美国什么博士最容易读?

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PhD in Data Science at Duke 迪尤克大学的数据科学 Phd,毕业后工资很高(年薪8w美金起),但申请难度也大(20% bar),需要GMAT/GRE、托福成绩,本科或研究生的GPA要高,要有很强的数学和计算机背景,而且要有很好的量化分析能力。 另外,像UIUC的 Agricultural and Biosystems Engineering 的Phd 比较容易毕业,因为系里同学比较少,一年两个学位到手轻轻松松(#_#)~,但是这样的项目似乎在就业上没什么前景…… UIUC的CS也很强,MSRA在国内认可度很高,但好像在美国不算太有名。

还有CMU的MSR,也是做AI的,也是很难申到。 还有就是UT-Austin的NLP Phd,听说中国人很少,如果申请上去的话,研究资源会比较多,但课程很难,要学编程还要学统计,都是必修,作业很多论文也不少,可能比较累。 以上都是我听说的啦,具体细节不清楚,希望有帮助~( ̄▽ ̄~)~

韩宝坪韩宝坪优质答主

在美国,以理工科为例的话,PhD 的难度排序应该是这样: 计算机 > 物理/量子电子化学 > math(纯数学)> 生物统计等(统计+工科混合型专业). 这个排名跟项目本身的质量、项目的同学水平没有绝对的关系——我认识在哥大读 EECS(信息工程)的同学就认为这个项目是水货。

从题主的角度来看,我认为最合适的组合是,你先修的本科课程有足够多的数理基础课(微积分/数电模电/C语言这些是必须的)且GPA大于3.00,那么申请到哥大的PHD的概率至少比50%(我认识的很多哥大大三的学生都是这么申请的哦!当然他们都不是CS专业的啦~~;-) 。因为哥大录取的人多,所以申请到哥大PHD的概率高一些。

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