返回大学排名
斯坦福大学（Stanford University）是坐落于美国加利福尼亚州的私立研究型大学，由利兰斯坦福与简斯坦福于1891年建立，以纪念他们的小儿子小利兰斯坦福。学校占地8180英亩，有近700栋建筑物，容纳了近97%的本科生住在校园中。
斯坦福大学（Stanford University）位于加利福尼亚州帕洛阿尔托市，是美国乃至世界上最著名的私立研究型大学之一。其占地面积约33平方公里，是占地面积最大的美国大学之一。该校成立于1885年，以其卓越的学术声誉、世界一流的教学和研究水平而闻名于世。学校的使命是培养有才华的学生、推动知识的创新，并通过解决全球性的重大问题来产生积极的影响。
斯坦福大学拥有世界顶尖的教师和研究人员，包括多位诺贝尔奖和图灵奖得主。同时，斯坦福大学目前共有七个学院，本科专业设置以文理学科为主，研究生专业则包括医学、法律、教育学及商学学科等。该校的教育体系强调学生的全面发展和跨学科研究，学生可以选择丰富多样的专业和课程来进行学习，并且学校鼓励他们积极参与研究、实习和创业活动。此外，斯坦福大学注重培养学生的创新思维和领导能力，鼓励他们在学术和社会领域中发挥积极的影响力。
Computer Science
斯坦福大学的计算机科学专业Computer Science为计算机领域的专业实践提供高级准备。项目共有九个不同的专业方向， 包括人工智能 Artificial Intelligence，计算生物学 Computational Biology，计算机和网络安全 Computer and Network Security，人机交互 Human-Computer Interaction，信息管理与分析 Information Management and Analytics，软件理论 Software Theory，系统 Systems，理论计算机科学 Theoretical Computer Science和视觉计算 Visual Computing。不同方向的课程之间具有重叠，部分课程可以应用于多个专业。
Master of Science (M.S.) in Computer Science
一年半全日制课程
信息来源
Stanford CS Master Degree Requirement
斯坦福大学要求所有母语非英语的申请人参加托福考试，不接受雅思考试成绩。托福考试中的英语笔试（TWE）部分不是必需的。在美国或以英语为主要教学语言的院校完成四年制学士学位或两年制硕士学位课程（或同等学历）的申请人无需参加托福考试。
托福院校代码： 4704。
关于更多语言考试要求，可以参考Stanford Graduate Test Scores
该项目无须提交GRE/GMAT考试成绩。
项目不要求具体的本科课程，但申请人必须具备较强的定量和分析能力；不要求计算机科学学士学位。
申请目的陈述应简明扼要地描述您申请斯坦福大学拟议课程的原因、您在这一研究领域的准备情况、研究兴趣、未来职业规划，以及您的背景和兴趣的其他方面，以帮助录取委员会评估您的研究生学习能力和动机。
申请人须通过在线申请系统提交三封推荐信。
招生办建议其中至少有两封来自学术界的推荐信。请让推荐人坦诚地介绍您的资质、在指定领域继续深造的潜力、智力独立性、分析思考能力、组织和清晰表达思想的能力以及教学潜力。在描述动机、智力和成熟度等特质时，具体事例比泛泛而谈更有用。
除了上述申请该专业特殊申请条件外，完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
信息来源：
斯坦福大学工程学院 Graduate Application Checklists
学生修满45个学分方可毕业，且必须在斯坦福大学完成这45个学分，不能从其他院校转入。每季度（秋季、冬季和春季）至少要修读8个学分。
暑期可以注册 0-10 个学分。
在毕业前的最后一个季度，学生可以通过提交“非全日制研究生注册申请”电子表格，注册少于 3 个学分的课程。
要获得计算机科学与技术硕士学位，学生在计划表中提交的课程的 GPA 必须至少达到 3.0，相当于斯坦福大学评分标准中的 B。
信息来源：Stanford CS Master Degree Requirement
项目共有九个不同的专业方向track，但无论选择哪个，必修课如下：
课程 | 课程编号 | |
逻辑、自动机与复杂性 | Logic, Automata & Complexity | CS103 |
概率论 |
Probability | CS109, Stat116, CME106, MS&E220, or EE178 |
算法分析 | Algorithmic Analysis | CS161 |
计算机机关与系统 | Computer Organ & Sys | CS107 or 107E |
计算机系统原理 | Principles of Computer Systems | CS111 |
不同的Track选修课也有所不同，部分课程适用于多个Track，具体以官网信息为准。
人工智能包括研究人工智能原理和技术，以及逻辑、概率和语言等主题的基础材料。人工智能专业的主题包括知识表示和逻辑推理、机器人学、机器学习、概率建模和推理、自然语言处理、认知以及在生物学和文本处理等领域的应用。
具体选修课内容可参考人工智能Program Sheets
计算生物学是一门跨学科专业，侧重于生物和医学信息学应用领域的计算挑战和解决方案。本专业包括高级算法、数据库、网络、建模和仿真课程，以及生物计算、生物工程和医学信息学课程。
具体选修课内容可参考计算生物学Program Sheets
让学生深入了解当前计算机科学家在设计和开发安全关键型系统时所面临的挑战。课程内容包括网络和网络安全、高级操作系统、密码学、安全数据库等。
具体选修课内容可参考计算机和网络安全Program Sheets
人机交互涵盖了从大型壁式计算机到手持设备和无形的“无处不在的计算机”等各种界面。人机交互教授以用户为中心的设计思维和用户研究方法。人机交互研究适用于协同工作、信息可视化和 "有形计算 "等领域。
具体选修课内容可参考人机交互Program Sheets
信息管理与分析涵盖现代数据库和信息管理系统的基本原理，以及挖掘海量数据集的方法。该方向涵盖的主题从数据库和信息系统的应用开发，到系统设计、架构和管理，再到应用数据挖掘和机器学习的算法和技术对海量数据集进行分析。
具体选修课内容可参考信息管理与分析Program Sheets
如何编写安全代码？编译器能有多智能？软件理论研究编程语言的特性以及在安全等领域的应用。这一领域与理论计算机科学非常相似，但应用性更强一些。
具体选修课内容可参考软件理论Program Sheets
系统专业是大多数 "硬核编程 "课程的发源地，一提到计算机科学，人们通常会想到这些课程。但挑战更大——设计下一代互联网骨干网、管理不断扩大的数据集以及平衡安全性和隐私性。
具体选修课内容可参考系统Program Sheets
理论计算机科学研究反应系统、编程语言理论和算法。该专业与软件理论非常相似，但稍显抽象。理论计算机科学专业的学生往往会选修更多的逻辑和形式方法课程。
具体选修课内容可参考理论计算机科学Program Sheets
创建、操作和解释视觉信息（图像、视频、三维几何图形和模拟虚拟世界）在现代计算中无处不在。视觉计算方向是人工智能/ML、图形和系统交叉领域的一个专业方向，旨在为学生提供掌握视觉计算基础技术和开发新的视觉计算技术与应用所需的背景知识。由于视觉计算应用涉及现代人工智能/ML、先进计算机系统和物理世界详细建模之间的深层联系，因此视觉计算方向为学生提供了在上述任何领域发展强大基础知识的机会。
具体选修课内容可参考视觉计算Program Sheets
信息来源：
Stanford CS Master Program Overview
斯坦福计算机论坛是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系与硅谷、美国其他地区、亚洲和欧洲 60 多家公司之间的合作项目。该论坛提供了一个与工业研究人员及其学术同行开展互动的机制，促进了计算机科学和电气工程领域最先进技术思想的交流。该论坛还通过积极的招聘计划，为产业界提供了解斯坦福大学学生专业能力和兴趣的机会。该论坛提供以下系列服务：
Education Data Science
斯坦福大学的教育数据科学专业Education Data Science是一个为期两年的全日制住宿学习课程，隶属于斯坦福教育研究生学院Graduate School of Education (GSE)。充分挖掘数据的力量，推动发现、决策和不断改进学习，是一项具有巨大潜力的使命。斯坦福大学的教育数据科学专业致力于整合复杂而丰富的计算机科学和统计学领域与教育和社会科学理论，旨在培养学生将数据科学技能和技术有机地运用于教育研究和实践的能力。该专业通过融合学术课程和导师指导的实习或研究助理工作，为学生提供全面而深入的学习体验。
Master of Science (M.S.) in Education Data Science
两年全日制课程
信息来源
Stanford MS in Education Data Science
Stanford MS in Education Data Science Program Information
斯坦福大学要求所有母语非英语的申请人提供托福成绩。在美国或以英语为主要教学语言的院校完成四年制学士学位或一年或两年制硕士课程（或同等学历）的申请人无需参加托福考试。GSE要求托福成绩不低于 100 分。托福考试学校代码：4704。
如果不确定自己是否要提交托福考试成绩，可参考：Stanford TOFEL Flowchat
2024-2025 学年，GSE将不再要求申请者提交GRE考试成绩。但是，如果您参加过 GRE 考试，并认为您的成绩会为您的申请加分，您可以提交 GRE 成绩。不提交 GRE 成绩不会对您的申请产生任何负面影响。GRE考试学校代码：4704
请描述您申请的原因、您在这一研究领域的准备情况、为什么斯坦福大学的项目适合您、您未来的职业目标，以及您的背景和兴趣中可能有助于招生委员会评估您的研究生学习能力和动机的其他方面。对于硕士申请者，请重点说明您以前的工作、背景和/或学术经历如何影响您申请本项目的决定，以及本项目将如何影响您的职业目标。
推荐人应是在学术、就业或社区服务方面指导过您的人。斯坦福大学强烈建议至少有一封推荐信来自熟悉您学术工作的大学教授。推荐信应直接针对您是否适合斯坦福大学 GSE 研究生课程。如果想更多了解推荐人和推荐信的相关内容，可参考Stanford Guide for Recommenders
学生需要具备基本的编程技能才能选修大多数数据科学课程。因此，需要有基本的编程经验或编程方面的先修课程。新手在申请前应考虑学习 EdX 或 Coursera 课程。教育数据科学课程依赖于 R 和 Python 编程语言。
您需要在 EDS 补充申请表（第 13 页）中回答这些附加问题。
除了上述申请该专业特殊申请条件外，完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
信息来源
Stanford Graduate School of Education Application Requirement
学生至少要选修18门课程，即51个学分。其中包括9门核心课程、3门教育基础课程以及至少3个数据科学专业领域的6门课程。
学生必须在秋季、冬季和春季学期修读至少 8 个学分，任何一个学期不得超过 18 个学分。
至少 25 个学分必须达到或超过 200 级（EDUC 180 或 190 可用于此要求），至少 30 个学分必须来自教育研究生院提供的课程（EDUC 学分）。
申请硕士学位的所有课程的 GPA 必须达到 3.0。
至少17个学分必须以字母成绩完成。
在第一年的每个季度，学生将参加研讨会课程（EDUC 259A-C），旨在介绍教育数据科学领域的新兴课题，回顾并讨论相关发展和主题。研讨会其中一项重要内容便是撰写教育数据科学研讨会论文。在课程的第二年，研讨会将重点关注学生的 "顶点项目"，提供合作和反馈的机会，并在最后一个季度进行项目的最终展示。如果学生已完成所有其他课程要求和毕业设计，则可申请免修 EDUC 259F。
学生须完成一份教育数据科学暑期实习。从合适的实习协议开始，学生将与 EDS 和其他 GSE 学生一起探讨个人学习目标、分享经验、反思自己的进步和发展，并将实习与过去和未来的学术课程联系起来。
信息来源：Stanford EDS Program Requirements
课程 | 课程编号 | |
教育实习研讨会 | Education Internship Workshop | EDUC 215 |
教育数据科学研讨会 | Education Data Science Seminar | EDUC 259A |
教育数据科学研讨会 | Education Data Science Seminar | EDUC 259B |
教育数据科学研讨会 | Education Data Science Seminar | EDUC 259C |
教育数据科学毕业设计项目 | Education Data Science Capstone Projects | EDUC 259D |
教育数据科学毕业设计项目 | Education Data Science Capstone Projects | EDUC 259E |
教育数据科学毕业设计项目 | Education Data Science Capstone Projects | EDUC 259F |
教育数据科学导论： 数据处理 | Introduction to Education Data Science: Data Processing | EDUC 423A |
教育数据科学导论： 数据分析 | Introduction to Education Data Science: Data Analysis | EDUC 423B |
学生需要学习两门统计学课程，以便在以后的数据科学课程中运用这些分析方法。
课程 | 课程编号 | |
数据分析与解释入门 | Introduction to Data Analysis and Interpretation | EDUC 200A |
教育统计方法入门 | Introduction to Statistical Methods in Education | EDUC 400A |
教育统计分析： 回归 | Statistical Analysis in Education: Regression | EDUC 400B |
政治方法论 I： 回归 | Political Methodology I: Regression | POLISCI 450A |
政治方法论 II：因果推论 | Political Methodology II: Causal Inference | POLISCI 450B |
行为和社会科学统计方法 | Statistical Methods for Behavioral and Social Sciences | PSYCH 252 |
社会学方法论 I：导论 | Sociological Methodology I: Introduction | SOC 381 |
社会学方法论 II：回归分析原理 | Sociological Methodology II: Principles of Regression Analysis | SOC 382 |
数据挖掘与分析 | Data Mining and Analysis | STATS 202 |
课程 | 课程编号 | |
高级回归分析 | Advanced Regression Analysis | EDUC 326 |
政治方法论 III：基于模型的推论 | Political Methodology III: Model-Based Inference | POLISCI 450C |
社会学方法论 III：离散结果模型 | Sociological Methodology III: Models for Discrete Outcomes | SOC 383 |
学生还须完成3门教育课程，可以选择侧重于教育政策与分析、学习科学或评估等领域的课程。学生可在咨询并获得硕士课程主任批准后，设计一套连贯的教育课程，以推进其知识目标的实现。
除了必修课外，学生将在五个数据科学专业领域中，选择三个方向以完成学业要求，每个方向选择两门课程，包括入门课程Introductory和高级课程Advanced。
各方向的可选课程列表，可参考Stanford EDS Data Science Specialization
斯坦福大学教育研究生院设有专业的职业教育办公室EdCareers，其使命是通过支持学生和校友的职业发展，增强教育领导者和变革者的能力。EdCareers所提供的服务包括：
访问“EdCareers 资源”页面，查看为支持您的职业生涯而精心设计的资源列表，包括就业门户网站。
斯坦福大学的工作人员为学生和校友提供一对一和小组职业辅导。您可以考虑职业机会、改进求职方法、学习面试技巧，并与斯坦福大学的教育领袖网络建立联系。
学生每周都会自动收到斯坦福大学的电子邮件，其中包含工作和体验式学习机会，以及即将在 GSE 和校园内举办的活动和研讨会信息。校友也可以订阅，了解职业发展机会。
斯坦福大学的 LinkedIn 群包括全球数百名在教育领域有所作为的 GSE 校友。设置您的斯坦福校友账户，申请加入该群，开始建立联系。
在整个学年中，斯坦福大学的员工都会为学生举办各种主题的研讨会、小组讨论和演讲。
作为课程的一部分，斯坦福大学的许多硕士生都参加了体验式学习。EdCareers 帮助将雇主和学生联系起来，开展互惠互利的实地工作。
Statistics Data Science
斯坦福大学的统计数据科学专业Statistics Data Science是在当前统计学硕士的结构和数r据科学与分析的新趋势下发展起来的。数据科学方向培养学生扎实的数学、统计、计算和编程技能，并通过数据科学课程和其他感兴趣的领域的通选课和重点选修课提供基础数据科学教育。成功完成统计数据科学硕士学位课程后，学生将做好继续攻读相关博士课程或成为行业数据科学专业人士的准备。
Master of Science (M.S.) in Statistics Data Science
五至六季度的全日制课程
信息来源：Stanford Statistics Data Science
如果申请者的母语不是英语，须提交托福iBT的官方考试成绩。
如果申请者符合以下条件之一，则无需提交托福成绩：
如果无法在考试中心参加传统的 TOEFL iBT 考试，招生办接受 TOEFL iBT家庭版和 TOEFL iBT纸质版，但可能需要在入学前完成额外的英语分级测试。
托福iBT最低分数要求：100分
托福考试学校代码：4704
所有申请者都必须参加普通 GRE 考试，但在课程开始前已获得博士学位（或同等博士学位）的申请者除外。
GRE考试学校代码：4704
申请者的简历可包含下列信息：过往研究经历；出版物/演讲/海报；奖项与荣誉；工作经历（实习、兼职或全职工作）
简明扼要地描述您申请斯坦福大学拟议课程的原因、进入该研究领域的准备情况、研究兴趣、未来职业规划，以及有助于录取委员会评估您的研究生学习能力和动机的其他背景和兴趣。建议篇幅不超过 1000 字。
除了上述申请该专业特殊申请条件外，完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
信息来源：
Stanford Statistics Admission External Candidates
Stanford Graduate Admission Test Scores
学生须修满45个学分方可毕业。
根据研究生的一般要求，学生的平均绩点（GPA）必须保持在 3.0 或以上。
至少36个学分的课程要有字母成绩。
学生须选修至少 3 个学分的实践课程，完成毕业设计。毕业设计由一名教师指导，并经学生导师批准。毕业设计应具有计算性质。学生应提交一份一页纸的计划书，由教师提供支持，并送交学生的数据科学顾问审批。
信息来源：Stanford Statistics Data Science Curriculum
课程 | 课程编号 | |
统计推论入门 或者 | Introduction to Statistical Inference OR | STATS 200 |
统计学理论 I | Theory of Statistics I | STATS 300A |
回归模型和方差分析入门 或者 | Introduction to Regression Models and Analysis of Variance OR | STATS 203 |
应用统计学 I | Applied Statistics I | STATS 305A |
现代应用统计学： 学习 | Modern Applied Statistics: Learning | STATS 315A |
数值线性代数 | Numerical Linear Algebra | CME 302 |
工程学中的随机方法 或者 | Stochastic Methods in Engineering OR | CME 308 |
随机过程 |
Stochastic Processes | STATS 219/MATH 136 |
课程 | 课程编号 | |
因果推理入门 | Introduction to Causal Inference | STATS 209 |
实验设计 | Design of Experiments | STATS 263/363 |
利用机器学习和人工智能进行应用因果推理 | Applied Causal Inference with Machine Learning and AI | MS&E 228 |
课程 | 课程编号 | |
软件开发 | Software Development | / |
大规模计算 | Large Scale Computing | / |
课程 | 课程编号 | |
使用MPI、openMP和CUDA的并行计算入门 | Introduction to parallel computing using MPI, openMP, and CUDA | CME 213 |
离散数学与算法 | Discrete Mathematics and Algorithms | CME 305 |
优化 | Optimization | CME 307 |
分布式算法与优化 | Distributed Algorithms and Optimization | CME 323 |
凸优化 | Convex Optimization I | CME 346A |
海量数据集挖掘 | Mining Massive Data Sets | CS 246 |
课程 | 课程编号 | |
人工智能： 原理与技术 | Artificial Intelligence: Principles and Techniques | CS 221 |
深度学习自然语言处理 | Natural Language Processing with Deep Learning | CS 224N |
机器学习 | Machine Learning | CS/STATS 229 |
深度学习 | Deep Learning | CS 230 |
计算机视觉深度学习 | Deep Learning for Computer Vision | CS 231N |
强化学习 | Reinforcement Learning | CS 234 |
深度生成模型 | Deep Generative Models | CS 236 |
课程 | 课程编号 | |
独立学习 | Independent Study | STATS 299 |
生物医学数据咨询工作坊 | Consulting Workshop on Biomedical Data | BIODS 232 |
咨询研讨会 | Consulting Workshop | STATS 390 |
毕业设计具有多种组合和完成方式，可以参考Statistics Data Science Practical Component of Capstone project
课程 | 课程编号 | |
编程方法 | Programming Methodology | CS 106A |
编程抽象 | Programming Abstractions | CS 106B |
计算机组织与系统 | Computer Organization and Systems | CS 107 |
信息来源：Stanford Statistics Data Science Curriculum
目前，该系没有公布毕业生的就业数据，但提供了近年来就业的总体趋势：
许多学生在数据科学、研究分析、软件工程、科技行业（运筹学）的项目管理、金融行业（资产管理、收购/兼并、商业分析）以及各种政府服务部门就业。大多数毕业生都在湾区和世界其他大城市找到了工作。
斯坦福职业教育学院全年都会举办职业招聘会，校园位于硅谷，这对毕业生有很大的好处。要参加招聘会，学生需要提前通过 Handshake 上传简历，说明自己感兴趣的领域/行业和公司，然后由行业合作伙伴联系安排面试。斯坦福职业教育还介绍了更多可以找到工作和实习机会的资源。
斯坦福大学有多个学生宿舍区，为学生提供舒适和安全的住宿环境。通常设有单人房、双人房或多人房，配备基本的家具和设施，如床、书桌、椅子和衣柜。此外，斯坦福大学还提供一些主题住宿选项，例如语言共享社区、艺术和创意居住区、环境可持续居住区等，这些住宿区域为有共同兴趣和目标的学生提供了更紧密的社区和学术交流机会。
斯坦福大学有数百个学生组织和社团，涵盖各种兴趣和爱好，包括学术、艺术、体育、文化、社会服务等。学生可以选择加入这些组织，参与各种活动、项目和比赛，结识志同道合的朋友，发展自己的领导能力和组织能力。目前斯坦福校内成立了超过650个学生组织，这些创会的资金多数（虽非一定）由大学学生政府组织（ASSU）提供及分配。
学校举办各种文化和艺术活动，包括音乐会、戏剧演出、舞蹈表演、艺术展览等。学生可以参与表演、创作、组织和欣赏各种艺术形式，丰富自己的文化修养和审美体验。此外，斯坦福大学还拥有先进的体育设施，包括运动场馆、健身中心、游泳池等。学生可以参与各种体育运动和健身活动，加入校内的运动队或参加健身课程，保持身体健康并享受运动乐趣。
在饮食方面，斯坦福大学致力于提供多样化、健康和可持续的饮食选择，以满足学生的需求和偏好。校园内设有多个食堂和餐厅，提供各种口味和菜肴选择，学生可以根据自己的口味和需求选择食物，其中包括有机食品、素食、无麸质食品等特殊饮食选项。
飞机：一般学生们从外地乘坐飞机到校会有两个机场选项，包括圣何塞国际机场（San Jose International Airport），距离斯坦福大学约30英里（48公里），以及旧金山国际机场（San Francisco International Airport），距离校园约25英里（40公里）。
校内交通：斯坦福大学校园内设有校园巴士系统，提供免费的交通服务。巴士线路覆盖校园内各个区域，方便学生在校园内移动。
斯坦福大学设有自己的校园警察部门，负责维护校园内的安全和秩序。校园警察部门由专业的警务人员组成，提供24小时的安全巡逻、应急响应和安全咨询服务。其次，校园内还会设有安全巡逻队伍，负责巡视校园各个区域；配备了视频监控系统，监控重要区域和公共场所，以提供额外的安全保障。
