项目概览
罗格斯大学新布朗斯维克分校计算机科学 MS 项目由计算机科学系开设,目标是让学生掌握计算机系统开发与设计、新软件应用实现、计算型系统规划评估及继续博士研究所需的知识与技能。项目强调基础扎实、能跟进研究与专业文献,并能适应快速变化的语言、系统和方法。 项目面向希望在理论计算、软件与系统、人工智能、数据分析、机器人、视觉可视化图形和跨领域计算挑战中建立专业能力的学生。课程要求保留 essay 或 thesis 选项,使学生既可选择偏课程与项目汇报路径,也可选择更研究导向的硕士论文路径。
Program Intelligence
美国 · Piscataway
Rutgers University-New Brunswick
计算机科学理学硕士
本页汇总项目定位、课程结构、申请要求与适配建议,帮助顾问快速完成项目判断和方案沟通。
展示录取学生成绩区间,不只看平均值。
GPA
3.58
P25 3.5
P75 3.75
Avg 3.59
TOEFL
105.5
P25 102.75
P75 108
Avg 105.25
IELTS
-
暂无稳定画像
GRE
323
P25 323
P75 324
Avg 324
GMAT
-
暂无稳定画像
各类别指学生本科院校背景,不是该项目所在学校排名。
罗格斯大学新布朗斯维克分校计算机科学 MS 项目由计算机科学系开设,目标是让学生掌握计算机系统开发与设计、新软件应用实现、计算型系统规划评估及继续博士研究所需的知识与技能。项目强调基础扎实、能跟进研究与专业文献,并能适应快速变化的语言、系统和方法。 项目面向希望在理论计算、软件与系统、人工智能、数据分析、机器人、视觉可视化图形和跨领域计算挑战中建立专业能力的学生。课程要求保留 essay 或 thesis 选项,使学生既可选择偏课程与项目汇报路径,也可选择更研究导向的硕士论文路径。
二、核心研究方向与学术训练路径 方向与选修路径:Because of the rapid rate of change in the field构成项目可识别的细分路径,学生后续选课、研究或实践任务通常会围绕这些模块展开。 实践或成果要求:项目可通向软件开发、计算机系统设计、应用系统实现、系统规划评估和技术管理相关岗位。MS 学生可通过数据分析、机器学习、系统安全、机器人和视觉图形等方向形成面向产业岗位的专业组合。essay 或 thesis 训练为学生提供项目文档、研究表达和独立问题解决能力,可支持研发岗或继续、罗格斯大学新布朗斯维克分校计算机科学 MS 项目由计算机科学系开设,目标是让学生掌握计算机系统开发与设计、新软件应用实现、计算型系统规划评估及继续博士研究所需的知识与技能。项目强调基础扎实、能跟进研究与专业文献、Thesis Option,说明项目不只停留在课堂学习,也要求学生通过成果、项目或现场训练完成能力转化。 项目特征细化:Furthermore, they must have experience with computer projects of a realistic scale so as to develop confidence in their ability to think and work、Program Course Requirements、MSCS Students require 36 credits (12 courses) in total, and they must meet the following requirements,可作为理解课程组织、问题场景和专业能力侧重的直接线索。
MSCS 要求 36 学分,共 12 门课程,并需满足 Category A 与 Category B 的分布要求。 学生需完成两门 Category A、两门 Category B、四门额外 Category A 或 B 课程,以及四门可计入 MSCS 学分的其他课程。 学位要求包含 Essay Option 或 Thesis Option;论文选项等同 2 门课程或 6 学分。 毕业需维持最低 3.0 GPA,且 C 或更低成绩不得超过 2 门。 可参考一般 CS、Massive Data Analytics、AI/Machine Learning、Robotics、Systems/Security、Vision/Visualization/Graphics 等 study plans 规划课程。
申请者需完成计算机科学本科项目,或至少修读核心先修课程,包括微积分、线性代数、离散数学、概率组合、数值分析、高级语言、数据结构、体系结构、算法和若干高级本科选修。 申请材料包括所有前置大学非正式成绩单、三封推荐信、GRE、TOEFL/IELTS、简历以及未显示在成绩单上的课程完成证书。 院系列出的录取标准包括 CS、数学和相关领域 B+ 或更高的学术表现,较高的 GRE 与英语成绩,强推荐信和约一页清晰陈述。 SGS 项目页列出 MS Fall International 截止 2 月 1 日、Fall Domestic 截止 3 月 1 日、Spring International 截止 9 月 15 日、Spring Domestic 截止 10 月 15 日。 项目空间有限,申请量显著高于可录取人数;录取确认机制与押金政策不直接替代学费责任。
项目可通向软件开发、计算机系统设计、应用系统实现、系统规划评估和技术管理相关岗位。 MS 学生可通过数据分析、机器学习、系统安全、机器人和视觉图形等方向形成面向产业岗位的专业组合。 essay 或 thesis 训练为学生提供项目文档、研究表达和独立问题解决能力,可支持研发岗或继续 PhD。 项目也为未来计算机科学教学或博士阶段研究提供基础训练。
先修课程
A substantial background in mathematics, especially in calculus (as in 640:151-152), linear algebra (as in 640:250), finite mathematics (as in 198:205), probability/combinatorics (as in 198:206), and numerical analysis (as in 198:323). Such background should include at least two semesters of calculus and one semester in each of the other areas. Working knowledge of high level languages (as in 198:111), data structures (as in 198:112), computer architecture and assembly language (as in 198:211), algorithm design and analysis (as in 198:344), and some elective courses in advanced undergraduate areas, such as programming languages and compilers (as in 198:314, 415), operating systems (as in 198:416), distributed systems (as in 198:417), information systems (as in 198:336), networks (as in 198:352), etc.
TOEFL
最低要求:Writing 22, Speaking 23, Reading 21, Liste... 官网原文:Writing 22, Speaking 23, Reading 21, Listening 17
IELTS
最低要求:Min 7 官网原文:7
GRE / GMAT
统一结论:Required 官网原文:Required
GRE Subject
N/A
成绩认证
不需要
Writing Sample
N/A
项目时长
Typically planned through 30 credits of graduate study
秋季截止日期
February 1
春季截止日期
September 15
项目链接
https://www.cs.rutgers.edu/academics/graduate/m-s-program
申请链接
https://www.cs.rutgers.edu/academics/graduate/m-s-program/admission-requirements
课程链接
https://www.cs.rutgers.edu/academics/graduate/m-s-program/degree-requirements
截止日期链接
https://grad.rutgers.edu/academics/programs/computer-science
语言要求链接
https://gradstudy.rutgers.edu/information/international-students
GRE 要求链接
https://www.cs.rutgers.edu/academics/graduate/m-s-program/admission-requirements
成绩认证链接
https://grad.rutgers.edu/academics/programs/computer-science