加州大学伯克利分校大学研究生热门专业:电气工程专业
加州大学伯克利分校的电气工程硕士课程专为那些计划在毕业后直接进入工程行业的学生设计。这个加速课程旨在培养未来的工程领导者,使他们不仅具备扎实的技术知识,还能理解经济和社会问题。电子工程与计算机科学硕士课程提供了创新的研究生课程,涵盖科学和技术的前沿主题,并根据学生的兴趣进行技术方向的组织。该课程强调在多学科环境中工作,要求学生在开发想法时考虑复杂的系统和技术问题,并在供应链、互补产品和战略关系的生态系统中找到自己的定位。总的来说,这个课程旨在为学生应对现实世界中的各种挑战做好充分准备。
学位类型
Master of Engineering (M.Eng.)
课程时长
1年
信息来源:加州大学伯克利分校大学MENG
一、申请要求
1、语言成绩
托福 TOEFL考试:无最低要求。平均录取分数:>100 分;iBT:最低 90 分(或雅思 IELTS考试成绩为 7 分(满分 9 分))
2、入学背景
GPA:最低要求 3.0。录取平均分:3.7。强大的技术背景,相当于计算机科学学士学位。具有本科及以上编程、算法、数据结构和理论经验。虽然学校不要求申请计算机科学课程的申请人拥有计算机科学学位,但学校希望他们拥有相当于计算机科学学士学位的强大技术背景。这些课程的录取要求申请人拥有本科或以上水平的编程、算法、数据结构和理论经验。
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:加州大学伯克利分校大学MENG申请要求
二、毕业要求
1、学分要求
所有 EECS MEng 学生都应完成 EECS 系研究生阶段的4门技术课程。
2、实习要求
顶点项目
为期两个学期的毕业设计体验将挑战您整合技术和领导技能,在充满活力、以结果为导向的环境中创新。您将与同学团队合作,使用尖端技术和方法设计解决方案,以满足关键的行业、市场或社会需求。毕业设计团队由三到五名学生组成。每个团队的规模都经过精心设计,以优化团队动态,并为培养有效的领导能力和团队合作技能提供丰富的机会。项目主要有两种类型:教师项目和合作伙伴项目。毕业设计匹配和分配在秋季学期开始时进行。项目每年都不同,在学生完成匹配过程之前,不能保证获得实习机会。
信息来源:加州大学伯克利分校大学MENG毕业要求
三、课程介绍
细分领域:
- 数据科学: 为您在以数据为中心的行业的工程职业做好准备,这些行业需要了解数据管理和分析基础知识,以及在各种数据驱动学科中应用这些技能。
- 计算机系统: 为您从事各种大型计算基础设施(如网络、硬件设计、操作系统和编程系统)的设计、构建和管理工程职业做好准备。
- 物理电子学和集成电路: 为您在需要了解最先进的模拟和数字集成电路(包括射频通信电路、A/D 转换器、传感器接口和当今最先进的集成电路中使用的设计技术)的行业的工程职业做好准备。
- 机器人技术和嵌入式软件: 为您在将机器人技术和嵌入式软件应用于制造、自动化、过程控制、汽车、航空航天、医疗器械、娱乐和其他领域的市场的行业工程职业做好准备。
- 信号处理和通信: 为您在应用信号处理或通信的行业从事工程职业做好准备。市场包括无线通信、计算机网络、娱乐、视频处理、生物医学等。
- 视觉计算和计算机图形学: 为您在行业中从事工程职业做好准备,将先进的计算机图形学、计算机辅助设计和人机交互方法应用于教育和培训、娱乐、商业、设计和制造、电子新闻和类似领域的市场。
数据科学Data Science:您的四门技术课程中至少有三门应从以下列表中选择。其余技术课程应从您自己的或 EECS 系内的另一个 MEng 集中领域中选择。
秋季学期Fall Semester Course
课程 | 课程英语名称 | 课号 |
数据科学原理与技术 | Principles & Techniques of Data Science | CS C200A |
用户界面设计和开发 | User Interface Design and Development | CS 260A |
机器学习简介 | Introduction to Machine Learning | CS 289A |
工程优化模型 | Optimization Models in Engineering | EECS 227AT |
相关专题 | Related Special Topics | CS 294 |
春季学期Spring Semester Cours
课程 | 课程英语名称 | 课号 |
数据科学原理与技术 | Principles & Techniques of Data Science | CS C200A |
机器学习简介 | Introduction to Machine Learning | CS 289A |
并行计算 | Parallel Computing | CS 267A |
工程优化模型 | Optimization Models in Engineering | EECS 227AT |
凸优化 | Convex Optimization | EE 227BT |
计算机视觉 | Computer Vision | CS280 |
相关专题 | Related Special Topics | CS 294 |
信息来源:
四、求职发展
加州大学伯克利分校的电气工程硕士项目以其卓越的学术声誉和创新研究闻名,为毕业生提供了广泛的职业发展机会。该项目的毕业生通常在顶尖科技公司、研究机构和创业公司中找到高薪职位,例如谷歌、苹果、特斯拉、英特尔和NASA,担任电气工程师、系统工程师、研发工程师和数据科学家等角色。伯克利的课程涵盖人工智能、机器人、通信系统和半导体技术等前沿领域,确保学生具备最新的技术和理论知识。此外,伯克利的校友网络和职业服务中心为学生提供了强有力的求职支持,帮助他们建立行业联系并获得实习和就业机会。该校在硅谷的地理优势也为学生提供了独特的实习和合作项目机会,使其在毕业后能够迅速融入并影响科技行业。
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