众文网1.申请美国博士要几年毕业
美国博士几年才能毕业，各个专业和学校的规定不一样。
大部分学校和专业可以5年毕业。特殊点的情况比如UIUC的人类学专业Anthropology，需要8年；stanford的统计对学生很友好，一般4年就允许毕业。
获得更多美国留学资讯点击进入>>>>天道免费咨询顾问 美国博士读几年除了政策，也有人因为自己特别聪明，可以提前拿到学位。国内报道过的哈佛大学生物统计系副教授TianxiCai,95年科大少年班毕业后到mit读phd，念了一年，嫌mit理论不够强，转到havard biostatistics，研究survival analysis,3年之后，也就是99年，拿到了博士学位。
这个记录，后面有几个人能达到或者打破我不知道，但是我知道哈佛的绝大多数博士们还是要乖乖的至少念5年。即使是鼓励天才的大牛校，一般也不会少于3年的，你总的上一年课程吧，总得需要一年做点东西出来，总得在花一年继续作科研外加写论文答辩吧. 我知道的最长的例子是一个念了11年都没毕业的，连系里的老师都很崇拜的说，我当年刚来系里做老师的时候，John同学就已经在我们的phd program里混了，我记得他开始读phd的时候，我还是大四本科生呢，他现在还没读完，He's a legend. 据说这个美国人换了n个导师念了7-8年以后就基本不在学校出现了，但是时不时地回学校讨论一下科研，还保留着拿博士的hope，老师们也不好意思把这位legend正式干掉，反正他也不花系里的钱了，所以就留着。
这个跟蔡天西一样，属于特别极端的例子了。 一个学校要claim你是它的毕业生，前提条件是你得在这个学校按照它的标准和要求接受教育，并不是说，你在中科院读博士，然后跑到美国答辩，美国学校就高高兴兴的抢CAS的培养成果，说你是美国学校毕业的。
博士学习期间，你要上课，要被老师培养，要花时间解决问题做出成果，要深入的了解某个领域，要develop优秀的科研技巧。有的情况下可能5年也不够，比如作试验的，如果实验很花费时间但是结果失败了，或者在毕业之前，别人先把相同的东西发表出来了，那就麻烦了；或者是遇到变态的老板，想尽可能的从你身上榨出点东西来，磨蹭着不让你毕业，也是有可能的. 在同一个学校硕博连读是可以5年拿下phd的，但是如果中途转校，即使在美国国内转，很有可能还是要从头开始再读5年。
有的人转校后继续研究同一方向，老师人又比较好，有被允许提前毕业的可能。 美国博士读几年什么时候能毕业，要看你research做的何如，也要看老板的态度。
比如说同样中了一篇顶级会议的论文，有的老师一高兴，也许就真的把你给放了，让你博士毕业走人；有的老师还是要继续让你干活，你这么能干，早走了老师损失也大，你怎么的也得把5年的牢座够了才能被释放。 经典内容回顾： 1.去美国读博士如何顺利毕业 2.本科生申请美国博士PhD 3.申请美国博士留学选导师的学问。
2.到美国读计算机科学的phd全奖难不难
CS属于竞争比较激烈的学科，目前看来要申请到TOP100学校的PHD需要以下条件：
GPA（本科研究生）3.25以上，专业课程3.5以上，GRE（老）1200+3.5以上，托福90以上，有项目经验或者发表过论文，注意这些条件都是及格条件，都达到了也不一定能保证录取；
目前美国学校CS专业审奖情况不太乐观，12年秋季入学的PHD AD 给了很多，直接给FL真没看到几个，大部分是给了TA/RA的职位，也有一些很优秀的拿到了学费减免，也就是我们说的半奖；
想拿奖的话陶瓷也很重要，目前看起来能拿到奖的都是充分向教授展示了自己各个方面的能力；
楼主要想定位的话把自己的背景说出来吧，单这样说不太好描述到底申CS PHD是个什么难度
3.美国博士读几年才能毕业
美国博士几年才能毕业，各个专业和学校的规定不一样。
大部分学校和专业可以5年毕业。特殊点的情况比如UIUC的人类学专业Anthropology，需要8年；stanford的统计对学生很友好，一般4年就允许毕业。
获得更多美国留学资讯点击进入>>>>天道免费咨询顾问 美国博士读几年除了政策，也有人因为自己特别聪明，可以提前拿到学位。国内报道过的哈佛大学生物统计系副教授TianxiCai,95年科大少年班毕业后到mit读phd，念了一年，嫌mit理论不够强，转到havard biostatistics，研究survival analysis,3年之后，也就是99年，拿到了博士学位。
这个记录，后面有几个人能达到或者打破我不知道，但是我知道哈佛的绝大多数博士们还是要乖乖的至少念5年。即使是鼓励天才的大牛校，一般也不会少于3年的，你总的上一年课程吧，总得需要一年做点东西出来，总得在花一年继续作科研外加写论文答辩吧. 我知道的最长的例子是一个念了11年都没毕业的，连系里的老师都很崇拜的说，我当年刚来系里做老师的时候，John同学就已经在我们的phd program里混了，我记得他开始读phd的时候，我还是大四本科生呢，他现在还没读完，He's a legend. 据说这个美国人换了n个导师念了7-8年以后就基本不在学校出现了，但是时不时地回学校讨论一下科研，还保留着拿博士的hope，老师们也不好意思把这位legend正式干掉，反正他也不花系里的钱了，所以就留着。
这个跟蔡天西一样，属于特别极端的例子了。 一个学校要claim你是它的毕业生，前提条件是你得在这个学校按照它的标准和要求接受教育，并不是说，你在中科院读博士，然后跑到美国答辩，美国学校就高高兴兴的抢CAS的培养成果，说你是美国学校毕业的。
博士学习期间，你要上课，要被老师培养，要花时间解决问题做出成果，要深入的了解某个领域，要develop优秀的科研技巧。有的情况下可能5年也不够，比如作试验的，如果实验很花费时间但是结果失败了，或者在毕业之前，别人先把相同的东西发表出来了，那就麻烦了；或者是遇到变态的老板，想尽可能的从你身上榨出点东西来，磨蹭着不让你毕业，也是有可能的. 在同一个学校硕博连读是可以5年拿下phd的，但是如果中途转校，即使在美国国内转，很有可能还是要从头开始再读5年。
有的人转校后继续研究同一方向，老师人又比较好，有被允许提前毕业的可能。 美国博士读几年什么时候能毕业，要看你research做的何如，也要看老板的态度。
比如说同样中了一篇顶级会议的论文，有的老师一高兴，也许就真的把你给放了，让你博士毕业走人；有的老师还是要继续让你干活，你这么能干，早走了老师损失也大，你怎么的也得把5年的牢座够了才能被释放。 经典内容回顾： 1.去美国读博士如何顺利毕业 2.本科生申请美国博士PhD 3.申请美国博士留学选导师的学问。
4.美国大学计算机专业PHD申请难度有多大
对于PhD而言，最重要的永远是individual faculty。
超级难申超级优秀超级全面系列：Stanford/UC Berkeley/MIT 这三个学校在research上非常全面，几乎没有弱项。尤其是MIT的工作，相当有impact。
这三个学校reputation相当优秀，申请难度很大。细说的话，MIT稍微比Stanford和Berkeley好申一些，Stanford最难。
对于MIT/Stanford，我私认为是光凭自身硬件搞不定的（可能THU除外）。我听说过的所有国内学生申请成功的例子，除了自身硬件牛以外，都是由有的prof（很多还不止一个）强力推荐。
当然，这两个条件本身就有很大的关联性。 超级难申超级优秀系列：Caltech/Harvard 没错，排在第二档就是Caltech和Harvard这两个USnews十名开外的学校。
这两个学校无论从reputation,faculty质量还是申请难度来说，绝对和上面三个不相上下。但是由于department比较小，所以ranking不是很高。
Caltech总共只有15个prof，可以说是每个人独当一面。Harvard的强项是theory，不够全面。
但是，如果你的运气好到在这两个学校刚好有match的prof的话，那么，如果没有上面三家的offer，我建议优先考虑这两家。 非常难申非常优秀超级全面系列：CMU CMU可。
对于PhD而言，最重要的永远是individual faculty。 超级难申超级优秀超级全面系列：Stanford/UC Berkeley/MIT 这三个学校在research上非常全面，几乎没有弱项。
尤其是MIT的工作，相当有impact。这三个学校reputation相当优秀，申请难度很大。
细说的话，MIT稍微比Stanford和Berkeley好申一些，Stanford最难。对于MIT/Stanford，我私认为是光凭自身硬件搞不定的（可能THU除外）。
我听说过的所有国内学生申请成功的例子，除了自身硬件牛以外，都是由有的prof（很多还不止一个）强力推荐。当然，这两个条件本身就有很大的关联性。
超级难申超级优秀系列：Caltech/Harvard 没错，排在第二档就是Caltech和Harvard这两个USnews十名开外的学校。这两个学校无论从reputation,faculty质量还是申请难度来说，绝对和上面三个不相上下。
但是由于department比较小，所以ranking不是很高。Caltech总共只有15个prof，可以说是每个人独当一面。
Harvard的强项是theory，不够全面。但是，如果你的运气好到在这两个学校刚好有match的prof的话，那么，如果没有上面三家的offer，我建议优先考虑这两家。
非常难申非常优秀超级全面系列：CMU CMU可以说是计算机类学校中的一枝奇葩，schoolof computer science下6个department。Research相当全面，水平也很高，尤其是AI相关的方向。
CMU因为department比较大，招的人相对多，申请难度比上面5所小不少。但是仍然是甩开后面学校几条街的。
比较难申非常优秀系列：Princeton/Washington/Cornell/UIUC/Austin/Toronto 这6个学校reputation都相当好，research各有优势，princeton/washington的申请难度大于cornell/uiuc/austin/toronto。 Princeton的theory不错，department比较小，申请难度相对大，喜欢招thu pku的学生。
Washington的system一流，申请难度不知道为什么也比较大。 Cornell相对平均，theory不错，整体来讲感觉research有点偏理论。
比如它家一个做ml的prof，就喜欢在COLT SODA上发paper。 UIUC是老牌engineering学校，system不错。
不过我感觉UIUC的ranking跟departmentsize + 它家engineering的reputation有关。UIUCprof的权力相当大，陶瓷相对有用。
Austin的AI非常好，network有个相当牛的prof，其他不大清楚。 Toronto是这次唯一一个美国以外的学校。
Toronto的reputation也相当好，faculty质量也很高，申请难度和这一档的其他美国学校相当。我个人觉得对于没有想清楚又无力自费美国ms的申请者，在CA念一个master作为缓冲是一个相当不错的选择。
比较难申ivy系列：Yale/Columbia/Brown 这三个是ivy里面剩下的比较靠前的学校。这三个学校faculty很多都是名校毕业，但是active的也不算多。
Department很小，申请难度比较浮动，总体说来跟上面的那6所差不多。不过如果不是有特别喜欢的prof或者有ivy情结或者想转行的话，还是建议优先考虑上面那6个学校。
相对难申各有所长系列：Wisc/UCLA/UMD/UMich/UCSD/UMass/UNCC/UPenn 上面这一系列学校基本上reputation不错，research不够全面但是各有所长。申请难度跟申请者的学校背景关系比较大。
其中UCLA比较难申。 Wisc DB不错，不过去年似乎走了几个大牛。
听说有人预言5年内跌出前20。虽然我觉得没有那么夸张，不过感觉确实在走下坡路。
UCLA的vision/network相当不错。加上UCLA有非常牛的应数支撑（对于CS而言，math比engineering重要多了），和相当不错的地理位置，在这一档的学校中应该是稍有优势的。
不足之处就是资金比较紧张，招的人相当少。 UMD的IR和AI不错，想做IR的也可以考虑一下它家的Schoolof Information。
UMich是老牌engineeringschool。感觉和UIUC比较像，不过明显要差一个档次。
UMich的research整体偏engineering。DB应该还可以。
另外做IR的可以考虑一下UMich的Schoolof Information，这个。
5.美国俄亥俄州立大学计算机专业本科毕业需要多少学分
俄亥俄州立大学工程学院下的电气与计算机工程系（Department of Electrical and Computer Engineering, ECE）学制1.5年，在校学生需修够30个学分，其中12个学分是必修学分。在校学生人数超过400人。ECE研究生阶段提供MS和PhD学位，MS分2种培养模式：研究型（毕业论文）、授课型（非毕业论文）。该系共开设实验室有25个之多，包含了所有的电气与计算机工程实验室课程。
专业设置：
模拟和射频电子电路analog and RF electronic circuits
通信和信号处理communications and signal processing
计算机和数字系统computer and digital systems
计算机视觉和图像处理computer vision and image processing
控制系统control systems
电磁学electromagnetics
遥感和微波remote sensing and microwaves
电光学和光子学electro-optics and photonics
智能交通intelligent transportation
纳米技术和电子材料nanotechnology and electronic materials
互联网networking
机器人robotics
可持续的能源和电力系统sustainable energy and power systems
授予学位：
MS,PhD
转载请注明出处众文网 » 美国计算机phd毕业需要几篇论文