南加州大学计算机科学USNEWS排名20，申请南加州大学计算机科学TOEFL要求90-100，IELTS要求6.5-7.0，GPA要求3.0，GRE 要求Required，学费（/年）Master$45,508，PhD$53,708，申请截止日期12月15日。

　　南加州大学计算机科学系学位项目

　　南加州大学计算机科学系（Department of Computer Science）研究生阶段开设有以下学位项目，分别是：

　　计算机科学博士（PhD in Computer Science）：为期4-7年（视论文完成情况），要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求

　　计算机科学硕士-General方向（Master of Science in Computer Science (General)）：为期1-2年，共需修读28个学分，要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求。该项目允许学生选择是否撰写论文

　　计算机科学硕士-网络安全方向（Master of Science in Computer Science with Specialization in Computer Security）：为期1-2年，共需修读32个学分，要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求。该项目学习内容主要有系统安全防护开发、系统密码保护以及黑客攻击的统计分析，以及有赖于安全技术的系统应用与管理

　　计算机科学硕士-计算机网络方向（Master of Science in Computer Science with Specialization in Computer Networks）：为期1-2年，共需修读32个学分，要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求。该项目培养学生在计算机通信、网络与分布式加工方面的能力

　　计算机科学硕士-数据科学方向（Master of Science in Computer Science with Specialization in Data Science）：为期1-2年，共需修读32个学分，要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求。该项目主要培养学生计算机科学核心背景以及在获取、存储、加工、分析和可视化现实社会比如能源、环境、卫生、媒体、医学以及交通领域大规模、不同种类的实时数据过程中用到的算法、统计、系统知识和技能

　　计算机科学硕士-游戏开发方向（Master of Computer Science with Specialization in Game Development）：为期1-2年，共需修读32个学分，要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求

　　计算机科学硕士-高性能计算与仿真方向（Master of Science in Computer Science with Specialization in High Performance Computing and Simulation）：为期1-2年，共需修读32个学分，要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求

　　计算机科学硕士-智能机器人方向（Master of Science in Computer Science with Specialization in Intelligent Robotics）：为期1-2年，共需修读32个学分，要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求。该项目允许学生与企业合作完成论文，该论文为可选，未做强制要求

　　计算机科学硕士-多媒体与创新技术方向（Master of Science in Computer Science with Specialization in Multimedia and Creative Technologies）：为期1-2年，共需修读32个学分，要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求。该项目设有两个方向，分别是图形与视觉（graphics and vision）和网络与数据库（networks and databases）

　　计算机科学硕士-软件工程方向（Master of Science in Computer Science with Specialization in Software Engineering）：为期1-2年，共需修读32个学分，要求申请者本科毕业，拥有工程、数学或理科专业背景，拥有充分的计算相关背景，研究生院要求本科GPA3.0以上，要求递交GRE成绩，但未设定有最低分数要求。该项目不仅培养学生软件开发技能，还包括系统工程、客户协作以及管理技能

　　计算机科学硕士-科工方向（Master of Science in Computer Science - Scientists and Engineers）：为期2年，共需修读37个学分，适合本科毕业，拥有工程或理科专业背景，但计算机科学背景十分有限的学生；课程设置结合本科计算机科学基础和预备课程以及研究生深度的课程，包含7个本科水准的计算机基础课程，17个必修研究生水准课程，外加9个选修课程

　　南加州大学计算机科学系专业

　　立思辰留学介绍，南加州大学计算机科学系PhD项目开设有以下研究领域，分别是：

　　社会媒体分析　　Social Media Analysis

　　交互式知识获取　　Interactive Knowledge Capture

　　隐私与安全　　Privacy & Security

　　计算系统安全　　Computing Systems Security

　　言语分析与释义　　Speech Analysis and Interpretation

　　智能网络　　Smart Grid

　　大数据　　Big Data

　　计算机科学理论　　Computer Science Theory

　　高等计算与仿真　　Advanced Computing and Simulations

　　网络与通信　　Networking and Communications

　　嵌入式网络传感器　　Embedded Networked Sensors

　　嵌入式网络与网络系统　　Embedded Networks and Networked Systems

　　计算评估与设计　　Quantitative Evaluation and Design

　　系统与软件工程　　Systems and Software Engineering

　　多态机器人　　Polymorphic Robotics

　　计算学习与电机控制　　Computational Learning and Motor Control

　　机器人嵌入式系统　　Robotic Embedded Systems

　　人机交互　　Human-Robot Interaction

　　计算神经科学　　Computational Neuroscience

　　团队自动协调　　Automatic Coordination of Team

　　神经信息学　　Neuroinformatics

　　游戏设计　　Game Design

　　计算机图形　　Computer Graphics

　　机器学习与数据挖掘　　Machine Learning and Data Mining

　　多维数据分析与地理空间信息管理　　Multidimensional Data Analysis and Geospatial Information Management

　　语义信息　　Semantic Information

　　信息整合　　Information Integration

　　数据库　　Databases

　　自然语言对话　　Natural Language Dialogue

　　代理与多代理　　Teamcore, Agents and Multi-Agents

　　统计机器学习　　Statistical Machine Learning

　　机器人与智能系统　　Robotics and Intelligent Systems

　　计算机视觉　　Computer Vision

　　智能决策制定　　Intelligent Decision Making

　　社会对话与协作　　Social Dialogue and Collaboration

　　感性计算研究　　Affective Computing Research

　　计算行为　　Computational Behavior

　　计算语言学　　Computational Linguistics