斯坦福大学

Computer Science 

项目简介

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。

学位类型

Master of Science (M.S.) in Computer Science

课程时长

一年半全日制课程

信息来源

Stanford CS Program Overview

Stanford CS Master Degree Requirement

申请要求

语言成绩

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

GRE考试/GMAT考试

该项目无须提交GRE/GMAT考试成绩。

本科先修背景

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。

目的陈述 Statement of Purpose

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。

推荐信

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

Stanford Master Admissions

毕业要求

学分要求

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。

成绩要求

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

课程介绍

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：

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 Artificial Intelligence

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 Computational Biology

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

• 计算机和网络安全 Computer and Network Security

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 Human-Computer Interaction

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 Information Management and Analytics

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

• 软件理论 Software Theory

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 Systems

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 Theoretical Computer Science

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

• 视觉计算 Visual Computing

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 Program Sheets

Stanford CS Master Program Overview

求职发展

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：

• 每个季度，计算机论坛成员公司都会在盖茨大楼进行面试。计算机论坛与斯坦福职业教育合作，为斯坦福 CS 和 EE 学生提供一系列专门的在线服务。
• 公司会在全年的不同时间派代表到盖茨大楼举办信息发布会。他们会派工程师和招聘人员来讨论职业机会、公司文化和技术。
• 职业研讨会旨在向学生传授新技术，并提供工具以提高他们的求职和面试技巧。研讨会利用午餐时间在盖茨大楼举行，主题包括就业技巧和经验以及技术介绍。
• 计算机论坛招聘会是学生与公司代表面对面交流、直接投递简历和建立长期联系的绝佳机会。招聘会每年十月和一月举行。
• 计算机论坛邀请相关机构为斯坦福大学计算机科学与工程学院的学生举办公司参观活动。为期半天的参观活动旨在向学生们介绍相关湾区办事处的工作环境、设施和员工。参观的重点是职业、招聘、技术和技术演示。
• 斯坦福职业教育为学生提供职业指导课程。如需预约 15、30 或 45 分钟的职业顾问，请访问斯坦福职业教育网站了解更多信息。

信息来源：Stanford Computer Forum

Education Data Science

项目简介

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。

学位类型

Master of Science (M.S.) in Education Data Science

课程时长

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

申请要求

语言成绩

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

GRE考试/GMAT考试

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

目的陈述

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。

推荐信

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

本科先修背景

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。

附加问题

您需要在 EDS 补充申请表（第 13 页）中回答这些附加问题。

• 根据您的学术和专业目标，请简要描述您理想中的硕士课程（最多 1500 字）。
• 请描述您利用数据更好地理解问题的一次经历（最好与教育有关）。您是如何利用自己的分析和技术技能以及领域知识来构建问题框架并考虑解决方案的？如果您还没有使用过数据驱动方法，也可以详细说明潜在的数据驱动方法（最多 1500 字）。
• 斯坦福大学必须了解您目前的技能，以便在您被录取后更好地了解您的需求。在申请表中，您需要填写一份技能水平矩阵表。如果您的答案不是“学位”或“认证课程”，请详细说明。(最多 1000 字）
• 您有多少年使用统计软件/编程语言的经验？请分别列出统计软件/编程语言和经验（例如：R-x 年；Python-x 年；Stata-x 年等）。

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

毕业要求

学分要求

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）。

成绩要求

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。

教育数据科学研讨会 Education Data Science Seminar

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。

实习要求

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

课程介绍

必修课 Required Courses

基础统计学 Basic statistics

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。

高级统计学课程 Advanced

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。

提供的专业领域包括：

• 自然语言处理Natural Language Processing
• 网络科学 Network Science
• 实验与因果方法 Experiment / Causal Methods
• 测量法 Measurement
• 学习分析 Learning Analytics。

各方向的可选课程列表，可参考Stanford EDS Data Science Specialization

求职发展

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：

• 职业资源

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。

• 职业指导

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。

• 最新资讯

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。

• LinkedIn小组

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。

• 职业教育研讨会和活动

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。

• 体验式学习

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。

信息来源：Career Education at Stanford GSE

Statistics Data Science

项目简介

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。

学位类型

Master of Science (M.S.) in Statistics Data Science

课程时长

五至六季度的全日制课程

信息来源：Stanford Statistics Data Science

申请要求

语言成绩

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：

• (将)拥有美国（不包括领土和属地）地区认可的学院或大学的学士、硕士或博士学位。
• (将)拥有澳大利亚、加拿大、爱尔兰、新西兰、新加坡或英国英语大学颁发的同等学位。若在上述以外的国家获得以英语为教学语言的认可机构颁发的学士、硕士或博士学位，须在在线申请中申请语言成绩豁免。

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

GRE考试/GMAT考试

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

简历

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）

个人陈述

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

Stanford Statistics Admission External Candidates

Stanford Graduate Admission Test Scores 

毕业要求

学分要求

学生须修满45个学分方可毕业。

成绩要求

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。

实习要求

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

课程介绍

数学与统计基础  Mathematical and Statistical Foundations

实验选修课 Experimentation Elective

科学计算 Scientific Computing

大规模计算 Large Scale Computing

机器学习方法与应用 Machine Learning Methods & Applications

毕业设计项目的实践部分 Practical Component of Capstone Project

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

数据科学选修 Data Science Electives

信息来源：Stanford Statistics Data Science Curriculum

求职发展

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。

信息来源：Statistics Data Science Overview

Master's degree program in Electrical Engineering

项目简介

斯坦福大学的电气工程硕士项目（Master's Degree Program in Electrical Engineering）旨在培养学生在电气工程领域的前沿知识和实践能力。项目涵盖广泛的研究方向，包括电路设计、软件与硬件系统、通信与网络、物理技术与科学以及信号处理、控制与优化。通过严格的课程设置和先进的实验室资源，学生将获得深入的理论知识和实用技能，能够应对现代电气工程的复杂挑战。该项目鼓励跨学科合作和创新，帮助学生在学术和职业生涯中取得卓越成就。

学位类型

master's degree program in Electrical Engineering

课程时长

1.5-2年

信息来源：斯坦福大学EE

申请要求

语言成绩

所有母语非英语的申请者均需提供托福 TOEFL考试 (英语作为外语的测试) 成绩。成绩低于斯坦福最低托福要求的申请者仍将被视为录取；如果被录取，斯坦福可能会要求这些学生参加分班考试和/或课程以满足大学的英语水平要求。托福机构代码为4704.

文书

在你的目的陈述中，你应该简明扼要地描述你申请该项目的原因，其中可能包括：

• 为该研究领域做好准备
• 研究生学习的动机
• 为什么斯坦福大学的计划适合您
• 未来职业规划
• 您的背景和兴趣的其他相关方面
• 对斯坦福大学的具体研究或教职员工感兴趣

目的陈述不应超过两页，单倍行距。

入学背景

欢迎具有工程学、物理科学或数学方面强大技术背景的学生申请；不严格要求拥有电气工程学士学位。

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斯坦福大学官网对应的【申请要求】部分

信息来源：

斯坦福大学EE申请要求

斯坦福大学EE文书

毕业要求

学分要求

学生需要完成45个学分的课程。

成绩要求

学生必须保持至少 3.0 的累积平均学分绩点（GPA），才能保持良好的学业成绩，并在毕业时获得电子工程学硕士学位。

信息来源：斯坦福大学EE毕业要求

课程介绍

学生需要完成45个学分的课程，其中包括完成五个领域清单中的 12 个单元。至少有六个单元必须达到 300 级或以上。完成其他领域列表中的 9 个额外单元（1-3 个其他领域）。所有拓展单元必须以字母形式评分，并达到或超过 200 级。完成 15 个单元的工程学、自然科学、数学或统计学课程。完成至少九个附加单元。这些单元必须在 100 级或以上，并在 EE 或与 EE 理学硕士学位相关的其他院系中以字母评分或 CR/NC 评分，并达到研究生水平。

电路Circuits

软件和硬件系统Software and Hardware Systems

通信与网络Communications and Networking

物理技术与科学Physical Technology and Science

信号处理、控制和优化Signal Processing, Control and Optimization

更多信息，请阅读课程列表。

求职发展

斯坦福大学电气工程硕士项目的毕业生在求职市场上具有极强的竞争力。得益于斯坦福的卓越声誉和广泛的校友网络，毕业生在高科技公司、研究机构和学术界都能找到理想的就业机会。知名公司如谷歌、苹果、英特尔和特斯拉等常在斯坦福招募人才，提供工程师、研究员、数据科学家和项目经理等职位。

此外，斯坦福的电气工程项目强调实用技能和前沿技术的结合，毕业生具备解决复杂工程问题的能力，适应快速变化的技术环境。许多毕业生还选择创业，利用在校期间积累的知识和人脉资源，成功创立了创新型科技公司。斯坦福大学提供的丰富资源和支持，包括职业发展中心和校友网络，也为学生的职业发展提供了坚实保障。