USC是中国大陆学生申请率最高的美国高校之一，因为其US News排名高、地理位置好、校友广泛、对转专业友好的特征，深受广大计算机方向以及有意愿转行计算机的学生喜爱。
南加州大学的计算机硕士项目是美国知名的商业化硕士项目，每年约录取900人，其中大约200- 300人来自中国大陆。GRE 平均分 317 + 3.5，托福成绩官网要求总分90分以上，单科成绩20分以上。没有达到要求必须参加2-4学分的语言课程。
在整体上，USC CS Department下的Master项目分为三个大类：
1. CS general(28学分或32学分) 及其下属的8个方向
2. CS Scientists and Engineers项目(37学分，转专业)
3. Informatics Program下属的7个项目(信息学项目，交叉学科)
其中第二个项目，校内人士通常简称为CS37，是专门针对转专业的同学。
而Informatics Program的项目更偏向于数据科学家的培养，以及数据科学在交叉学科的运用，对于本科专业的要求也比较宽松。
统计上看，申请条件较好的同学通常会选择USC保底。而USC本身的申请要求相对于其他TOP30学校较为宽松，甚至可以选择春季入学以及预科，所以很多同学都愿意尝试USC。
所以在南加大中，可以看到学生的本科差距很大，既有来自清华北大的精英，也可以看到来自二本的学子。基于这种情况，很多学生愿意称USC为“水校”。
课程设置
USC的CS硕士项目主要以授课制为主，达到规定的学分要求即可毕业，这也是大部分学生选择的模式。与此同时，有论文要求的学术型硕士作为可选项，需要入学后自行联系导师。两种硕士在课程设置上没有区别。
普通CS专业分为无方向(General, 28学分)、有方向(32学分)两种，具体方向分为：
Data Science(信息科学)
Game Development(游戏开发)
Computer Security(计算机安全)
Computer Networks(计算机网络)
Software Engineering(软件工程)
Intelligent Robotics(智能机器人)
Multimedia and Creative Technologies(多媒体与创新技术)
High Performance Computing and Simulation(高性能计算与仿真)
这些细分专业没有明显界限，第二学期开始前可以自由转换专业。实际上，作为授课型硕士项目，各类细分专业区别并不大。
举例说明，General项目含有一门必选课程CSCI570算法分析，并需要从CSCI561人工智能基础、CSCI571 Web技术、CSCI585数据库系统中选两门。
而Data Science方向中，CSCI570、CSCI585、CSCI561三门课为必选。
所以不同方向的学生最终只有2、3门课不同。这也导致了大部分就业导向的学生为了挤出时间刷题、找工作，大多转向28学分的General项目。
37学分的转专业项目大体上也是相同，只是在28学分的毕业要求上增加了CSCI455 编程系统设计介绍、CSCI402操作系统、EE450计算机网络三门基础课程。
Informatics的学生的课程设置则较为特殊，根据不同的方向分为28学分或者32学分，多为交叉学科。
核心课程多为INF开头，优先满足Informatics学生的需求，部分课程针对CS专业学生开设专场。而针对交叉学科，需要学习2-3门对应专业的核心课程。
举例来说，Healthcare Data Science方向需要从生物医学工程和预防医学工程选择至少一门课程。
