cs专业排名在哪里查？
CS专业排名，有各种版本的排名，不同机构、不同年份的排名都有一定差异。 其中最具权威性的应该是US News发布的最佳计算机科学项目排行榜了。
1. 网址： https：//majors.usnews.rankingsandreviews.com/best-graduate-schools/top-graphics-ranking/computer-science-246392？
2. US News的评估方法：
• 教育质量（25%）包括教师质量（10%）和课程质量（7.5%）； • 科研水平（50%）包括论文发表量和数量（15%）以及研究资金（35%）等指标； • 职业前景（25%）包括毕业生薪资（10%）和工作满意度（7.5%）。 在上述三个维度下，设置10个不同的评价指标，每个指标分为5个等级，根据大学提交的数据进行打分，最后加总计算出每个项目的分数。
3. 结果展示： 结果展示的方式比较独特，不是按排名高低来显示，而是将各个项目的得分情况以图表的形式呈现出来，这样更直观一些，具体展示的图形如下： 这个排行榜单的弊端就在于它仅仅考虑了学院本身的软硬件条件，而没有考虑到学生个人的情况（如GPA、GAP、实习、交换项目等等），所以存在一定的偏误。 但是这个排行榜单被广泛地认可，也被大量引用，因此具有较大的参考价值。
另外，很多类似这样的排行榜单网站，都会列出学校排名的历史趋势，大家可以很方便的查到过去几年里学校的排名情况。 这些历史数据对于申请学校和研究生项目时选择专业有着重要的参考意义。
cs专业排名在软科官网可以查到，软科中国最好学科排名的指标体系包括人才培养、科研项目、成果获奖、学术论文、学术人才5个指标类别，下设17个指标，共计50余项反映学科竞争力的观测变量。
根据不同学科、不同指标的差异，采用差异系数法平等化处理指标数据，然后按照各类别指标占总分的权重进行加权求和，得到每一学科点的加权分数，根 据加权分数进行学科点排名，分数相同的排名并列。以下是详细计算步骤：
1、指标归一化处理。
首先对所有指标按照二级学科门类进行归一化，目的是平衡不同指标的绝对数和数量级差异及分布差异。具体计算步骤为：将二级学科内指标从小到大排序，排序 后的指标值重新分配序号，该序号加1作为新的指标值，原值最大的指标新值同第二大的指标值相等（不唯一时取平均）。然后将二级学科指标加总求和，如果不同 二级学科间同一指标数据量级差异悬殊（如“科研项目”类指标），对指标值进行对数转换，则合并后不同学科的该指标值的量级趋于一致，有利于后续的差异系 数运算。对数转换是为了减小异常值对指标运算结果的影响。
2、指标差异系数化处理。
合并后的指标进行差异系数化处理，具体公式为：指标差异系数=（原始指标值-原始指标值的平均值）/原始指标值的标准差。由于所有原始指标值都是正数， 算术平均值和标准差都是正数，所以差异系数为正数的指标原始值高于指标平均值，差异系数为负数的指标原始值低于指标平均值，绝对值越大偏离平均值的程度越 高，差异系数越大，变量值之间的离散程度也越大，指标对于最终排名的作用也越重要。差异系数取绝对值排序后的平均值是其他指标差异系数排序后的上限，因此 将所有指标的差异系数除以该指标差异系数排序后的平均值。再将所有指标重新按照从大到小排序，并乘以一个定值使得指标取值范围达到1-100，即指标权重 的取值范围，所有指标值加权求和即为该学科点的指标权重。
3、计算学科得分和排名。
指标权重与设定的指标系数相乘后加权求和得到各学科点的加权总分，并进行学科排名。
