Si desea una respuesta simple: la buena noticia es que hay muchas buenas universidades, y puede terminar con un buen desempeño si elige una universidad de cualquier lista que vea en otras respuestas que también le permita capacitarse bien en el área de la informática en la que planea centrarse. Y si no puede ingresar a una de las mejores universidades en una lista de clasificación determinada, pero esa universidad tiene uno de los mejores laboratorios / grupos de profesores y fondos en el área de su interés, aún puede hacerlo bien. A continuación, te doy una respuesta más matizada y me parece más útil.
¿Es esta pregunta para la curiosidad, o para tomar una decisión sobre a dónde debe dirigirse? Si es el primero, una serie de respuestas enumera programas que son altamente considerados y, de hecho, excelentes. De lo contrario, los rankings son para aquellos que son perezosos o aquellos que buscan presumir a los demás: mira, estoy bien, ¡me convertí en un programa / universidad “altamente calificado”! Seleccionar un programa es similar a ir a un restaurante grande, donde algunos de los artículos son excelentes y otros no. Y es fundamental que sepa qué cocina y qué plato le interesa comer. Al igual que los restaurantes, incluso los más grandes, se especializan en algunas cocinas, los programas y los departamentos se especializan en algunas (sub) áreas de Ciencias de la Computación. Pero si está interesado en la inteligencia artificial y el departamento es excelente en sistemas pero moderado en la inteligencia artificial, incluso si tiene un alto rango general, ¿qué hace por usted? Y si está interesado en la visión, pero el departamento tiene poca presencia en la visión pero una excelente presencia en el texto / PNL, ¿qué bien hace por usted? También entienda que la clasificación es un indicador final: indica el pasado, pero puede no tener en cuenta los cambios recientes. Considere la clasificación presentada en otras respuestas (la mayoría son de estudiantes). No veo Univ. de Washington en la mayoría de estas listas, pero si desea un programa de primera categoría en ciertas áreas de AI (con facultad, financiamiento, acceso a las empresas más importantes en esas subáreas), ¡se perderá una de las mejores opciones! [Fondo]
Una razón más para que alguien haga esta pregunta sería: ¿qué departamento puedo elegir para obtener el mejor resultado profesional (comenzando con el primer trabajo después de mi título)? ¿Cómo el ranking captura esto? Los factores principales en la clasificación tienen que ver con la financiación y las publicaciones, y si usted, como estudiante de EM, no va a hacer una investigación que conduzca a publicaciones, o si lo hará en gran medida por los cursos (y no por las tesis), gran parte de lo que constituye una buen ranking es irrelevante Un departamento altamente calificado podría tener profesores que estén altamente comprometidos con la investigación y la capacitación de doctorado, y que no estén enfocados en la enseñanza en el aula.
Puede estar interesado en una pregunta relacionada: qué departamento ofrece el mejor valor por el dinero que deseo gastar. Si usted es un estudiante internacional, debe saber que es difícil conseguir ayuda financiera para los estudiantes de EM. Y las tarifas para estudiantes internacionales pueden variar de ~ $ 25K a ~ $ 50K / año, y el costo de vida puede variar de $ 800 / mes a $ 2500 / mes, según la ubicación. ¿Estás buscando un ranking sin importar el costo? ¿Qué hay de factoring en el acceso a puestos de trabajo en las áreas locales? El 80% de los empleos se obtienen a través de la red, y es probable que la facultad tenga más conexiones locales (aunque puede haber excepciones).
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La respuesta de Ravi Reddy cubre algunos problemas importantes: asegúrate de comprobarlo.
Si está interesado en su éxito, podría ser más útil comprender las áreas de su interés y luego buscar profesores, grupos de profesores, laboratorios o centros / instituciones que representan fortaleza en esa área. Puede evaluar eso prestando atención a los fondos recientes (especialmente de fuentes federales altamente competitivas, como NSF y NIH), la cantidad de estudiantes (preferiblemente financiados) en esa área, publicaciones u otros resultados medibles, y comunicándose directamente con los actuales y pasados estudiantes en ese laboratorio / programa. Eso requiere un poco de trabajo (bueno, búsqueda en la web), y no puede simplemente buscar una lista de clasificación y obtener una imagen precisa. Si todo lo demás es igual, sí, debes ir a una escuela / programa que tenga una clasificación más alta, pero esa clasificación es solo uno de varios factores.
Antes de apostar en cualquier lista de ranking, mira estos:
El escritor neoyorquino Malcolm Gladwell destruye las clasificaciones
y
Después de observar lo anterior, también pregunte: ¿a dónde iría para destacar?
