45岁还能去美国留学吗

瑞金盛留学网小编给大家带来了45岁还能去美国留学吗相关文章，一起来看一下吧。

本文目录一览：

• 1、45岁还能去美国留学吗
• 2、美国留学，想找一个补习机构，哪家比较好
• 3、美国留学计算机专业分类有哪些

45岁还能去美国留学吗

其他信息：

40岁去美国留学可以学的专业很多，也许有些人认为40岁的年龄有些大了，其实不然，现在国内很多40多岁的人依然会前往美国进行留学。美国的教育水平是世界上最高的国家之一，而且去美国留学对于申请者没有任何的年龄限制，只有最佳的年龄段。下面让我们看看，40岁去美国留学可以学什么专业？ 一、40岁去美国留学可以学什么专业 1、计算机（Computer）计算机专业是一个很热的专业，进可深造读书，退可选择工作。但不是所有人都是学习这个专业，而且不同学校会有计算机科学（Computer Science）和计算机工程（Computer Engineering）两个专业，本质上两个专业很相似，都学习计算机领域核心内容，如编程和软件开发。最根本的区别在于（科学）和（工程）。 Science意味去了解未知事物，而Engineering最原本拉丁文的意思是发明创造。 CE的学生有着很好对电子电路，硬件设计等学科的深刻理解和应用能力，能适应实际的设计和工程用途。而CS的学生侧重算法设计，计算性能，编程语言等课程。 掌握高级计算机能力的人才，如网络架构师，数据库工程师，数据分析与发掘工程师，高级软件工程师在市场上趋之若鹜。可以拿到丰厚的薪酬。 2、新媒体（New media）网络媒体是传媒、新闻界最热的领域，新媒体专业将传统新闻课程与数字媒体设计和管理结合起来。有些学校更注重电脑技术和网页设计，比如 旧金山艺术学院 （Academy of Art University in San Francisco）; 另一些学校则更强调传播整合和数码技术，比如：印第安纳大学和 普渡大学 。 3、数据分析（Business Analytics）大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。对大数据处理需求最旺盛的行业包括：制药业、计算机软件、互联网、科研、IT技术服务、生物技术。 数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了（美元）。 4、金融工程（Financial Engineering）金融工程是一个结合了计算机科学与数学的基于金融基础的一门学科。它与金融专业的不同就在于金工离不开金融信息库，离不开测算模型、离不开风险与决策分析。金融工程硕士主要在投资银行、商业银行、基金公司、保险公司、会计公司、软件公司、公司财务部门工作。还有一些毕业生被分配到了政府管理部门、能源公司等机构。 金融工程师被称为 Quants，从事风险管理，优化投资组合，设计开发金融产品，财务分析，销售与交易等工作。 5、生物工程（Biotechnology）生物工程专业兼顾生物学和工程学，旨在解决农业、食品科学、和医学方面的实用问题，是一项交叉学科。生物工程专业通常与商学课程相辅佐，像 约翰霍普金斯大学 ，就是提供这两个专业的双学位。很多生物工程专业原本都是研究生水平的，不过，近来本科学位毕业生的需求越来越高，像特拉华州立大学（Delaware State University）。 与生物工程专业相关的生物信息（bioinformatics）和生物医学工程（biomedicalengineering）。 6、电脑游戏设计（Computergamedesign）这个10年前还闻所未闻的专业，现在已经在全美150多所高校扎下了根。有些学院注重游戏的研发，像德保大学; 而另一些学校则强调游戏设计的艺术性，向凤凰城艺术学院（the Art Institute of Phoenix）; 密歇根州立大学 将于07年秋季开始一个名为“严肃游戏设计”（Serious Game Design）的硕士学位，学生将会得到国际游戏研发者协会（The International Game Developers Association）的奖学金。 7、网络商业和网络市场专业（E-business/E-marketing）此专业着眼于通过网络进行的商业交易，往往与客户沟通、雇员管理、商业伙伴沟通有关，一般是在商学院提供的研究生水平课程，但是，像阿克伦大学和密苏里州立大学，均开始提供本科学位。据美国劳工统计局的资料，这个专业学生需求量的增长将远高于应届毕业生的平均水平。 二、去美国留学的基本申请条件 1、在申请出国留学的时候已经拥有学士学位。 2、申请者的大学平均成绩要在75~80分，如果你是211工程大学毕业的话还可以申请到更好的学校。 3、申请者的托福成绩要在80分或者是雅思的成绩在6.5分，在美国有一些名校会要求申请者的托福成绩达到100分，或者是雅思的成绩达到7.0分。当然在美国还有一些学校可以提供没有语言或者是低语言双录取。 4、申请者如果想要就读管理类的专业，那么就需要提供平时成绩。 5、申请者需要准备60万元的经济担保，但是因为申请者选择的学校不同，那么最后的经济担保主要是根据学费来决定。 三、40岁去美国留学要做什么准备 1、心理准备 对于绝大多数的留学生，去美国留学是一个人的事情，从学习、生活到再到社交，都需要自己一个人来独立应付。因此在留学之前的若干时间里，大家要潜意识的培养自己独立的能力、应对突发事件的能力，这不仅对来美国留学有帮助，更是你一生宝贵的财富。 2、认知准备 打算去美国留学的学生，需要提前了解美国学校的基本情况，包括课程安排、教学方式、住宿方式等等;而对于那些寄宿美国家庭的学生来讲，还要了解美国当地风俗习惯、接人待物的方式、寄宿家庭人员情况等。另外，其他方面的问题也要多做了解，比如出行所涉及到的公交、地铁、的士、航空、火车、轮船等。 3、口语准备 这是极度重要的，很多人语言能力不佳却寄希望于学校所开设的语言课程，但往往现学现卖非常吃力。去到美国留学，你周边除了所认识的国内学生之外，都将用英语进行交流，因此最好在国内就做好扎实的语言功底准备。 4、行前物品的准备 有很多申请美国留学的留学生，考虑到节约成本或是其他原因，在去美国留学之前往往会携带若干物品，这时候需要提醒大家的是，美国留学行前物品是有限制的，包括种类的限制、重量的限制等，这些需要大家提前做好了解，否则可能将会影响到国内登机进程以及美国入境手续的办理。 读完文章大家应该知道40岁去美国留学可以学什么专业了吧，去美国留学对于申请者没有任何的年龄限制，只有最佳的年龄段。只要各项成绩达标，四十岁留学也不是梦。

美国留学，想找一个补习机构，哪家比较好

以下是留美读了两年的硕士的棕榈主导师分享：

身为留学领域中的一员，从北大接受了四年国内高等教育，又留美读了两年的硕士感受了西式教育，申请途中找过中介，也积累了各种申请心得。回国后，我辗转进入了棕榈，从事留学教育行业已经7年了，带过的学生也有上百个。从申请者，到留学生，再到导师，在留学圈里我体验了多方位的各个角色。所以对于这一话题，我觉得自己有义务更有责任来分享自己的体会和经验：

• 我也曾是中介的学生

我从 2009 年开始了美国的申请之路（不好意思暴露年龄了）。11 年开始作为海外导师辅导学生申请，15 年和留学的小伙伴们创业，16 年全职加入一家高端留学公司，17 年加入“棕榈大道”并作为研究生主导师，还是经历过各种各样的留学咨询模式的。

现在很多同学还是习惯性的叫我们“中介”每次我也会不厌其烦的指正他们，我们是咨询模式，和学校之间没合作，也不会收任何返佣，而是给你提供更多的信息，陪伴你走过这段申请之路。

先说说自己的情况吧，北大小众专业毕业，属于新专业。上大学就差不多决定出国了，然后咨询了自己上面的三届学长姐，很早就准备了 GT 考试，大二下开始做本科生科研，到大四申请季时候算上毕业设计共 3 段，没 paper，那时候也不流行海外科研。大三下的时候，知道的也就是当年最风靡的英语培训机构的留学，还有考 GT 时候某 BBS 的留学辅导以及到我们学校做过好几场讲座的某培训班模式，最终选择了某培训班模式，想的是改变自己内向不愿意沟通，强迫自己去做事，在留学申请过程中提高自己的能力。

那时候费用是小一万左右，大三暑假，我就和 20 多名小伙伴一起参加六次培训讲座，培训师告诉我们如何来写文书，如何套磁，甚至有一次是在紫竹院公园跑步，告诉我们，遇到困难和挫折要坚持。这个模式的优点就是我刚说的，留学一切过程自己是完全了解的，主动的参与一切。

但是弊端也是显而易见的：首先，培训师根本不了解你的专业，选校上提供不了任何指导，只是让我“自己查”以及“多和老师同学交流”。刚说了我新专业小专业，5 个人中只有我一人出国，上面几届出国的学长姐也是屈指可数（虽然大多数后来到了国外，我都和他们保持了联系），所以，“自己查”只能让我看到自己方向有哪些学校在开有哪些老师在做，联系学长姐也不知道哪些项目能申请到，样本量太少。

因此按照培训师的辅导进行“套磁”后，基本所有老师都回复了，鼓励申请，我盲目的选择了 9 所自己专业的名校 Ph.D。最后结果也不用说了，除了一个综合排名50左右的 Ph.D. 和一个 30 左右的 Ph.D. 老师联系过告诉我申请到 Ph.D. 的基本都有 paper 有 MSc 学位，建议我先读 MSc，其他“全聚德”。仅存的两个offer，无疑家里还是狠狠心支持了我读那个排名更高的 MSc，并且我积极联系老板，给了半奖。

• 申请成功，只是挑战的起点

到了美帝的第一学期，我就出现了强烈的不适应。在国内的时候出野外都是老板带着，师兄师姐，男同学一起采样，大家说说笑笑。但是美国，我上的课在一片林子里面，我方向感不好就走丢了（现在还是看着地图都能走反方向的人），最后虽然被老师同学找回来，还是心有余悸，那片林子的录像显示，晚上熊出没。加上老板让我一个人开车暑假去野外采样，但是答应给我全奖。我犹豫了一段，真的适应不了，考虑也真的不适合女生作为长久发展，放弃了，这里确实挺对不住老板的。

我转了方向，换了新的学术 advisor，现联系这个方向的老师，但是每个老师基本学生都带满了，最后我的学姐帮我找到了一个实验室做助研，但是做的比较基础的工作，也就失去了发 paper 和继续读 Ph.D. 的机会。

这里为什么和大家说这些呢？如果申请的时候，能够有海外的学长姐，告诉我还有哪些路可以走，我能申请到什么方向，自己思考清楚能做什么，这些弯路就少走多了，也许能成为另外一个方向的 scholar 吧，唉。

由于自己进过坑，当一个留学创业公司一封邮件发过来时候，我就毫不犹豫注册了海外导师，希望提供一些 insights, 帮助后来人少走一些弯路。很快，我就通过了面试、笔试的考核，并且有了自己的学生。在这个过程中，我也学习和收获了很多。首先是对学校的研究，开始只带自己相关专业的学生嘛，我和周围同学请教、向 professor 了解整个录取的过程，告诉学生怎么选到最适合自己的。后来，我开始尝试带不同专业的同学，了解各种专业的特点，广泛听各种专业的学长姐讲座，了解国外各个专业的发展趋势和就业，再开始辅导同学。同时自己在文书方面，读了大量的美国人写的 SOP，了解什么文书才是好的文书，并且把自己积累的知识告诉辅导的学生。

• 曾是“过来人”，决心做导师

渐渐的，我的学生们申请到美国各大名校，我也在这个过程中收获了信任和成就感。毕业之后前几年，我还是希望在自己的专业方向发展，只是业余申请季带几位同学辅导留学。

2015 年的一个契机，几位小伙伴找到我，一起做了一个留学平台，吸纳了几百名和曾经的我一样的海外专业导师，做留学辅导。我负责管理这个海外导师团队，并且挑选优秀老师做讲座。在策划组织讲座、沟通协调辅导同学过程中，我了解到了更多海外名校到底是什么样的，同学们能有什么样的发展。最多一次我亲自组织了 500 多人的线上讲座，满满的干货收获了大量同学的好评，让我觉得这份事业更有意义。

还要说一句，我也是那个时候开始知道棕榈大道的，学习了他们的讲座模式。但是做了一年之后，由于当时大家都是兼职，忙于学业和自己的工作，这个平台逐渐也就搁浅了。棕榈大道由于有大量全职的小伙伴们，每个人都很尽力，所以越发展越壮大，我也是那个时候有了加入棕榈大道的想法。

但是那时候没有全职的岗位，所以负责人和我说先做专业导师吧，那一年我和她一起辅导了一名同学申请到了 CMU 的 CS 专业， 还有其它几所名校。我正好也找到了其他机会，有一家离家近的高端留学咨询吸引了我，我由于经验多，负责了大量学生的本科和研究生规划和申请。

虽然我得到了很多锻炼，但是这种将申请割裂成为规划、流程和文书的模式，让我觉得对同学的发展是不利的。作为学生，你要和很多不同的老师来协调和沟通，不同环节流水线的作业模式，感觉效率低沟通不顺畅。而且由于大量老师种种原因频繁离职（这里我就不细说了，总之靠自身责任心在支撑低收入下的强加班节奏），又频繁招聘到新老师，又需要各种交接和安抚同学情绪。所以最终我选择离开了，并且找到机会全职加入了棕榈作为研究生主导师。

• 棕榈模式

▼ 优点：主导师+专业导师+班主任+督导+外教模式。首先，避免了纯专业导师水平参差不齐，没经过专业训练的弊端。棕榈是专业导师要经过培训和考核才能上岗，而且基本都是名校专业排名前 20 的在校生/毕业生。

发挥了专业导师对该专业发展趋势和现在招生情况的了解这一个大优点。然后主导师在选校和文书环节主要负责，大多数都是像我在海外留学过的人，然后做过若干年积累了各种各样学生情况的导师。

还要有督导的监督机制，非常严厉的对客诉处理机制（嗯，学生为上），能从机制上和用人上选择靠谱的主导师+专业导师，并且对不靠谱的人淘汰和拉黑制度。申请季之前针对每年的变化会进行专业培训和考核，确保给同学的讯息都是最新的，有针对性的。

还有就是申请季之前的规划+选校+文书都是主导师在全程负责，沟通效率高，没有模块之间各种沟通不畅，比如文书老师不知道学生学校怎么选出来的，流程也不了解之前怎么进行规划的。

▼ 缺点：说了这么多，确实我觉得也有缺点在的。比如比 DIY 和单独海外学长辅导、单篇文书略贵（因为好的主导师、督导、外教这些都是成本啊）。但除此之外，基本不打广告，靠口碑宣传。老学生满意了带来了新学生，嗯，我自己也有啦。

以上就是我作为学生和作为兼职海外导师、创业者、全职负责带学生申请的老师一些体会，不吹不黑。如果你要了解一个机构，最好先看看创始人和领导层的愿景和价值观是什么，不要只看前期咨询师怎么和你说申请成功的例子有多少，因为有些可能是编的，有些就算是真实的，你也要看看你和别人情况是不是一样。

还有最好你能了解到，实际带你的老师是怎样的，他对你的专业了解有多少，你们俩沟通方式是否彼此舒服。

说说来棕榈之后，同学的申请结果吧。去年作为主导师先后辅导过 20 多同学，斯坦福 3 个 offer，伯克利 2 个，哥大若干（这学校有些专业还是竞争挺激烈的），杜克、康奈尔，还有 3 个前 30 的全奖博士录取。

这些都和学生的努力和配合程度分不开的，如果你交了钱指望甩手做别的，棕榈还是不适合你的，这里同学需要全程参与，上课、反复沟通，一遍遍修改。

美国留学计算机专业分类有哪些

瑞金盛留学网(https://www.rjsdszx.com)小编还为大家带来美国留学计算机专业分类有哪些的相关内容。

给题主介绍全一点吧，计算机专业下的小专业，以及主要研究方向。

题主可以参考一下下面整理的一些方向的信息，其实对于硕士研究生来说是以上课为主，除了CMU把CS分成了二十几个细小的方向，其他学校基本上都是按照大类来申请，录取后除了规定的必修课以外，有很多方向的课供你选修，这时你需要根据你的职业方向来选择某个领域来学习，当然你也可以选修多个领域的课程。

如果是申请博士研究生的话，方向则需要在申请前就确定好。

目前肯定是 人工智能 比较火，但是我觉得火的方向不一定会适合每个人，重点还是要看你的兴趣点在哪里。

1. 人工智能 Artificial Intelligence

这个领域包含广泛的研究课题，包括知识表示，机器学习，计算机视觉，推理和机器人等。

知识表示（knowledge representation）：把知识按照一种有利于推理（得出结论）的方式表示出来。

机器学习（machine learning）：自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。

计算机视觉（computer vision）：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。

推理（reasoning）：学习推理的计算模型。 瑞金盛留学网

机器人（robotics）：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。

2. 生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology

生物信息学（Bioinformatics）：研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释 。

计算生物学（Computational Biology）：开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术,并用于生物学研究 。

3. 系统与网络 Systems and Networking

（1）网络与分布式系统（Networking and distributed systems）：移动通信系统，无线网络协议（wireless protocols），Ad-hoc网络，服务质量管理（Quality of Service management，QoS），多媒体网络，计算机对等联网（peer-to-peer networking, P2P），路由，网络模拟，主动队列管理（active queue management, AQM）和传感器网络（sensor networks）。

（2）操作系统（Operating system）：分布式资源管理，普适计算（ubiquitous computing/pervasive computing）环境管理，反射中间件（reflective middleware），中间件元级操作系统（middleware “meta-operating systems”），面向对象操作系统设计，允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计，上下文敏感的分布式文件系统，数据中心的电源管理，文件/存储系统，自主计算（autonomic computing），软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。

（3）安全（Security）: 隐私，普适计算，无线传感器（wireless sensors），移动式和嵌入式计算机，规范，认证，验证策略，QoS保证和拒绝服务保护，下一代电话通讯，操作系统虚拟化和认证，关键基础设施系统，例如SCADA控制系统和医疗，消息系统，安全网关，可用性安全。

（4）实时和嵌入式系统（Real-time and embedded systems）：开放式实时系统，Qos驱动的实时调度和通信协议，控制设计和实时调度整合，实时、容错和安全协议整合，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。

4. 理论与算法 Theory and Algorithms

计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析，以及计算复杂性的研究。

具体包括最优化（optimization），计算几何和拓扑（computational geometry and topology），近似算法（approximation algorithms），密码（cryptography）和安全计算（secure computation），网络设计（network design），数据挖掘（data mining），机器学习（machine learning），有限元网格生成（finite-element mesh generation）和自动化软件验证（automatic software verification）。

5. 编程语言 Programming Languages

该领域的研究包括计算机语言的设计与实现，其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题：

（1）程序语言设计和实现（Programming Language Design and Implementation）：编译器优化（Compiler optimization），语义（Semantics），即时编译器（JIT complier），域特定语言（DSL：Domain-specific languages）。

（2）编程环境和工具（Programming Environments and Tools）：监控（Monitoring），程序员搜索引擎（Programmer search engines），基于模型的设计（Model-based design）。

（3）程序分析和验证（Program Analysis and Verification）：模型检测（Model checking），静态和动态分析（Static and dynamic analysis），定理证明（Theorem proving），实时系统的任务调度分析（Schedulability analysis for real-time systems）。

6. 数据库与信息系统 Database and Information Systems

包括以下研究内容：

（1）数据库（Database）：数据模型，数据查询、集成，各种数据库系统的设计、实现等。

（2）数据挖掘（Data Mining）：从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用，例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关，但是数据挖掘更关注实际应用。

（3）信息检索（Information Retrieval）：研究如何提取各种媒体（文本、音频、视频等，目前的研究以文本居多）中的信息，同时还搜索与之关联的数据库和万维网。

（4）自然语言处理（Natural language processing）：构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要（automatic summarization），语篇分析（discourse analysis），机器翻译（machine translation），命名实体识别（named entity recognition），自然语言生成（natural language generation）和语音识别（speech recognition）等。

7. 图形学与多媒体 Graphics and Multimedia

图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成（modeling and animation of natural phenomena），计算拓扑学（computational topology），图形硬件的使用（graphics hardware utilization），渲染（rendering），网格处理和简化（mesh processing and simplification），形状建模（shape modeling），曲面参数化（surface parameterization）和可视化处理（visibility processing）等。

多媒体研究包括图像处理（image processing），视频处理（video processing），音频分析（audio analysis），文本检索和理解（text retrieval and understanding），数据挖掘和分析，以及数据融合（data fusion）。因为多媒体数据包含不同格式的数据（如文本，音频，视频），所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。

8. 人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)

HCI主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。

研究课题包括：

(1) 上下文感知计算（Context-aware computing）: 行为分析，智能空间（Smart Spaces），定位感知系统（Location-aware systems），隐私技术。

(2) 感知人机界面（Perceptual Interfaces）：基于视觉的界面（Vision-based interfaces），语音和话语界面（speech and discourse interfaces）。

(3) 协同和学习（Collaboration and Learning）：基于模式的编辑工具（Pattern-based authoring tools），ESL (English as a second language) 学习，群组协同技术（group collaboration technologies），包含按地理分布的远程沉浸协同（geographically distributed tele-immersive collaboration）等。

(4) 验光和人的视觉模拟（Optometry and Human Vision Simulation）：计算机辅助的角膜建模和可视化，医学成像（medical imaging），手术仿真的虚拟环境（virtual environments for surgical simulation），仿真渲染（vision realistic rendering）。

希望我的回答可以帮到题主。

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