作为每年申请的大热门CS具有他无与伦比的魅力和机会。机会和挑战往往是并存的，热门也意味着申请难度的增加，那究竟美国CS专业是怎样设置的呢？各个专业的申请难度又是怎样的呢？我们以中国学生申请比较集中的学科为例来进行分析。
　　
　　Systems languages
　　
　　Networking和EE中的通讯与网络可以说研究方向是大致相同的。主要包括无线网络与光网络，移动网络，信息理论，网络安全，网络洗衣与体系结构，交互式通讯，INTERNET运行性能建模与分析。多点传送协议，网络电话学，宽带高效调制与编码系统，网络中的差错控制理论及应用等等。每年申请的最大热门就在这里，因为这个行业的就业前景非常广阔。
　　
　　在申请难度上看，因为要面临EE相关专业申请者的竞争，所以说申请难度非常大。申请专业排名前80的学校的话一般需要硬件条件达到GPA3.0 GRE 1200分以上TOEFL成绩达到90分左右。虽然说这个成绩并不是必须达到这样一个水准，但是根据往年的申请情况来看申请学生的平均成绩已经达到甚至超过了上面所说的标准。关于奖学金方面，还是由于申请者众多将使奖学金的竞争变得更加激烈。对于申请者方面的客户来说，我们首先建议他从GT考试入手，利用一个不长的时间进行复习。争取达到基本的要求线。下面最重要的就是从真正意义上提升客户的学术背景。建议客户寻找一些这方面的项目去参与，要尽量说服客户去寻找一些比较大的，研究的东西相对来说比较前沿的项目去做，同时真正的明白研究的内容，方法，以及结果。
　　
　　Software Engineering（软件工程）软件工程是研究和应用如何以系统性的，规范化，可定量的过程话方法去开发和维护软件，以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来。也是属于近年来的热门专业，因为他脱离了单纯的软件开发方向，加入了对软件开发过程进行管理方面的研究，使得整个开发过程更加规范化更加效率话。而在企业中的软件工程人员都属于管理层。可以说无论是说从学科发展方向，就业方向还是薪水情况都是非常可观的。从申请难度上来看属于中等偏上难度。奖学金的发放方面因为软件工程的研究资金还是比较充足的所以还是有很大的机会去争取的。对于申请者来说软件工程方向最重要的是数据库，算法，以及开发语言。所以说提升自身专业背景需要从这几方面入手，积极的去寻找大型的软件开发项目，同时自己在进行一些小程序，小软件的开发设计，达到一个新的应用高度，对申请来说是非常有帮助的。
　　
　　Artificial intelligence（人工智能）
　　
　　Data mining（数据挖掘） 数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
　　
　　其下的数据挖掘方向是属于近几年申请的一个新的热门，数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力，所以，客户想要对这个方向进行申请的话可以先由针对性的对自己的数学能力进行提升。例如进行GRE SUB的数学考试，或者利用数学建模做一些东西，在前期陶瓷的时候用来与教授进行沟通。同时参加一些数据库方面的研究项目从总体上对自己的背景进行提升。一般来说PHD的申请者，申请这个专业大多会拿到奖学金。
　　
　　Theory（理论）理论计算机科学领域主要包括算法信息理论，理论性非常强，美国许多牛校也非常重视对理论科学的研究，从申请难度上来看，美国学生大多不喜欢搞这些纯理论的研究。所以说申请难度会相对其他方向要低一些，对于喜欢或立志纯理论研究的申请者来说是个不错的选择。
　　
　　其实对于申请者来说最重要的东西就是核心竞争力的提升。对一个方向首先产生了兴趣，产生兴趣后又真正的愿意去付出自己的努力去研究钻研他，像所有的申请者一样努力提高自己的GT成绩。努力的去增加自己的研究经历。参加一些CS方向的研究，或项目。因为只有当你真正的在大的项目中工作过，你才能积累相当有用的实际解决问题的能力。在实验中你不可避免的要遇到这样或那样的问题，而解决这些问题的过程就是对自身素质的一个提高过程。即使你没有遇到什么问题，同一小组的其他人遇到相关的问题，他们是怎么解决的对你不都是以个启示么？当你在大的项目组中工作过后，你的分析问题的能力，你的逻辑思维能力，你对这方面的优秀思维方式的培养，最重要的是你的眼界将得到非常大的提高。我相信客户通过我们在这方面的指导之后在通过我们所作的CV，PS,RL这些体现出客户真正具有的能力，以及一些潜在的东西。相信教授在收到这样一份材料之后不会轻易去拒绝的。

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