計算機科學專業可是一個招生大戶，因為現在計算機發展勢頭比較猛，很多人都投身到這個領域的研究里邊。而且由于在計算機整個領域的強大，近些年很多學生涌入到了這個專業里。雖然它的拿獎情況不如數學，物理，化學這類理工科，但是由于它每年的招生量比較大，而且它與實際聯系的相當緊密，有著眾多的研究項目，為學生提供了不少的TA， RA的職位，所以計算機這個專業還是有獎可拿的，但是由于計算機這個專業積累了大量的人才，不管國內國外都有眾多的牛人，所以這個專業的競爭十分激烈，要申請到這個專業的獎學金也是需要一定有很好的背景的。
專業內不同類型program的比較
計算機涉及的領域非常廣泛，其分支學科也是非常多。所以在美國將主要的專業方向分為人工智能(Artificial Intelligence)，程序應用(Programming Language)，計算機系統(Systems)以及計算機理論(theory)這四個部分。而每個部分又有很多的研究方向，諸如人工智能與知識工程，模式識別與圖像處理軟件，多媒體技術與圖形學，智能信息系統工程與軟件自動化，數據庫與數據倉庫， 數據挖掘與知識發現 ，計算機網絡技術及其應用，計算機系統與控制，信息系統安全，計算機安全等等。這些研究方向隸屬于以上四個研究方向但是分類并不是十分的明顯。四個主要部分都有互有交叉，又各有側重，所以在申請的時候也要有相應的側重點，根據申請人的不同背景進行專業的選取。
Computational Science比較偏理論，競爭不象軟件工程那樣激烈，無論是拿到錄取，還是申請獎學金，在CS這個專業里都屬于比較容易的方向。如果有比較好的數學背景，和一定的研究經歷，申請起來會比較有優勢。
軟件工程歷來是就業大戶，且同時也是招生大戶，招生量比較大，拿到全獎的比例雖然和工科其他專業比并不高(因為就業較好)，但是在CS里也屬于并不難拿全獎的一個方向，競爭一般激烈。因為總招生量大，所以機會也不少。
和軟件工程相比，Computer Architectures就業狀況稍為不理想，申請的人較少，獎學金機會因此卻反而略多，再加上客戶將要有這方面的背景，實際工作經驗對于工科申請者還是很重要的，
在cs這個專業里data mining 應該是比較好拿獎的一個學科，競爭也不像軟件工程那么激烈。而且這個專業將來的就業層面也比較廣泛。
人工智能可以說是現在計算機里邊最炙手可熱的學科了，人工智能研究出現了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面也是因為計算機硬件突飛猛進的發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現，因此它也是美國專業介紹之一。
算法是屬于計算機理論里的了，基本屬于計算機里的基礎學科，任何的計算機相關的專業基本上都會用到這個部分，所以相對申獎也比較容易。
網絡雖然現在應用比較廣泛，但是將來的就業不是太好，所以選他的人不是很多，而且這個專業也確實沒有什么太多的項目可作，所以獎不太好申。
但不管怎么說，如果需要全獎的話，申請者的TOEFL成績最好不低于620分，GRE成績不低于1250，GPA要求不低于3.25 ，如果不需要全獎，錄取標準會有相應降低。并且，這些硬件指標不是唯一，研究經歷，工作背景，學習動機也會是錄取委員會考察的方面。對于工科來說，實際的經驗是很重要的，在T，G，GPA差別不大的情況下，優秀的實際項目經驗能很好地增加申請者的競爭力。
對于沒有什么實際經驗的本科生來說，學校的聲譽以及GPA就是判斷的重點，T/G如果成績不好，也會降低自己的競爭力。另外，有些其他學科，如數學，EE等專業的學生也申請CS專業，使得本科為CS專業的學生又增加了一些競爭對手，另外一些實踐性較強的方向一般要求相應的工作經驗，這樣會給沒有經驗的本科生增加很大的申請難度。
