而在计算机科学这个大领域中，除了人工智能，还有非常多细分领域是目前人才需求、就业前景都非常好的专业。
今天就为大家再推荐几个实用型、应用型都兼备的计算机科学细分领域：
即Machine Learning，机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。在学习ML的同时，要学习如何在其他领域运用ML。
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。
机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
就像人类的决策过程一般，机器学习可以“模仿”人类的决策过程的习惯，自动“取其精华去其糟粕”，我们以挑橘子为例：
1. 我们从市场上的橘子里随机的抽取一定的样品（在机器学习里叫做训练数据），制作成下面的一张表格；
2. 从表中记录每个橘子的物理属性，比如颜色，大小， 产地等。（这些橘子的属性称之为特征）;
3. 还记录下这个橘子甜不甜（这叫做标签）;
4. 我们将这个训练数据提供给一个机器学习算法，然后它就会学习出一个关于橘子的特征和它是否甜之间关系的模型;
由于互联网和社交媒体的兴起，数据量空前庞大，而获取数据的设备也越来越多，如智能手机和微型传感设备收集数据、科学仪器收集类似的基因组数据，天文数据，医疗。管理和分析“大数据”需要全新的技术和系统。
除了通过常规数据库系统及相关应用程序管理数据外（已经难以驾驭多样化嘈杂的数据分析），还要增强捕捉和关联个人数据，保护安全和隐私问题的能力。要解决大数据管理的各个方面， 需要学习的方向包括：高性能计算，数据库，云计算，分布式系统等领域。
Software Engineering&Programming Languages的目标是改进现有的技术来提高软件系统的成本、准确性和可用性。将这三个互相制衡的因素都实现，是目前软件工程研究的重点。
同时软件工程也致力于软件的开发，测试及维护等等工作，立志于解决复杂系统及处理程序中产生的问题。编程语言的学习目的主要是为了提高程序的安全性和隐私性，极大限度的提高软件的灵活性，可靠性，可用性，高效性，可重复利用性。
编程语言的学习往往会和编译器（Complier）一起学习，研究重点集中在云计算，移动端计算，高利用率系统，静态分析，函数型编程，调试和隐私保护计算。
编程语言的学习还非常侧重于编译器的优化，软件的设计，合成和测试，因而编程语言往往也和软件工程并为一个专业进行学习。
生物数据包括多品种的基因组数据，多态变体的数据库，蛋白质结构和RNA结构，基因数据库，实验生物化学测量数据和生物医学数据。
对这些数据进行表达，操纵和整合需要计算机科学的技术，如数据库，算法，人工智能，图形，信号处理和图像处理，因而生物系统也被称为生物信息学（Bioinformatics）。
2. 对测序获得的序列进行拼接、分析，研究序列之间的关系，从而为生物进化、基因互作、药物研发提供参考。
特别适用于科学和工程领域以及高性能电脑上算法的应用（最明显的就是应用在并行和分布式系统中）。
研究的内容包括数值线性代数，快速求和的方法等等（数值分析）， 并且在不同的领域中也有涉入，比如影像学，流体力学和声学（计算物理学、计算化学、计算生物学）。
高性能计算主要是学习用大型计算机来解决的重大科学和工程问题及并行算法和开发相关软件。
其研究的重点在于从创新的核心数值算法中提炼精华，运用到系统软件或者嵌入到需要大规模生产计算的工具中去。该专业的形成与“大数据”息息相关。有大学也将高性能计算的学习并入科学计算（Scientific Computing）的学习。
在实际使用中，它通常是计算机模拟和计算等形式在各个科学学科问题中的应用。
在电脑发明之前，数值分析主要是依靠大型的函数表及人工的内插法，但在二十世纪中被电脑的计算所取代。如“2x+2=4”，如何用计算机求解。
高性能计算是计算机科学的一个分支，研究集群架构、并行算法和相关软件基础，通过分布式计算实现单台计算机无法达到的运算速度，同时在大规模科学问题、天气预报、生物制药、地形分析、数据挖掘、图像处理、基因测序方面有很多应用。
主要研究在未来云计算环境中如何人机交互，包括办公室，家庭，移动，医疗互动。该课程强调对环境的感知系统，感知接口（如计算机视觉和语音），可视化和学习技术。
还比如：
汽车的驾驶室，人与汽车的交互；
鼠标键盘，人与电脑的当前最主流的交互界面；
小度、小米等的语音和面版交流；
1.机器学习
生活中的应用
5.下次我们再去市场买橘子，面对新的橘子（测试数据），然后将新的橘子输入这个训练好的模型，模型会直接输出这个橘子是甜的，还是不甜的。
2.大数据
即Big Data，相关专业的别称包括：Data Science（数据科学）、Data Analytics（数据分析）、Data Mining（数据挖掘）。
生活中的应用
1、电商-天猫、淘宝、京东等推荐相似商品就是通过大数据，了解了你的喜好和你的潜在倾向，给你推荐了你可能需要的商品。
2、医疗保健-智能手环人们戴上智能手表，可以监控身体状况，帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理
3、娱乐类-抖音、头条等这类APP就是通过大数据算法，根据你的历史浏览记录进行了分析和画像，然后系统自动地推荐同类型的内容给你浏览
3.软件工程编程语言
生活中的应用
开发软件，软件测试，网页设计，游戏开发，数据分析等。
4.计算机生物学
即Computational Biology ，是指将开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术，用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。
生活中的应用
1. 对蛋白质或细胞进行建模并模拟一些生物学过程。如，核酸测序技术获得的DNA序列、RNA序列信息。
3. 药物研发和蛋白质科学研究，如完成多靶点药物设计、蛋白质从头设计等更深入的课题。
5.科学计算与高性能计算
即Scientific Computing & High - Performance Computing，是关注构建数学模型和量化分析技术的研究领域，同时通过计算机分析和解决科学问题。
生活中的应用
6.人机交互设计
即Human-Computer Interaction，是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流，并进行操作。它与认知学、人机工程学、心理学等学科领域有密切的联系。
生活中的应用
各类遥控器，这是人与各类设备，例如电视、空调等的交互媒介（用户界面User Interface）。
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