更新時間：2024-10-06 16:02:45作者：留學之路
在2022USNews計算機專業美國大學排名中，伊利諾伊理工大學排名第122。
授課教師：Michael Choi博士，伊利諾伊理工大學計算機科學碩士和博士學位，自1998年起在校任教，并與2008年起任諾基亞首席工程師兼實驗室高級經理。具有豐富的軟件和工程研發，項目管理和項目交付經驗。專業領域包括網絡管理系統、下一代IP網絡、語音和數據集成網絡等。
課程目標：本課程是數據結構入門課程，包括各類數據結構和面向對象的編程技術。學生將使用課堂上學習的數據結構和編程方法來構建復雜的項目。
課程內容：數據結構概論，面向對象編程技術，軟件工程概論，類，對象和應用，抽象數據類型，動態內存，單鏈表和雙鏈表，堆棧，Big-O，字符串，數組，鏈表，繼承，遞歸，二叉搜索樹，排序，映射，圖，散列，軟件項目管理策略，軟件項目模型，算法與實際軟件技巧。
授課教師：Virgil Bistriceanu ，伊利諾伊理工大學計算機博士學位，在IIT承擔教職的同時創辦了一家IT咨詢公司，專業領域包括信息安全，敏捷軟件開發，軟件測試，計算機體系結構。曾獲伊利諾伊州技術協會聚光燈獎。
課程目標：本課程介紹了計算機系統的內部體系結構，包括微型，小型和大型計算機體系結構。著重于計算機硬件，指令集以及該計算機上高級語言的實現之間的關系。在系統編程方面，該課程教授了復雜的多層軟件系統的組件，包括設備驅動程序，系統軟件，應用程序界面和用戶界面。
課程內容：計算機體系結構，性能表現衡量方法，指令集設計，尋址模式，存儲器層次結構，緩存，流水線技術，高級C語言編程，流程抽象，流程管理，動態內存分配和垃圾收集，系統級I/O和基本IPC。
授課教師：Gady Agam博士，伊利諾伊理工副教授，計算機視覺和機器學習領域專家。
課程目標：講解數據挖掘的基本概念、數學基礎和應用算法，讓學生通過實際的編程實踐來掌握數據挖掘的各項應用。
課程內容：數據處理和可視化、決策樹、各種分類算法、關聯關系算法、聚類算法、異常檢測、互聯網數據挖掘。
授課教師：Ola Tannous博士，麻省大學博士，研究方向包括數據庫系統的可靠性研究等。
課程目標：學會如何針對實際需求建立關系數據模型，分析設計異常，建立實體聯系圖，分析數據之間的關系，分析和設計范式等，可以用SQL語言解決數據庫事務，有能力設計并實現一個基本的具備常見用戶功能的數據庫項目。
課程內容：關系數據庫模型、關系查詢語言、SQL語言學習、實體-聯系（ER）模型、數據庫設計原理和范式、事務處理、并行數據庫。
伊利諾伊理工學院計算機科學專業研究生階段開設有MS、PhD和專業碩士學位項目。
phD項目要求申請者已擁有計算機科學學士或碩士學位，且需擁有很好的成績，如申請者已擁有學士學位，GRE總分和寫作最低要求分別是310和4，如申請者已擁有碩士學位，GRE總分和寫作最低要求分別為310分和4.0分，兩者GRE數學必須70%以上。
碩士項目要求申請者已擁有學士學位，GPA3.0以上，無需計算機科學專業。如申請者本科專業非計算機科學專業，則需修讀相關前置課程。GRE總分和寫作最低要求如下：298和3.0(MS)：292分和2.5（專業碩士項目）。如申請者GPA在2.5-3.0之間，可修讀相關課程，然后申請專業碩士項目。如申請者未被MS項目錄取，則自動轉入專業碩士學位項目的申請者行列中。