1.軟體工程：這個方向幾乎屬於CS第一大的方向，錄取名額最多。由於市場需求巨大，就業也不是什麼問題。可以說這個專業是培養coder的，也就是程式設計師，碼農。當然coder做長了能做architect。
軟體工程大體上分成軟體設計、程式語言和軟體測試。什麼需求分析、結構設計、開發流程、生命周期等等全在此範圍內。計算機專業的基礎學科像作業系統、數據結構和算法全部包含。
就業方向：各行各業的應用都需要軟體工程人才，包括系統分析員、軟體設計師、程式設計師、軟體質量測試員等，所以就業前景非常廣闊。
2.資料庫：它具體又有資料庫系統，數據挖掘等等。從特別理論的關係資料庫、雲資料庫，到偏應用的SQL，全在學習範圍之內。
畢業後可以做資料庫管理工程師，不過這種工程師職位對工作經驗要求較高，尤其是高薪全職在大公司的資料庫管理工程師。剛畢業的同學可以通過兼職、實習，作為起步。
3.計算機網絡：這個範圍包括了通信Telecommunication。像網絡應用、網絡協議、網絡通信、網絡理論、網絡安全等等全算在內。加密解密、路由算法、甚至編解碼都是需要學習的學科。這個學科申請的競爭者非常多，因為來自EE，ECE背景的同學也都可以申請這個方向。
就業的話，從設備商到運營商到第三方軟體開發商，都有職位可以選擇。很多公司的招人廣告上寫的就是Telecommunication和CS，EE相關專業。可見這個範圍達到什麼程度，明明是個應用專業，卻成了與EE，CS平起平坐了。
4.人工智慧：人工智慧是計算機科學的一個分支，它通過了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如計算機學、數學、神經學、圖像學、語言學、信號學、自動化、邏輯學、博弈學、心理學等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。
5.計算機圖形學：包括多媒體Multimedia。這個專業與人工智慧、計算機網絡、軟體工程都有交叉。研究圖像的表達、處理等。計算機成像，三維動畫，甚至網絡影像傳播都屬於這個方向的範疇。學習這個專業的同學可以去遊戲設計公司，電影視頻製作公司找工作。
6.計算機視覺：一門研究如何讓計算機達到人類那樣「看」的學科。更準確點說，它是利用攝像機和電腦代替人眼使得計算機擁有類似於人類的那種對目標進行分割、分類、識別、跟蹤、判別決策的功能。
計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬，是人工智慧領域的一個重要部分，它的研究目標是使計算機具有通過二維圖像認知三維環境信息的能力。
計算機視覺是以圖像處理技術、信號處理技術、機率統計分析、計算幾何、神經網絡、機器學習理論和計算機信息處理技術等為基礎， 通過計算機分析與處理視覺信息。
7.科學與工程計算：具體包括生物信息學，氣象數據處理，數字處理算法，計算物理，計算化學等等。專業的特點就是交叉，往往要求申請者除了計算機科學相關的背景還要有一點生物、物理、化學等等方面的背景。
8.系統架構：方向偏EE，還有computer engineering也跟這個緊密相連。這個專業做下去其實就是VLSI了，大規模集成電路，設計底層的晶片。個人感覺這個是EE的專業。但是由於EE和CS密不可分， 有時候也就混為一談。這個專業對數字電路、邏輯電路之類的背景有要求，學出來工作還是比較好找的，但是學得比較累，因為跟硬體相關，不是僅僅寫代碼就能對付得了的。
9.人機互動：人機互動涉及的範圍很廣，主要研究系統與用戶之間的交互關係，包括計算機科學、心理學、工業設計和社會學等學科的知識。
10.計算理論：這是完全偏向理論的學科，研究的不只是算法，更加重要的是算法的有效性和可行性。算法可行性，算法複雜度，密碼學相關領域都是這個偏理論的方向的研究對象。
11.信息科學：這個學科與軟體工程、資料庫、網絡、計算理論都有一定的關係。主要研究領域是跟信息相關的一切，信源編碼、信道編碼、加密解密、數據恢復、數據儲存等等。
12.管理信息系統：MIS本質上說就是一個資料庫系統，它和其他資料庫系統的不同就在於其目的用於整合必要的信息用於決策。決策支持系統、專家系統、執行信息系統等都是MIS的組成部分。
MIS專業劃分會不一樣，根據學校設置不同在不同學院，有點的在工程院 ，有的商學院下面。前者偏技術，後者是偏商科了。
軟體工程大體上分成軟體設計、程式語言和軟體測試。什麼需求分析、結構設計、開發流程、生命周期等等全在此範圍內。計算機專業的基礎學科像作業系統、數據結構和算法全部包含。
就業方向：各行各業的應用都需要軟體工程人才，包括系統分析員、軟體設計師、程式設計師、軟體質量測試員等，所以就業前景非常廣闊。
2.資料庫：它具體又有資料庫系統，數據挖掘等等。從特別理論的關係資料庫、雲資料庫，到偏應用的SQL，全在學習範圍之內。
畢業後可以做資料庫管理工程師，不過這種工程師職位對工作經驗要求較高，尤其是高薪全職在大公司的資料庫管理工程師。剛畢業的同學可以通過兼職、實習，作為起步。
3.計算機網絡：這個範圍包括了通信Telecommunication。像網絡應用、網絡協議、網絡通信、網絡理論、網絡安全等等全算在內。加密解密、路由算法、甚至編解碼都是需要學習的學科。這個學科申請的競爭者非常多，因為來自EE，ECE背景的同學也都可以申請這個方向。
就業的話，從設備商到運營商到第三方軟體開發商，都有職位可以選擇。很多公司的招人廣告上寫的就是Telecommunication和CS，EE相關專業。可見這個範圍達到什麼程度，明明是個應用專業，卻成了與EE，CS平起平坐了。
4.人工智慧：人工智慧是計算機科學的一個分支，它通過了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如計算機學、數學、神經學、圖像學、語言學、信號學、自動化、邏輯學、博弈學、心理學等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。
5.計算機圖形學：包括多媒體Multimedia。這個專業與人工智慧、計算機網絡、軟體工程都有交叉。研究圖像的表達、處理等。計算機成像，三維動畫，甚至網絡影像傳播都屬於這個方向的範疇。學習這個專業的同學可以去遊戲設計公司，電影視頻製作公司找工作。
6.計算機視覺：一門研究如何讓計算機達到人類那樣「看」的學科。更準確點說，它是利用攝像機和電腦代替人眼使得計算機擁有類似於人類的那種對目標進行分割、分類、識別、跟蹤、判別決策的功能。
計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬，是人工智慧領域的一個重要部分，它的研究目標是使計算機具有通過二維圖像認知三維環境信息的能力。
計算機視覺是以圖像處理技術、信號處理技術、機率統計分析、計算幾何、神經網絡、機器學習理論和計算機信息處理技術等為基礎， 通過計算機分析與處理視覺信息。
7.科學與工程計算：具體包括生物信息學，氣象數據處理，數字處理算法，計算物理，計算化學等等。專業的特點就是交叉，往往要求申請者除了計算機科學相關的背景還要有一點生物、物理、化學等等方面的背景。
8.系統架構：方向偏EE，還有computer engineering也跟這個緊密相連。這個專業做下去其實就是VLSI了，大規模集成電路，設計底層的晶片。個人感覺這個是EE的專業。但是由於EE和CS密不可分， 有時候也就混為一談。這個專業對數字電路、邏輯電路之類的背景有要求，學出來工作還是比較好找的，但是學得比較累，因為跟硬體相關，不是僅僅寫代碼就能對付得了的。
9.人機互動：人機互動涉及的範圍很廣，主要研究系統與用戶之間的交互關係，包括計算機科學、心理學、工業設計和社會學等學科的知識。
10.計算理論：這是完全偏向理論的學科，研究的不只是算法，更加重要的是算法的有效性和可行性。算法可行性，算法複雜度，密碼學相關領域都是這個偏理論的方向的研究對象。
11.信息科學：這個學科與軟體工程、資料庫、網絡、計算理論都有一定的關係。主要研究領域是跟信息相關的一切，信源編碼、信道編碼、加密解密、數據恢復、數據儲存等等。
12.管理信息系統：MIS本質上說就是一個資料庫系統，它和其他資料庫系統的不同就在於其目的用於整合必要的信息用於決策。決策支持系統、專家系統、執行信息系統等都是MIS的組成部分。
MIS專業劃分會不一樣，根據學校設置不同在不同學院，有點的在工程院 ，有的商學院下面。前者偏技術，後者是偏商科了。
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