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维塔斯教育的升学顾问们经常收到家长和同学们关于美国高校学科设置的问题，之前介绍了金融学中金融衍生品的基本概念。今天老编要跟大家聊聊关注度非常高的CS（计算机学科）的设置和先修课程要求。
计算机行业是构成现代高科技行业的基石。对人才的需求量非常大，高科技公司动辄10万美元起薪的职位也吸引了无数工科毕业学生。如何学好计算机专业？当前业内发展有哪些重点方向？今天就结合老编的经历和大家简单介绍一下。
说到工科的基础课程设置，不得不提的就是非常重要的线性代数--linear algebra课程，“线性代数”同微积分一样，是高等数学中两大入门课程之一，不仅是一门非常好的数学课程，也是一门非常好的工具学科，在很多领域都有广泛的用途。该课程讲述了矩阵理论及线性代数的基本知识，侧重于那些包括方程组、向量空间、行列式、特征值、相似矩阵及正定矩阵等与其他学科相关的内容。不少高中学生只在AP课程阶段接触过微积分，如果学有余力，不妨自学了解一下线性代数，这对迎接美国工程学的学习是非常重要的接入基础知识。小编推荐大家自学MIT（麻省理工学院）的免费在线课程以及可汗学院的线性代数课程 ：
https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra
建立了基本线性代数的概念，大家不要着急开始学习具体的C++， Java，或者Python,另外一门非常重要的统计学相关课程需要关注，统计学原理知识对未来算法的设计和具体系统配置的熟悉是非常重要的。具体知识包括了：
相关性分析（相关系数r、皮尔逊相关系数、余弦相似度、互信息）
回归分析（线性回归、L1/L2正则、PCA/LDA降维）
聚类分析（KNN、K-Means）
分布（正态分布、t分布、密度函数）
指标（协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score）
显著性检验（t检验、z检验、卡方检验）
小编推荐大家自学MIT（麻省理工学院）的统计课程 ：
具备掌握了数学性和分析性的理论理解，接下来我们就可以培养“工程”能力啦，也就是具体的编程语言的学习。目前主流的CS101课程都以Python语言为基础展开,工科强校加州伯克利，麻省理工学院都在近几年把Python作为基础教学编程语言。卡内基梅陇大学的Python课程更是全校最受欢迎的一门课，不少非工科学生也挤破头想去一探究竟。感兴趣的同学不妨通过- Coursera的: An Introduction to Interactive Programming in Python自行学习准备该课程的基础知识设置。
https://www.coursera.org/learn/interactive-python-1
另外两门不得不提的编程语言就是Java和MATLAB，Java是过去10年计算机行业最普遍使用的编程工具，大家熟悉的大量互联网工具都是通过Java实现的，我们的留美小助手Happen，也是工程师们通过Java的编程实现了让我们国内的同学和家长可以和美国高校的资讯保持同步，不错过每一条美国高校发布的重要学术，招生等资讯。
MATLAB几乎是所有编程语言的基础，大量运用在仿真，建模，构图，分析等各种理工科分析中。更是国内外工科学校不会错过的基础教学编程语言。
今天简单介绍了美国CS学科需要准备了解的课程和知识点，还想关注更多CS学科发展咨询？欢迎关注我们下篇介绍的CS学科在人工智能，无人驾驶汽车，机器学习，神经网络，高频算法交易等各行各业中的运用。
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