Campo de Estudio
Ciencias de la Computación
Descripción del programa
El Campo de Ciencias de la Computación está dirigido a estudiantes que están interesados principalmente en los aspectos generales de los procesos computacionales, tanto teóricos como prácticos. Las áreas de investigación en el campo incluyen algoritmos, arquitectura, inteligencia artificial, visión por computadora, biología computacional, computación distribuida y concurrencia, sistemas de bases de datos, aprendizaje automático, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural, redes, análisis numérico, entornos de programación, lenguajes y metodología de programación, robótica y teoría de la computación.
Instalaciones de investigación:
El departamento hace uso de una combinación de plataformas de computación, con cerca de tres cuartas partes de nuestra investigación e informática de instrucción que se lleva a cabo en los sistemas operativos Windows de Microsoft y los procesadores de arquitectura Intel y el cuarto restante en Red Hat Linux desktop y los servidores back-end de Red Hat Linux y Sun Solaris. El departamento tiene más de 1.200 computadoras que van desde computadoras de escritorio hasta servidores de procesamiento paralelo de alta gama, más de 15 terabytes de almacenamiento en disco en línea y una red troncal basada en Ethernet Gigabit conmutado.
Además de los recursos que posee y gestiona directamente el departamento, los estudiantes e investigadores de informática tienen acceso a una serie de instalaciones universitarias. La universidad ofrece una amplia red en todo el campus, que incluye RedRover, una red inalámbrica de campus 802.11 b. El acceso nacional e internacional es proporcionado por tres conexiones OC3 a Internet global. El acceso comunitario de alta velocidad está disponible a través del sistema de módem por cable RoadRunner de Time-Warner y varios proveedores de DSL. Finalmente, a través del Centro de Teoría de Cornell y el Programa de Gráficos por Computadora, los investigadores en ciencias de la computación tienen acceso a una amplia gama de sistemas avanzados de procesamiento paralelo y supercomputadoras, así como a sistemas avanzados de gráficos y visualización.
Información de contacto
Sitio web: http://www.cs.cornell.edu/masters
Correo electrónico: [email protected]
Teléfono: 607 255-8593
110D Gates Hall
Cornell University
Ithaca, NY 14853
Concentraciones por sujeto
- inteligencia artificial
- informática
- lenguajes y lógicas de programación
- computación científica y aplicaciones
- sistemas
- teoría de la computación
Enseñanza
2020-2021: $58,586
Requisitos y Plazos de Solicitud
Plazos de solicitud:
Otoño: Feb. 1; Primavera: Octubre. 1
Resumen de requisitos:
Para permitir la inscripción inmediata en cursos de nivel de posgrado, se espera que los solicitantes tengan una formación adecuada en la materia principal elegida. También se requiere que los solicitantes presenten calificaciones en el examen general GRE. Visite nuestro sitio Web para obtener más información sobre el campo.
El M. Eng. en Ciencias de la Computación se ofrece en dos sitios: el campus principal de Cornell en Ithaca y el campus tecnológico de Cornell NYC en la ciudad de Nueva York. Los estudiantes son admitidos en el programa en un campus específico y toman todos los cursos en ese lugar.
Para más información sobre el M. Eng. programa en Ítaca, por favor visite http://www.cs.cornell.edu/grad/MEngProgram/MEngAdmissions/index.htm.
Para información sobre el M. Eng. programa en la ciudad de Nueva York, por favor visite: http://blogs.cornell.edu/tech
- todos los Requisitos de la Escuela de Posgrado
- , incluido el Examen TOEFL o IELTS para Solicitantes de Inglés No Nativo
- M. Eng. – dos recomendaciones
- Prueba general GRE
- M. Eng. – para preguntas generales sobre el M. Ing. solicitud, correo electrónico [email protected] o consulte la página de inicio de Admisiones Página de inicio de Admisiones. Para preguntas específicas relacionadas con el programa en la ciudad de Nueva York, envíe un correo electrónico [email protected].
Resultados del aprendizaje
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Dominio y Aplicación del Conocimiento Disciplinario Básico
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Formulación de Problemas, Organización y Planificación del Proceso de Solución
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Resolución Colaborativa de Problemas y Resolución de Problemas
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Comunicación de Conocimientos, Ideas y Justificación de Decisiones
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Aprendizaje Autodirigido y Desarrollo Profesional