麻省理工學院，不僅僅是世界頂級的理工學院，更是世界第一的學校，然而在不少榜單的計算機專業(yè)評比中，它一直都有一個強勁的對手——卡內(nèi)基梅隆大學。
此前，我們已經(jīng)就這兩所大學給大家進行簡單科普，（卡內(nèi)基梅隆大學：所有人都在學計算機 碼農(nóng)屆C位出道？||麻省理工學院：最燒腦的大學，世界級的理工學院）有人說，MIT是培養(yǎng)天才，CMU是職業(yè)技術學院，今天，我們再來做一個全方位的對比，讓大家有更清楚的認識~
（CMU）
綜合實力
在最新的2019年QS世界大學排名中，雙方的表現(xiàn)還是有一定的差距的，麻省理工蟬聯(lián)世界第一，而卡內(nèi)基梅隆大學則在全球第46位，足見二者在國際影響力的差距。
麻省理工在全球范圍都擁有非常強大的學術聲譽和良好的雇主聲譽，分列第3和第4位，在這兩個方面，卡內(nèi)基梅隆落后較多，分別排在第65和第79位。
在師生比部分，麻省理工雖然僅位居第17位，但還是遙遙領先于卡內(nèi)基梅隆的第336名。而在國際生比例部分，卡內(nèi)基梅隆位列第20位，大幅度領先麻省理工的第77位。
在研究影響力部分，雙方都是世界一流的，都躋身世界Top30，但麻省理工還是有所領先，排名第8，卡內(nèi)基梅隆在第24位。
學科對比
在比較這兩所大學的時候，他們在2018年的QS世界大學學科排名中的表現(xiàn)同樣值得探討。總體而言，在參與QS世界大學學科排名的五大主要領域，麻省理工均不同程度地領先卡內(nèi)基梅隆。
從具體專業(yè)來看，麻省理工學院在24個專業(yè)躋身世界前十，其中更是在建筑、語言學、化學工程、結構&土木工程、電子&電氣工程和機械&航空制造工程等11個專業(yè)取得世界第一的成績。
而卡內(nèi)基梅隆僅在統(tǒng)籌學和計算機科學與信息系統(tǒng)兩個專業(yè)躋身前十，大部分專業(yè)在世界Top50左右的位置。
地理位置
麻省理工學院的總部位于馬薩諸塞州劍橋，所處的大學城擁有150,000居民，也是哈佛大學的所在地。這也使這個大學城成為世界上最負盛名的學術和研究中心之一。劍橋非常接近波士頓，這是美國東北部文化最活躍，歷史最悠久的城市之一。
CMU現(xiàn)在有兩個校區(qū)，主校區(qū)位于賓州的匹茲堡，還有一個校區(qū)比較新，是2002年在硅谷開設的一個新校區(qū)。主校區(qū)地理位置沒有什么特別的亮點，反正就在東北部，硅谷的地理位置就比較得天獨厚了，所有的頂級公司應有盡有，蘋果，谷歌，F(xiàn)acebook，都在附近幾千米的距離，要找實習和工作，就很便利了。
學費與獎學金
2018-2019學年，麻省理工的本科生學費為一年$51,520；研究生學費平均為$49,580，而斯隆管理學院的學費有所不同。而加州理工在2018-2019學年，本科生的平均學費為一年$50,487；研究生學費則視不同專業(yè)而情況不同。
在麻省理工，有超過56％的本科學生能獲得MIT獎學金，平均每名學生能獲得的金額達到$38,871。2017-2018學年，342位國際生人得到了獎學金，總額達到$17,690,728。
此外，研究生還會有研究津貼，科學與工程博士研究助理$3,094/月，工程類碩士研究助理$2,827/月；科學與工程博士助教$3,168 /月，工程類碩士研究助理$2,856/月。
而在卡內(nèi)基梅隆大學，2018-2019學年，本科生一年學費為 $54,244；研究生方面，不同專業(yè)的不同，比如，工學院為一年$47,600；梅隆理學院為$44,500；量化金融（MSCF）為一年$56,000美元。超過60％的卡內(nèi)基梅隆大學的學生可以獲得獎學金，平均可以獲得$29,385。
計算機教研實力
卡內(nèi)基梅隆大學：
CMU是全美乃至全世界最大的計算機學院。對于一般的美國院校來說，計算機科學只是設置為一個系，即Department of Computer Science，然而， CMU對CS的建設非常有誠意，直接就開設成為了一個院School of Computer Science。
研究方向相當全面，研究水平也相當高，你能想到的計算機方面的研究、分支它基本都有，而且還有許多你聞所未聞、十分前沿的研究方向。
1. 計算機科學部門（Computer Science Department）
2. 人機交互研究所（Human-Computer Interaction Institute）
3. 娛樂科技部門 （Entertainment Technology Center）由計算機科學學院和藝術學院共同組建
4. 計算生物學部門（Computational Biology）由計算機學院和梅隆科學院合辦
5. 軟件研究所（Institute for Software Research）Master of Software Engineering就開設在其中，還有Information Technology等
6. 語言技術研究所（Language Technologies Institute, LTI）
7. 機器人研究所（The Robotics Institute）
8. 機器學習部門（Machine Leaning）
研究領域及出路：基于研究人員的龐大，本校涵蓋了計算機科學的所有研究方向，不單細致地做每一個研究方向，并且將這些研究方向的應用也有較為深入的研究。
在所有這些方向里，尤其是軟件工程方向，被喻為CMU皇冠上的明珠，所以這個方向也是史上最難申請的。
麻省理工學院：
MIT的CS專業(yè)就是以跨學科研究所著名。因此要求到這個學校進行深造的學生不但要計算機學科有一些建樹和研究，并且能快速的學習和運用其他領域的知識和成果，并結合CS本專業(yè)進行創(chuàng)新研究。
MIT的Electrical Engineering & Computer Science（EECS）是多數(shù)該領域人士夢寐以求的地方，EECS院系是MIT的工程學院里最大的院系，擁有大概700多名博士學生。它下面設有四個學位：
Master of Science為博士學位之必須階段，但是學校并不提供最終學位為碩士的學位
Master of Engineering僅僅EE，CS自己的本科生可以申請
Electrical Engineer and Engineer in Computer Science
Doctor of Philosophy and Doctor of Science
學生體驗
麻省理工和卡內(nèi)基梅隆的學生數(shù)量相近，目前，麻省理工有4,547名本科生，6,919名研究生；其中，本科生有國際生470名，研究生有國際生2,868名。而卡內(nèi)基梅隆目前共有學生13,258名，本科生6,283名
那么究竟在這兩所大學學習計算機是怎樣的體驗呢？在雇主心中又是如何的呢？我們一起來看看吧~
@陳煒：
我印象最深的是CMU濃厚的編程語言的研究氛圍。這在其他的名校里是很少見的。你看計算機學院的歷任主任里，無不是跟編程語言和形式化方法有關的，更不用說那些教授了。
CMU本科生的世界觀也不太一樣。在計算機學院的教學樓，有一面墻可以用記號筆寫字， 我路過的時候經(jīng)常看到有個哥們兒把整面墻寫滿邏輯規(guī)則，應該是高級類型編譯。
CMU的教授從來沒有丟失傳統(tǒng)，不隨波逐流。Robert Harper的身體不好，但還是堅持上Type system這門課。實在不行，他就在家里用Skype視頻，我們在教室里互動。另一位名教授Frank Pfenning，我很佩服他教育學生的循循善誘。后來得知他兒子因病早逝， 不禁唏噓。我朋友這么評價他：“有時候我會想，他們?nèi)松谐惺芰诉@么多不幸，但你從來沒有看見他們有一點沮喪，反而比我們做出了更多的成績，活出了更強壯的人生。”
@Ke克：
問題問的是在CMU學習計算機是什么感覺，我想我可以用CMU的校訓來作為回答："My heart is in the work"。這句話充分詮釋了CMU眾多學生真實的學習生活狀態(tài)，也是大家不斷去追求的一個學習境界。
作為一名非傳統(tǒng)的ECE學生，我當時入學的時候就下狠心要轉CS的，因此選的課也是向CS的同學看齊。具體來說主要是參照了MCDS system track的培養(yǎng)計劃選的課。
關于在CMU的苦逼生活不用我過多描述，有心人或多或少都從很多地方聽說了，什么半夜三點的escort啦，凌晨四點的Hunt啦，Wean Hall library隨時都有不同睡姿睡覺的同學啦?；旧显贑MU選了幾門重的課之后，就沒有什么閑暇去social了，忙的時候連超市都去不成。
但當你真的參與到其中，你就會體會到它的含義。CMU的計算機學院的一門課，從教授，到TA，再到lab/assignment，你都能感受到他們的認真，因此你也會認真參與到其中，用心去上好一門課。
從學期初的一無所知，再到上課時的一知半解，再到做作業(yè)時的深入理解，最后在期末復習的時候融會貫通，CMU的一門計算機課程真的可以讓你感受到自己被充實了起來，并且可以在上完一門課后自信地說，I know something about this.
因為我沒有上過其他學校的cs課，所以不敢妄論，但是CMU的計算機課程確實比我本科時的某些計算機課要好太多太多。你能感受到所謂的cs排名第一的學校確實名不虛傳，也能感受到自己交的昂貴學費確實物有所值。
@昕楓：
目前作為紐約地區(qū)的小雇主，我覺得是神校。Master畢業(yè)生水平比我見過的大部分其他學校的PHD更強，語言能力，研發(fā)能力都是如此。Coding能力更不提了，從系統(tǒng)設計到算法設計，我沒有發(fā)現(xiàn)有另一個學校的學生整體上都能在短時間內(nèi)完成任何問題的。
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