计算机学术研究生

计算机类专业是我国高等院校开设最多的一类专业，同时也是学习人数最多的一类专业。为了以后能有更好的发展，很多计算机专业的同学会选择考研，2018年研究生考试报名的时间越来越近了，如何选择报考院校是同学们很关心的问题。那么，众多的高校当中，哪些大学的计算机专业比较厉害？哪所大学比较适合你呢？下面我们来看一下。一、清华、北大，学霸专属，报考风险大我国计算机学科领域最强的三所大学是国防科技大学、清华大学、北京大学，其中国防科技大学是军校，已经停止招收地方研究生，所以清华大学、北京大学是计算机专业的同学可以报考的最好的两所大学。但小编想提醒的是，普通本科院校的学生报考这两所大学风险很大，除非你学习超好、综合素质又比较高，因为报考清华、北大的一般都是985大学的精英，竞争会很激烈，再者，清华、北大研究生招生计划中，推荐免试生占了绝大一部分，有的学院甚至占到90%，也就是通过统招考试招的名额会很少，这样你被录取的几率会非常小。二、拥有国家重点一级学科的985高校拥有计算机国家重点一级学科的高校总共有七所，除了上面提到的三所，还有北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学。上海交通大学应该是这几所里面最难考的大学，而且统招人数也不是很多，2017年学校计算机相关专业学术性硕士只招收19人，专业硕士招收45人。北京航空航天大学招收的名额稍微多一点，学术性硕士硕士有48人，专业性硕士有105人。哈尔滨工业大学是招收人数最多的，学术性硕士和专业性硕士加起来有174人。这几所985大学当中，上海交通大学、北京航空航天大学地理位置比较好，竞争比较激烈，性价比最高的要数哈尔滨工业大学了，难度比前两所要低点，学科实力却不比它们差。三、拥有国家重点二级学科的高校现在，十一所高校拥有计算机国家重点二级学科，其中大部分是985大学。浙江大学、复旦大学、中国科学技术大学是比较热门的院校，考取难度也比较大，比如浙江大学2017年自主划定学校线就高达330分，英语线更是高达55分 。几所中西部高校要相对容易些，比如武汉大学、华中科技大学、四川大学、西北工业大学等，其中华中科技大学计算机学院2017年划定的英语线才50分，比浙江大学的学校线还低5分。其实，有一所非985高校也有计算机国家二级重点学科，那就是安徽大学，这所学校考取的难度要低很多，成绩不是很好的同学可以重点考虑一下。四、211院校中实力较强的几所大学211院校中计算机学科实力最强的要数北京邮电大学了，学校的计算机学科在校友会学科排行榜中，排名国内前22名，在2012年教育部组织的全国高校学科评估中，学校的计算机学科是所有211高校中排名最高的，甚至超过了复旦大学、中山大学等985高校。另外一所比较强的高校是西安电子科技大学，学校在校友会计算机学科排行榜中的排名和北京邮电大学相当，其他的高校像北京交通大学、北京工业大学、合肥工业大学、哈尔滨工程大学等学科实力也都比较强。五、非211高校中比较厉害的大学非211高校当中，很多大学的计算机学科也很强，比如重庆邮电大学，学校是2012年全国高校计算机学科评估中排名最高的非211大学，重庆邮电大学还拥有计算机一级学科博士点。另外一所比较好的大学是深圳大学，学校的计算机学科被校友会评为五星级学科，实力和四川大学相当，报考深圳大学还有一个好处，就是地理位置比较好，因为深圳是我国互联网企业比较发达的城市，这将对你以后的就业很有好处。如果再推荐几所非211大学的话，那就是天津理工大学、山西大学、燕山大学了，这几所学校的学科实力也都排名靠前。以上信息仅供参考，具体信息以各高校公布的信息为准。你想报考哪一所大学呢？欢迎大家在下面评论，发表见解。

近几年随着互联网行业的快速发展，科技企业对中高端人才的需求量持续增长，同时薪资待遇也水涨船高，所以计算机相关专业的研究生入学考试也比较热门，在这些报考的学生当中就有不少是非计算机专业的本科生。对于这部分报考的学生来说，首先要解决的问题是如何通过统考，紧接着还要认真准备复试，毕竟复试环节的竞争也比较激烈。对于跨考的考生，我给出以下几点建议：第一：制定一个适合自己的学习计划。准备考研一定要有一个系统的学习计划，对于跨考的学生来说更是如此。要想跨考计算机相关专业的研究生，可以从专业课的考试内容入手，一方面可以准备考试，另一方面也可以系统的学习一下计算机相关知识。不少学校的专业课考试包括编程语言（C语言）和数据结构。如果在学习的过程中有人指导一下会有更好的学习效果，也会节省大量的学习时间。第二：准备过程要有重点侧重也要兼顾知识的全面性。在备考的过程中也要注重计算机基础知识的掌握，应该了解一下计算机操作系统体系结构、计算机网络、数据库等基础内容，同时应该抽出一定的时间来完成其中的一些实验，这样会帮助考生理解很多计算机领域的抽象概念。第三：注重交流。与老师和学长进行必要的交流会对考研起到一定的促进作用，一方面会增强自己的考试信心，另一方面也会得到一些具有实际意义的建议，比如专业课考试的重点、复试环节的重点、考前需要重点关注的内容等等。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

2019计算机考研院校排行：北航3，武大8，北邮9，杭电15，复旦18计算机科学与技术专业是近年来比较热门的专业，随着本科计算机专业毕业生数量的增多，很多本科毕业生打算考研的比较多，计算机普通本科专业毕业后，很多人面临的选择是继续考研，还是直接工作。这个确实是一个很难的抉择，到底是考研还是工作，是一个仁者见仁智者见智的问题，没有谁好谁坏。下面小编大概说下计算机普通本科毕业后考研和直接工作的区别及2019计算机考研高校热度排行。计算机专业计算机普本毕业后考研的同学有两种。一种是毕业后没有找到工作的，另一种是确实对计算机学术有进一步要求的。计算机考研要考的科目有公共课和专业课，且所有科目都要通过考试才行，有一门不通过都不行。所以你可以看到，为了考研有多少人付出了很多的艰辛。如果是考外校的计算机专业，你还要搞清楚外校的计算机考试大纲。就算考研考取了，并不意味着就轻松了。读了计算机专业的研究生，你要毕业，那么就得发论文，要发论文，就得有项目做。计算机专业研究生也许比本科要辛苦多了，最重要的是，计算机专业研究生毕业后还是要找工作。北京航空航天大学如果你实力强，计算机普本毕业就找到工作，也许刚开始起薪要比计算机专业研究生要低一些，但这不绝对，而且工作几年，薪水超过同样工作年限也是大有可能的。一般而言，工作更看重的是能力，而不是学历，当然计算机专业研究生的学历也是有用的，因为有些公司，有些单位招人时确实有学历要求，或者在评职称时有学历要求，那么2019计算机考研比较热门的高校排行情况如何呢？2019计算机专业考研高校排行榜2019计算机专业考研院校前三强是清华、北大和北航，由于地理位置好，学科实力强，报考的学生较多，当然难度也非常大了；排在第四第五的是上海交大与哈工大，前5所高校中哈工大考取的难度相对要低一些，当然学科实力并不弱，是一所性价比较高的考研计算机的目标院校。杭州电子科技大学排在六七八位的是三所985高校，华科、浙大与武大，它们在计算机专业方面实力较强，三所高校的位置较好；接下来的三所高校是两电一邮，三所高校都是行业性的互联网、通信强校，虽然有两所211高校，但实力一点都不比985院校差，是分数中等偏上考生的理想考研院校。后面的计算机强校还比较多，像杭电、重邮、燕大、南邮都是一些实力较强录分相对来说较低的双非院校，大家对2019计算机考研院校怎么看？

刚准备考研的时候，很多人都会遇到这样一个问题，那就是我该选择学术型硕士还是专业型硕士呢？对此很多同学其实都不了解，当初学长其实也不怎么了解，只是以前我的学长学姐都报的是学硕，因此我也选择了学硕，直到这两天很多学弟学妹问我关于学术型硕士和专业型硕士的问题，我觉得有必要系统了解一下了。今天我想和大家谈一谈学术型硕士和专业型硕士的6个差别，可以硕士学长的吐血收集，非常全面，大家可以收藏起来以后说不定还能用到哦。第一个差别：培养目标不一样学术型硕士目的是要把你培养成一个理论人才，而专业型硕士是要把你培养成一个实际操作型人才。那具体是怎样的呢？首先和大家讲一讲学术型人才培养吧！学术型硕士读研时间一般为三年，在研一期间基本上都是在上课，需要把你三年的课程基本上全部上完，所以课有多少你可想而知。而且一起上课的人基本上都得hi几个或者十几个，所以逃课很困难。早一段时间看到一个正在读研的学姐发的朋友圈，她说上了一天的课了下午就半个小时时间吃饭，晚上还得继续上课。可见，研一的时候课程是有多么的繁忙。研二的时候主要是做项目做实验，说白了就是给导师打工，对于文科类专业可能没什么实验，但是自己也要专研课题。对于理学类专业那就实验非常多，因为导师会承接很多大项目，自己一个人是无法完成的，而招来的研究生就是用来帮助导师完成这些大项目的。除此之外学长还想和大家说的是，如果你是读的理科，那么因为老师接的项目大，科研经费比较多，那么导师大多数情况下每个月都会给你一些补助哦！但是对于文科类专业，因为老师科研经费比较少，所以这项福利可能会比理科差那么一些。到了研三上学期的时候，大家就要开始写开题报告了，列出自己毕业论文的提纲，然后就开始跑实验室，泡图书馆，查阅各种资料写论文，写好论文交给老师修改，一般来说刚开始一两次都不会通过的，经过反复修改后才能合格。在研三的下学期会组织一次毕业答辩，和本科差不多，只是比较严格要求更高。很多人会担心自己因为论文写不好会不会毕不了业，这个完全可以放心，读研和读大学都是一样的，都是严进宽出，只要你不是非常得罪老师，老师都不会为难你的。而对于专业型硕士基本都是两年或者两年半，当然也不排除有的学校是三年。在第一年其实和学术型研究生是一样的，就是每天上课，而且你会发现同一个专业上的课都是一样的。但是到了第二年，专业型硕士会去企业实习，并且在企业会有另一个校外指导导师，在企业主要就是让大家多学习一些实际性操作，成为该方面的专业型人才。第二个差别：考试难度有差别一般来说呢，考专业型硕士的难度会比考学术型硕士的难度要低，但是有少数专业是专业型硕士反而更难，就比如说医学专业，反正就是竞争很激烈。学长查到了2014年的数据，大家看到数据应该会很明白。中国2014年考研人数是172万人。其中专业硕士研究生报考人数为68万，也就是近40%的人报考专业硕士研究生，其余报考学术型硕士研究生大学占60%。而那年考研录取比例约为3：1，录取的研究生总共是57万左右，专业硕士录取比例接近50%。也就是说，加入现在有100人考研，其中有60人报考学术型硕士研究生，40人报考专业型硕士研究生。最后总共录取33人，学术型录取17个，专业型录取16个。通过这些数据，大家应该能够看明白那个录取率高了吧？第三个差别：考试科目不一样这一点学弟学妹们都应该注意一下，一定要到你报考学校的官网查清楚你考的是哪一门。大多数专业的学术型和专业学位考试科目中政治和专业课考试都是相同的。但是对于数学和英语两门学科，差别其实有点大。一般来说，学术型考试的英语考的基本上是英语一，但是专业型考试考的英语基本为英语二，但是这也不是绝对啊，最后还需要参考你们报考学校的官网。数学有些也有不同，数学分为数学一、数学二、数学三，大家要注意了，因为虽然同为数学但是侧重点不一样，大家复习一定要有的放矢，不能盲目去复习。有一种考试心态是很忌讳的：我把全部的都学会，管它考什么。这种心态最后只有失败，当然你特别牛除外。第四个差别：学费不同对于学术型硕士和专业型硕士的学费大家也有必要了解一下，一般学术型硕士研究生学费为8000元/年左右，平常奖学金较多，很多学校都是全面覆盖，也就是说所有学生都会有奖学金，只是有的多有的少，一般奖学金就够你一年的学费了，平常生活费也有补助，基本不需要父母出钱。但是专业型硕士研究生学费比较高，大约为12000元/年左右，平常奖学金也比较少，所以想读专业型硕士研究生的同学们还是得准备一些钱哦！第五个差别：学位证不一样如果你读的是专业硕士是全日制得专业硕士，毕业的时候和学术型硕士一样，都是双证齐全，既有毕业证，也有学位证。但是如果你读的是在职专业硕士，那确实只有单证。另外，学术型硕士和专业型硕士得毕业证和学位证都一样吗？答案是，毕业证是一样的，学位证不一样。具体差别在于学术型硕士的学位证会细到你所报专业所在学科门类的学科门类名称，而你如果报考的是专业硕士，你的学位证将会细到你所报考专业硕士的专业硕士名称！看着很绕，举个例子吧！比如你是会计专业，学术型硕士研究生会授予“管理学硕士学位”，而专业型硕士则会授予“会计硕士学位”。第六个差别：考博士不一样中国的博士生招生实际也分为两种：学术型博士和专业型博士。只不过专业型博士在国内没发展那么快，专业硕士现在是39种，专业博士现在是10种都不到。也就是说想读博的最好读学术型硕士！

研究生阶段的研究方向通常都具有较高的研究价值，在方向的选择上要注重以下几个方面：第一：个人的兴趣。通常来说，兴趣是驱动学习最好的方式之一。在方向的选择上首先应该考虑个人的兴趣，有兴趣才能够更好的主动学习。当然兴趣是建立在对具体方向的认知之上，通常在选择方向之前要对不同方向做一个较为全面的了解，可以跟具体方向的导师进行交流。不少学校也会定期举办不同方向的介绍会，同学们应该仔细了解一下。第二：发展趋势。虽然研究生阶段的研究方向都有较强的研究价值，但是在具体方向的选择上，也应该结合未来的发展趋势。当前是大数据、物联网和云计算的时代，未来更是智能化时代，这些方向的发展趋势都非常不错，可以重点考虑。不同方向的细分领域也比较多，比如人工智能方向就有机器学习（包括深度学习）、自然语言处理、计算机视觉等等。第三：个人发展规划。有的同学对于未来的发展有较为清晰的规划，那么在方向的选择上就要与自身的发展规划相匹配。如果未来要到科技公司工作，那么就需要加强技术在落地应用方面的研究，如果未来要搞学术研究，那么就应该深挖技术的理论深度，所以不同的发展规划往往对于方向的选择也有一定的影响。最后，不同高校或者科研院所往往都有比较擅长的领域，在这些擅长的领域通常都有比较著名的专家，选择这些方向更容易做出成果，同时对于未来的就业也会有较大的帮助，所以这一点也需要学生重点关注。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

计算机专业本身就是一个很容易就业的专业，毕竟是技术型人才，现在又是互联网时代。考完研后再就业的优势，想必刀仔在这里也不用再多提了，那就是高薪！高薪！高薪！1.计算机专业简介计算机硕士是对整个计算机专业的统称，是隶属于工学学科门类之下，报考代码以08开头，也有隶属于理科学科门类之下，以07开头，包括计算机学术硕士和专业硕士。2.计算机考试1.统考计算机考研统考专业课由教育部出题，全国统一考试，统考编号代码是408，即计算机科学与技术学科联考计算机学科专业基础综合考试，考试科目分为数据考试形式采用闭卷笔试，满分150分，考试时间是180分钟。试卷题型结构为：单选题和综合应用题。单项选择总分是80分，共40道题，每个小题2分；一般情况下，1—10题是数据结构部分，11—22题是计算机组成原理部分，23—32题是操作系统部分，33—40题是计算机网络部分。综合应用题总分是70分，共7道大题。一般情况下，41、42题是数据结构，分值各为10分和15分。43、44题是计算机组成原理，各占分值为8分和13分。45、46题是操作系统题，各占7分和8分。47题是计算机网络，分值为9分。2.非统考对于非统考院校来说，考试科目因学校而异，有的学校可能4门都考，有的学校可能只考一门或者两门，有的学校可能考其他专业课，考生需要依据自己考试的学校到官网查询相关考试科目。3.专硕与学硕的区别1.培养方向不同学术型硕士以培养教学和科研人才为主，授予学位的类型主要是学术型学位；专业型硕士是以培养具有扎实理论基础，并适应特定行业或职业实际工作需要的应用型高层次专门人才。专业学位教育的突出特点是学术性与职业性紧密结合，获得专业学位的人，主要不是从事学术研究，而是从事具有明显职业背景的工作，如工程师、医师、教师、律师、会计师等。专业学位与学术型学位在培养目标上各自有明确的定位，因此，在教学方法、教学内容、授予学位的标准和要求等方面均有所不同。2.学制不同计算机学硕一般采取三年制，专硕一般是2-3年。3.导师不同在读研期间，学术硕士一般采用单导师制，即学术理论指导导师；而专业硕士采用双导师制，即一个学术理论指导导师，一个实践活动指导导师。4.考试难易程度有别学术硕士一般考英一和数一，而专硕一般考英二和数二，同样的复习时间，一定程度上，考专硕的同学压力相对较小，学习内容和难度方面都有不同程度的降低。5.学习费用有所不同学硕整体费用一般略低于专硕，一般在8000元/年，专硕一般在每年几万不等，有的甚至十几万、几十万。

首先，计算机科学与技术专业是近些年来的考研热门专业之一，从近些年来的研究生就业情况来看，计算机科学与技术专业的整体就业形势还是不错的，薪资待遇也呈现出稳步提升的态势，大部分毕业生更倾向于就业到大型科技公司或互联网公司。当前IT行业对两类人才的需求量比较大，一类是技能型人才，另一类是创新型人才，技能型人才以职业教育为主，而创新型人才则以研究生教育为主。技能型人才的工作岗位主要集中在产品生产、安装、维护等方面，随着产业结构的升级，未来整个IT行业会释放出大量的技能型岗位，尤其在智慧城市、智能家居、农业物联网等领域。目前教育部门为了提升本科生的就业能力，大量的普通本科高校也在进行职业化教育改造，大幅度提升了实践课程的比例。除了技能型人才之外，创新型人才则是另一个行业需求的热点，随着产业互联网的发展，未来以大数据、物联网、人工智能为代表的一众技术将逐渐应用到传统行业，这个过程需要大量的研发型人才来完成新技术的落地。相对于技能型岗位来说，研发型岗位的薪资待遇和发展空间则更为广阔。计算机科学与技术专业比较注重基础知识的教育，而且涉及到的知识面也比较广阔，毕业生的岗位适应能力也比较强，目前IT行业有大量的从业者都是该专业毕业的。在具体学校的选择上应该根据自身的学习能力来选择，如果学习能力比较强可以选择一个资源整合能力更强的高校（科研院所），这对于研究生的培养质量有较大的帮助。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

9月16日，南开大学正式公布了2020年的研究生招生简章，最大的特点就是推免比例更高了，总体上南开大学的全日制学硕推免比例接近70%，全日制专硕推免比例接近40%，请不要盲目乐观，这只是全校的数据，具体到每个学院就情况各不相同了，比较热门的人工智能学院，计算机学院，软件学院等学院的推免比例已经接近百分百了，只是碍于教育部的规定只要是招生的专业就不能全部都是推免生，所以才分了一两个指标给统考生。2020年南开大学研究生招生计划南开大学计算机学院是学校的热门专业，在“宇宙机”白热化的就业优势之下这种热度起码还要保持很长一段时间。南开大学计算机学院2020年研究生招生总计51人，其中49人为推免生，就问你怕不怕，学硕专硕分别只有象征性的1个统考名额，这难度恐怕会人许多人望而却步转投其它学校。统考名额较多的学院基本上都是相对冷门的专业，南开大学设置的推免比例一定程度上反映了该校的学院热门程度。环境学院，医学院，药学院等学院的推免比例都不足50%。南开大学其实推免生比例过大这种情况不仅南开大学存在，目前国内一流名校的热门专业基本都是这种情况，大家都是互相推免，留下的少量统考名额也基本上被本校生内部消化，所以那些想通过考研来洗刷高考没考好的学生要注意了，考研这条路可能比高考或者复读上名校的难度更大。所以一些有名校情节的考研者便把目光投向了较为容易的专业硕士甚至是非全日制硕士，专硕的地位现在已经上来了，但是非全日制硕士的日子并不好过，在许多企事业招聘时还是会被区别对待。虽然国内许多高校（大概366所左右）都有推免资格，但是各校每年的推免名额却有很大差别，同样是有保研资格，可能A高校大多数都能进入名校，而B高校保送进入名校的仅有数人。这就跟一些所谓的各省高考一本录取率排名一样，在河南省可能位于省内十名之后的高校都是一本招生，但是这些高校在京沪等地可能只能在二本招生。高推免产生的直接结果就是大大降低了普通大学学生通过努力进入名校的机会，因为这种机制看重的更是你的本科“出身”，一流大学的普通学生就算不能保送进入清北复交这样的名校，也许保送本校都成问题，但是近水楼台先得月只要不是故意混日子，基本上考本校没有多大难度，因为现在考研的复试比例太高了。从推免到复试，可以说普通大学学生想通过考研晋级的道路异常艰辛，而每年的研究生招生规模还在继续扩大，“炮灰”越来越多，甚至出现了为了一纸文凭清华北大本科生去西部211高校读研的境况。名校之路，可能最容易的机会就在当年高考。

大数据和机器学习是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。首先，大数据和机器学习之间存在较为紧密的联系，选择大数据方向的学生通常也需要掌握一定的机器学习知识，而选择机器学习方向的学生通常也需要具备一定的大数据技术基础。要想搞清楚具体选择哪个方向，应该对大数据和机器学习有一个整体上的认知，然后结合自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。大数据技术体系结构经过多年的发展目前已经趋于成熟，大数据相关技术也正处在落地应用的初期，所以选择大数据方向有三点好处，其一是技术体系成熟，学习起来要容易一些；其二是大数据生态逐渐健全，就业岗位多；其三是大数据技术是人工智能的基础，未来的选择空间比较大。大数据方向对于数学、统计学和计算机基础具有较高的要求，目前大数据应用的核心集中在数据分析领域，场景大数据分析是目前比较重要的落地应用之一。另外，目前大数据产业链涉及到数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现等一系列环节，需要的知识结构也存在一定的区别。选择大数据方向通常要结合自身的知识结构选择一个突破点，行业领域的突破点还是比较多的。机器学习是人工智能领域的六大研究方向之一，机器学习（包括深度学习）也是目前人工智能领域比较热门的方向之一，随着大数据和云计算的发展，机器学习在强大的数据和算力支撑下，目前已经有越来越多的项目处在落地应用的初期，未来机器学习的发展空间非常广阔。选择机器学习方向的好处也有三点，其一是机器学习领域的创新点比较多，容易做出成果；其二是目前行业人才短缺严重，就业形势比较好；其三是机器学习未来将广泛落地到传统行业，市场空间巨大。简单的说，大数据方向以数据价值化为核心开展各种课题研发，而机器学习则以知识发现和应用为核心开展各种课题研发。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！