2P），路由，网络模拟，主动队列管理（active queue management, AQM）和传感器网络（sensor networks）。

（2）操作系统（Operating system）：分布式资源管理，普适计算（ubiquitous computing/pervasive computing）环境管理，反射中间件（reflective middleware），中间件元级操作系统（middleware “meta-operating systems”），面向对象操作系统设计，允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计，上下文敏感的分布式文件系统，数据中心的电源管理，文件/存储系统，自主计算（autonomic computing），软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。

（3）安全（Security）: 隐私，普适计算，无线传感器（wireless sensors），移动式和嵌入式计算机，规范，认证，验证策略，QoS保证和拒绝服务保护，下一代电话通讯，操作系统虚拟化和认证，关键基础设施系统，例如SCADA控制系统和医疗，消息系统，安全网关，可用性安全。

（4）实时和嵌入式系统（Real-time and embedded systems）：开放式实时系统，Qos驱动的实时调度和通信协议，控制设计和实时调度整合，实时、容错和安全协议整合，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。

4. 理论与算法 Theory and Algorithms

计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析，以及计算复杂性的研究。

具体包括最优化（optimization），计算几何和拓扑（computational geometry and topology），近似算法（approximation algorithms），密码（cryptography）和安全计算（secure computation），网络设计（network design），数据挖掘（data mining），机器学习（machine learning），有限元网格生成（finite-element mesh generation）和自动化软件验证（automatic software verification）。

5. 编程语言 Programming Languages

该领域的研究包括计算机语言的设计与实现，其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题：

（1）程序语言设计和实现（Programming Language Design and Implementation）：编译器优化（Compiler optimization），语义（Semantics），即时编译器（JIT complier），域特定语言（DSL：Domain-specific languages）。

（2）编程环境和工具（Programming Environments and Tools）：监控（Monitoring），程序员搜索引擎（Programmer search engines），基于模型的设计（Model-based design）。

（3）程序分析和验证（Program Analysis and Verification）：模型检测（Model checking），静态和动态分析（Static and dynamic analysis），定理证明（Theorem proving），实时系统的任务调度分析（Schedulability analysis for real-time systems）。

6. 数据库与信息系统 Database and Information Systems

包括以下研究内容：

（1）数据库（Database）：数据模型，数据查询、集成，各种数据库系统的设计、实现等。

（2）数据挖掘（Data Mining）：从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用，例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关，但是数据挖掘更关注实际应用。

（3）信息检索（Information Retrieval）：研究如何提取各种媒体（文本、音频、视频等，目前的研究以文本居多）中的信息，同时还搜索与之关联的数据库和万维网。

（4）自然语言处理（Natural language processing）：构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要（automatic summarization），语篇分析（discourse analysis），机器翻译（machine translation），命名实体识别（named entity recognition），自然语言生成（natural language generation）和语音识别（speech recognition）等。

7. 图形学与多媒体 Graphics and Multimedia

图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成（modeling and animation of natural phenomena），计算拓扑学（computational topology），图形硬件的使用（graphics hardware utilization），渲染（rendering），网格处理和简化（mesh processing and simplification），形状建模（shape modeling），曲面参数化（surface parameterization）和可视化处理（visibility processing）等。

多媒体研究包括图像处理（image processing），视频处理（video processing），音频分析（audio analysis），文本检索和理解（text retrieval and understanding），数据挖掘和分析，以及数据融合（data fusion）。因为多媒体数据包含不同格式的数据（如文本，音频，视频），所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。

8. 人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)

HCI主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。

研究课题包括：

(1) 上下文感知计算（Context-aware computing）: 行为分析，智能空间（Smart Spaces），定位感知系统（Location-aware systems），隐私技术。

(2) 感知人机界面（Perceptual Interfaces）：基于视觉的界面（Vision-based interfaces），语音和话语界面（speech and discourse interfaces）。

(3) 协同和学习（Collaboration and Learning）：基于模式的编辑工具（Pattern-based authoring tools），ESL (English as a second language) 学习，群组协同技术（group collaboration technologies），包含按地理分布的远程沉浸协同（geographically distributed tele-immersive collaboration）等。

(4) 验光和人的视觉模拟（Optometry and Human Vision Simulation）：计算机辅助的角膜建模和可视化，医学成像（medical imaging），手术仿真的虚拟环境（virtual environments for surgical simulation），仿真渲染（vision realistic rendering）。

希望我的回答可以帮到题主。

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