生物信息留学专业排名 我朋友想要去美国留学，但不知道选择什么专业比较好？可以帮忙推荐一下吗？

大家平时对留学专业都十分关注，今天为大家整理了生物信息留学专业排名 我朋友想要去美国留学，但不知道选择什么专业比较好？可以帮忙推荐一下吗？，下面就随金泉留学网小编一起来看一下吧。

我朋友想要去美国留学，但不知道选择什么专业比较好？可以帮忙推荐一下吗？

工科专业

最近几年，工科专业成为美国留学热门专业之一，学生热衷选择注重实践，适应面宽，其薪高的工课和商课专业，如电子工程专业。因为该专业涉及通信，计算机，信息产业众多领域，且实用性强，适用面广。该专业毕业生容日在各类企业中得到发展，因此备受青睐。中国学生扎实的基础及认真学习的态度想来受到美国大学的赞扬，多数中国学生学习成绩名列前茅。而且在研究中起到重要作用。

工科领域专业很多，如航空航天工程，生物医学工程，土木工程，化学工程，电子电气工程，环境工程，机械工程，石油工程等，都是值得考虑的专业，这些领域毕业生都有很好的就业前景。目前美国每年培养七万名工程师，远远不能满足社会需求，各行各业对工程技术人才需求呈增长趋势。由于经济的发展和技术的进步，许多新兴行业和非传统行业也对工程师有着很大的需求，尤其高学历的工科毕业生，这也导致近年来，工程专业研究生的申请数量一直持续增长。

计算机专业

计算机，从抽象的算法分析，形式化语法等，到具体的主题如编程语言，程序设计，软件和硬件等。作为一门学科，他与数学，计算机程序设计，软件工程有显着不同，却通常被混淆，尽管这些学科之间有着不同程度的交叉和覆盖。计算机专业是一个很热的专业，进可深造读书，退可选择工作。但不是所有人都是和学习这个专业，而且不同学校会有计算机科学(Computer
Science)和计算机工程(Computer
Engineering)两个专业，本质上两个专业很相似，都学习计算机领域核心内容，如编程和软件开发。最根本的区别在于(科学)和(工程)。
Science意味去了解未知事物，而Engineering原本拉丁文的意思是发明创造。CE的学生有着很好对电子电路，硬件设计等学科的深刻理解和应用能力，能适应实际的设计和工程用途。而CS的学生侧重算法设计，计算性能，编程语言等课程。掌握高级计算机能力的人才，如网络架构师，数据库工程师，数据分析与发掘工程师，高级软件工程师在市场上趋之若鷔。可以拿到丰厚的薪酬。

艺术类专业

对于音乐，绘画等艺术专业，与普通常见专业有很大区别，这类学校普遍费用昂贵，学校很少提供奖学金，除非有非常杰出的艺术天赋的人才能成功进入，如朗朗。但这些学生毕业后，普遍有非常高的收入和社会地位。

政府相关专业

政治学科，一般不推荐国内学生选择。主要是国内政治体制，使学生毕业后想在国内政治领域发展很困难。除非能取得美国身份，融入当地政府机构。倒是我国台湾同胞广泛选择这类专业，比如哈弗博士马英九，芝加哥博士连战，乔治敦博士宋楚瑜。如果学生在国内打好一定政治基础，出国深造镀金读硕，读博士还是很好的。

经济专业

经济这个词很早就出现了，当时的意思就是经世济民，治理国家，有些政治色彩。经济学主要是研究社会中个人，政府，企业和其它组织如何选择，这些选择又将决定社会资源如何被利用和分配。经济专业我们比较推荐，他作为本科时代的专业选择，非常有帮助，一方面帮助学生建立了一个完整的知识体系，另一方面第一后期就业和学习做出了很好的铺垫。对于致力研究生攻读金融，经济或商业相关学科有很大的帮助。但同时注意纯学经济还是不好找工作，只有兼修其它课程后才会有更多机会。美国的经济学研究生教育很有特点。首先，很多著名大学都没有经学硕士学位，他们大多经济学专业直接设置成为博士阶段的教育。

不过具体情况，还要看实际情况而定，欢迎向我们美国留学方向的老师资讯~

美国留学计算机专业分类有哪些

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。 金泉留学网

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。

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。

英国留学 生物信息学专业基本介绍

留学英国生物信息学专业，生物信息学是近年来发展并完善起来的热门交叉学科，最初常被称为基因组信息学。生物学是生物信息学的核心和灵魂，数学与计算机技术则是它的基本工具。广义地说，生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物学数据的一门学科。据预计，作为新兴交叉学科的生物信息学专业人才，将成为21世纪国际、国内最紧缺的人才类型之一。
英国生物信息学专业课程：

生物学、生物化学、分子生物学、生物统计学、数据库、计算机软件基础、生物信息学、基因芯片技术、生命系统建模等。

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