机械考取研究生

本人本科毕业于机械设计制造及其自动化专业，一所普通二本大学。个人比较建议考研。关于机械专业本科生建议考研的类似问题，我也回答了不少，我先用事例谈谈机械读研的情况吧。我以及本科考研的同专业同学现在研究生都已毕业。16年本科毕业时，普通二本大学的机械毕业生能有3000多就不错了，岗位上普通工艺员、质量员、绘图员甚至销售等岗位，当然是在一般省会城市和本专业就业。但也有不少同学去了长城汽车，每月都不到3000，很多同学无法接收这样的现实选择了从事其他行业∶比如房地产销售、计算机编程等。19年，我们几个硕士毕业，都是机械本专业读研，偏向于机械制造和重型机械方向。硕士毕业薪资待遇都在7000以上，从事的岗位都是设计人员或者研发人员，应聘的企业都是国内比较知名的企业。所以，从薪资待遇和就业岗位角度看，机械专业有必要读研！另外，有些专业的薪资待遇是和学历的有关系的，比如机械、电气、材料、土木工程等，一般是学历越高，薪资待遇越好。我周围的同学，研究生毕业后的工作情况和就业环境是完全胜于本科学历。对于机械专业来说，我完全相信∶对于大部分二本机械学生来说，读研后的发展情况会优于本科生的发展情况！读研对于我们学历提升、知识储备、人际关系、层次提升和眼界见识等等都有很大的好处，相信大家或多或少都有所了解。同时，我更相信大多数同学读研的目的就是为了很好的就业或者暂缓就业，真正科研的同学少之又少。所以直接用自己的所见所闻来聊聊机械专业有没有必要读研！当然有！个人看法，仅供参考～对此，您有何看法呢？

2020年05月05日距离初试230天最好的考研经验就是自己的经历，相信每一个经历过考研二战的同学都对自己在备考过程中的薄弱点有清晰的认识，因此在二次备考时会完善自己的备考复习，再战必成。首先要跟大家说的是，报考的时候一定要考虑好，学硕还是专硕，学硕哪个方向，学硕和专硕，其实竞争都很激烈，所以个人感觉除非你是大神，有绝对碾压的实力，报什么就都无所谓了，否则还是要谨慎！　　一定要提前向你要报考方向的学长学姐打听好去年的复试情况和录取情况，本人第一年就踩坑了，实力试了一波水深（不提了说多了都是泪），总之大家在报考方向之前一定要考虑好，特别注意机器人和机制，这两年很不稳定。　　机器人很热门是没错，但是报考人数多啊，具体记不清楚了因为今年实在不敢冒风险，没报机器人（其实有些小后悔），机制录取人数，去年很多，今年明显少了一半，这就导致很多人拿去年的做参考，结果复试扎堆。简单一点说就是，去年机器人爆炸，今年机制爆炸，所以，谨慎！　　以上都是你在复习好的情况下该考虑的问题，如果还没复习好，先别说那么多，我们先来好好学习。　　政治　　本人教材用的前研的全套复习资料(不是打广告，看过之后发现这套资料真的很全很好用）　　很多人都觉得政治不重要，往后放一放再开始不重要，在这里我要告诉你们的是，千万别这么想。政治大家最好早早就开始，每天抽一到两个小时的时间看看视频，刷刷题，及时巩固，前期阶段的任务就是，对基本的知识点进行了解，留下大概的印象，搭建好知识框架。　　等到第一遍过完的时候，基本也就九月中旬了，这个时候希望能抽出一些时间，整理一下知识体系，可以拿一A4纸，对照着每单元内容，尝试写出其中的知识点，越细越好，算是对自己一个小小的测验，然后就是查漏补缺咯，等到十月份的时候，各种背诵的政治手册就开始出来啦。十一月份，各种模拟题也出来了，刷刷选择题，你就会知道，暑假开始搭建好知识框架会有多么重要，依然记得，查漏补缺，以上都是针对选择题的部分，至于大题，本人并没有准备的很充分，只背了肖八肖四还有蒋五的大题，有余力的同学可以背背徐涛20题。相信我，这些够你背到上考场之前了。政治的复习其实都差不多，大家跟着主流走就好了。　　英语单词是重中之重！每天一个单元，就算从现在开始，也能看三遍吧？重要的是要坚持，早上看视频，晚上睡前再巩固一下（睡觉前记单词效果真的好），基本单词就是这样，不用一个个去背，重点词+平时做阅读积累的单词，足够。　　阅读部分，本人一战英语一，二战英语二就觉得英二太简单了，看到什么就选什么就是了，英语二的阅读比英语一简单是真的，但是没有词汇量，还真不一定能看得懂全文，这也从侧面显示出单词多么重要，用你的词汇量去解决一切阅读！　　正题，阅读，暑假之前，15年之前的阅读精读一遍，要达到看着英文原文能够翻译出整篇文章的程度，当中的每个单词，都能准确说出它的意思，尤其针对长难句的翻译，要准确无误。建议第一遍做真题阅读，一天两篇，做完，然后对答案，对照黄皮书进行全文解析，翻译，对文章做全面的理解，这就是我说的精读，不用太在意正确率，越往后你的正确率会越来越高的。　　十月份开学之后，就可以把真题阅读二刷啦，这个时候基本的长难句和单词你都已经掌握了，如果做错的依然做错，说明第一遍对文章的理解还是不够，多反思一下自己错在哪里，是没理解清楚题意，还是没理解文章，长难句的理解不到位。　　阅读就这些吧，哦对了，少做模拟题，真题和模拟题的出题角度不一样，把真题研究透了，时间太多的话，熟悉一下三步法的运用，也就可以了。英语一七选五的阅读和英语二的新题型，都比较简单，就不赘述了。　　写作部分，小作文，按照分类，各个话题背一篇，背20篇左右的模板就可以了，小作文全文其实也就八九句话，20篇小作文里面的句子，灵活运用，一篇小作文很快就能写出来，或者套用现有的模板，改动两三句话，其实小作文大家都是模板，所以最后差距不大的。　　至于大作文，建议暑假就开始练习，一周一到两篇，话题从历届真题的大作文当中找，本人暑假先看了一些写作课，积累了一些常用的句型和方法。十月份写大作文的时候，套用一些句型，勉强也能写出来，越往后就越来越熟练。　　各种常用的句型大家可以对黄皮书上的范文做总结，比如第一段第一句话总结一张纸，第二句话总结一张，第三句话....第二段的结构分三点论述first...second...last but not...举例论证for example....类似这样的，拼拼凑凑，一篇作文自己也能慢慢写出来的，一定要多写多练习！千万别套用模板！写多了自己会有自己的模板的，放手去做吧！　　翻译部分，我觉得翻译是对词汇量的考察，英语一主要考察长难句，如果对历年真题中的长难句理解透彻的话，不难的，英语二的长难句是整段翻译，比较灵活，有的单词不认识，但是通过上下文的意思可以猜出来，要注意的就是不要通篇直译，注意语序。大家考试的时候会遇到的问题就是到翻译的时候剩下的时间不多了，做阅读的时候记得控制时间，一篇15~20分钟，最多了。　　完型填空部分，依然考察词汇量，单词辨析，做的时候先快速浏览一下上下文，理解文章大意，然后第二遍开始仔细研读，无非就是，形容词的意思，相似单词的辨析，上下文转折关系，词组等等的考察，遇到不会的先跳过，答案或许在后面，第二遍做完之后快速带入浏览，把第二遍不确定的单词确定，完成。　　完型阅读大部分人会放在最后做，所以时间上比较紧张，一个0.5分似乎大家不太在意，但是想考高分的话，尽量少错，越少越好。（完型填空其实很考验语感，所以大家没事可以多读读真题阅读和完型，培养语感）　　数学一战的时候，三月份到暑假之前，把课本以及课后题过了一遍，熟悉了一下知识点，算是把基础部分过完了吧，暑期开始之后花了两个星期，把基础班的视频刷了一遍，确定自己基础班知识点没有遗漏之后就开始了强化阶段。　　七月份到八月份，每天都保持至少4~5个小时的数学学习时间，到八月十号左右的，才算是过完强化阶段的一半吧，接下来就进入了狂刷题模式，1000题+660，本来计划的是九月开学之前刷完1000题，然而还是低估了1000题的难度，两天刷一节，白天做1000题，晚上自习室关门后回寝室继续刷660，刷到九月十号才刷完。　　刚开学事情比较多，所以十月份之前就没有刷太多题，做了一些错题的总结，算是查漏补缺吧，十月份到十一月份，刷真题，一天一套，做完对答案，总结，十一月份到十二月份，真题二刷，很多模拟题也出来了，主要的还是通过刷题来查漏补缺吧。　　十二月初到考试之前，继续，三刷真题，还有就是根据知识点，对1000题上的一些经典解法做了一个总结（针对压轴题），看笔记，其实这个时候就是每天保持做题的手感，保证计算速度了。　　不得不说一战时候打下的基础真的很重要，快要步入十一月份的时候，入手超越135，还有市面上各种模拟题，400题等等，疯狂做题，最后快考试之前做了四套卷，对所有做过的模拟题做总结，到考数学前一天，依然坚持每天一套数学题，保持手感计算量。　　两年的备考经验，我觉得数学最重要的无非就是三点，第一点就是基础，一定要在暑假强化阶段，尽力解决你遇到的所有问题，不要留下知识漏洞，越往后越难找，越难补。第二点就是要训练你的计算速度和正确率，很多题你会做，做错就很可惜，或者时间不够用，这就是计算速度太慢了，在保证正确率的情况下提高计算速度吧。第三点就是针对性的大量做题，多做题多培养思维，顺便训练计算能力，当然多做题不是盲目的多做，记得边做题边总结，对某一类题，该怎么做，做多了自然会形成自己的解题套路。　　专业课　　专业课我是暑假开始复习的，先看课本，做笔记，然后刷分知识点刷题，再往后就成套刷真题，这种状态一直到考试结束吧　　北交机械工程，960机械原理，自动控制原理二选一，本人两年都选考机械原理，毕竟本科自控学的不是很好，大家还是尽量选自己比较拿手的一门吧。　　教材，机械原理用的西工大第八版，第七版也可以看一看，配套机械原理的课后习题解析，以前的真题多出自这些书的课后题，最近两年考试越来越灵活，难度估计以后会越来越大，这也是从去年开始北交专业课分数普遍不高的原因，有兴趣的可以去查一下，130以上都难得。　　机械原理，多动手画图！拿着真题练，花200块钱买本专业课资料，画图在考场上是最花时间的，八，九道大题，第一道自由度的计算，第二道连杆机构，第三道凸轮，反转法的考察，第四道，齿轮，渐开线，或者计算，最后一道一般是飞轮，转动惯量计算，题型变化不大，有针对的去刷题，有时间可以买本机械原理习题集，多做做总没坏处。　　机械设计复试才考，这门课东西比较多，比较乱，考试的时候十道选择题，三道大题，一般斜齿轮和蜗轮蜗杆转向判断是必考的，螺栓组的强度计算，轴承寿命校核，还有轴系改错，基本就这些大题吧，依然是，针对性的练习。选择题部分嘛，平时注意记忆。　　专业课复习的时候，参考考试大纲，可以拿去年的做参考，一般变化不大的，必须要说的是，专业课的考察前年和去年越来越灵活，在教材和历年真题上以及越来越难找到原题了，今年，大胆预测一下，所以我们能做的就是夯实基础，打铁还需自身硬嘛毕竟。　　回顾两年的考研经历，给大家一些小小的建议　　首先要对自己的复习有一个明确的计划，明确时间节点，该完成的一定要完成，完成不了反思一下为什么没有完成，是因为懒惰还是有别的因素，计划+执行力，缺一不可，尤其是执行力，大家都有很好的计划，但是真正做到的有几个呢，拉开差距的正是执行力，也就是，坚持。　　其次就是平时要注意学习方法和效率，不要只埋头做题，不同科目学习方法不同，因人而异，自己多学习，多反思，反思自己的学习状态，复习进度，千万别被自己的努力付出所感动，有的时候你埋头苦干一个月才完成，别人轻轻松松半个月就完成了，这就是学习方法，这就是效率。　　最后就是注意考试技巧，考试的时候你不是要把题做出来，而是要尽可能的去拿高分，所以遇到不会的，有选择的跳过。复习的时候也要注意这点，如果你哪门课达到了瓶颈，就别花费太多时间了，提升空间不大，多花点时间在弱项上，想考高分，你不仅得有强项，更重要的是没有弱项！　　就这些吧，希望可以帮助到大家，仅供参考，希望大家复习的时候注意身体（重中之重）！实在复习不下去的时候给家里，朋友打个电话，或者抽半天时间出去放松下，回来之后迅速投入学习之中，劳逸结合嘛　　加油！考研必胜！你是最棒的！

文|学个习原创文章，欢迎转发分享！！最近，有一位同学问，自己大学所学专业为“机械设计类专业”，但是，了解以后有点太喜欢这个专业。并且，也听很多人说，机械类专业还是一个“天坑”专业。所以，想在大三时“跨专业”考研，不知道可以考哪些专业？希望给点建议。首先，机械专业作为一个传统工科专业，确实没有摆脱“天坑专业”这个称号。而究其原因，无非有以下几个。① 平均薪酬低在某研究院发布的《2020年中国大学生就业报告》中，机械设计制造类专业的平均月收入只有4707元。② 就业环境不太好机械专业大部分毕业生，毕业以后还是会从事传统机械行业或者从事制造业类的工作。而其工作的特性，决定了工作环境可能不是特别好。③ 发展前景一般，技术成长缓慢随着智能制造等行业的兴起，传统机械行业却未能跟得上节奏与发展步伐。所以，传统机械行业发展前景一般，对于毕业生来说，技术成长较为缓慢。所以，有不少机械专业毕业生选择了其他就业途径，或者“跨专业”考研。所以，下面我们看看机械设计类专业，最好跨考哪些专业？机械专业可以跨考哪些专业？首先，机械专业在所有学科里属于工科大类，而工科类专业考研，基本上都会考数学。所以，给大家的建议是按照考数学与不考数学专业进行分类。① 数学基础好，可以跨考工科其他专业所以，如果你对数学不是特别讨厌，基础也还行。建议考研时可以报考工科类的其他专业，比如，计算机类、软件工程类、电气类、还有控制类专业。这种“跨专业”方式属于小跨，统考科目都一样，专业课有可能相关，考研成功的概率比较高，复习相比来说也是比较轻松的。比如，控制类考研方向专业课基本上都是自动控制原理。机械专业，不少学校也会开设这门课或者其他控制类相关课程。所以说，跨考这些专业，至少会有一些专业基础，不至于从头复习。② 不喜欢数学，跨考其他学科专业如果，对数学没有兴趣或者数学基础不好(高数、线性代数、概率统计)。那么，也可以跨考其他学科，这种属于大跨专业考研。比如，心理学、法学、教育学、新闻传播等专业。不过，这些专业正是由于不考数学，跨考“门槛”比较低，所以说，也是跨专业考研的热门专业。所以，分数线却一点也不低。其国家线在所有专业里，都是属于比较高的专业，比如，新闻传播，2021考研国家线是355分，教育学是337分。当然，除了以上这些专业，你还可以跨考另外一个很有“钱途”的专业。那就是金融类的专业。但是，想要跨考这个专业，必须要有心理准备，因为，这个专业也会考数学，同时，分数线还很高。也是考研专业里比较“卷”的一个专业。特别是你如果想考一些名校，比如，清华、北大、复旦这些“985”大学，即使是上海财经大学这类“211”高校，分数线也不低。比如，复旦大学2021年金融专硕的考研复试线高达400分。所以说，这个专业虽然好，但是，却并不好考。同时，学费也不便宜，几万、几十万都是有可能的。综合以上分析，给大家的建议就是：尽可能在工学里面小跨，如果对数学不感兴趣，那么可以选择不考数学的一些专业。但是，请谨慎选择跨考金融，特别是名校的金融专业。最后，再给该专业的大一新生一点建议。一定要学好英语与计算机针对这个专业(其他工科专业也一样)，给大家的建议只有两点。一是学好计算机，特别是一些编程语言，最好熟练掌握，什么C++，还有Python之类的。二是学好英语，争取过英语六级。这可以在很大程度上给你今后的选择带来更大的空间。无论是将来选择就业，还是选择跨专业考研，都非常有帮助。当然，任何一个专业，都有其优势，所以，如果你真的喜欢，也可以一直坚持学下去，发展也不会太差。以上，一些关于跨专业考研的建议，仅供大家参考。感谢您的阅读，喜欢文章就点赞转发一下吧！

高考填志愿时候对专业的理解程度不够深，不太了解本专业毕业过后能够从事什么样的工作，稀里糊涂的就选完专业，大一第一学期还有转专业的机会，没有把握住，好在还有第二次选择专业的机会，机械类考研可以转什么专业？对于跨考的同学，我给三个建议：1、考虑自身实力，2、尽量选择相近专业，3、入门快的专业。1、考虑自身实力自身实力决定你自己的上限，研究生对学生的专业知识、英语能力、独立进行科研的能力都有较高的要求，所以我们在进行选择专业的时候一定要考虑自身实力，自己英语好不好，基本的四六级过了吗？高等数学的知识点掌握了吗？如果公共课的基础比较好，那你可以考虑跨考，因为专业课你就已经落后于本专业的同学，你公共课成绩还没有优势，就完全看不到成功考研的希望。这种情况最好还是不要转专业，报考同一门类下面的其他专业，如机械工程、机械制造及其自动化、车辆工程等。2、尽量选择相近专业我们在转专业的时候尽量选择相近专业，减少跨考的难度，“机电不分家”，机械也需要绘图能力，也要学习电子技术，你可以考虑电子工程相关专业（电气工程、电机与电器等），还可以考虑控制科学工程相关专业（控制科学与工程、检测技术与自动化装置），计算机相关专业也是非常吃香，机械大类下面有不少专业也与计算机相关，跨考计算机难度很大，想要考计算机的同学需要早做准备。3、入门快的专业如果你就是因为机械考研要考数学，才想要转专业，那肯定不能选择考数学的学科，可以考虑一些入门门槛较低，复习上手快的专业，比如心理学、法学、教育学等专业，这些专业上手较快，自己需要花大量的时间去理解，去背诵资料里面的知识点，正是因为对专业性要求低，许多跨考的同学都会考虑这些专业，导致它们的复试线都非常高，如果自己统考课不过关，一定要谨慎报考。

机械专业是一个比较古老的专业，行情比较稳定，就业工作岗位最多，但是就一点不好，工资太低，跟现在兴起的IT行业和建筑行业没有可比性。干机械的拿着两三千的工资，而做互联网的却拿着一万左右的工资，现在房价炒上天了快，假如单凭那点工资根本无法生存，但是机械行业会一直存在下去的。机械无处不在，无论在哪个行业都会得到机械，例如建筑用的建筑工具，计算机行业用的芯片形状等等不都存在着机械的影子吗。其实机械专业的出路还是很多的，只是相对来说工作环境和成长会比较的艰苦！我自己是学机械的，家里人也有从事机械行业，所以对于机械行业也有一些了解。机械专业在很多领域内都有涉及，军事，航天航空，船舶，汽车，电气，模具设计，工程机械，重工，高新技术，自动化，智能化，等等。很多行业都跟机械有关。就我大学自己班级的就业情况来看，三十多人，除了考研考公的，很大一部分从事的都是机械相关行业，两个学霸去了山东航空，一个东北哥们儿去了苏宁易购，大概七八个做了模具设计，十几个签了民营机械公司，一个工作大概一年后回家经营自家珠宝店，一个从事工程造价行业，班上的几个女生一个考上研，剩下的一个做了婚庆行业，一个回老家当公务员。我所了解到的，就是这么个就业情况！再综合毕业前学院给我们看的就业调查，当时还被机械类专业高达99%的就业率吓一跳，看过之后才发现，原来就业真的是一个专业各行各业的都有。甚至连回家卖海鲜都被算是就业，也是服了学校的统计了！也只能说是八仙过海各显神通了！大学期间有幸认识了很多的本学院的研究生学长，都是机械专业的，经常一起喝酒，顺带的也跟学院的几位教授喝了几次，有两个研究生毕业后已经考上了博士，一个复旦一个厦大，喝酒的时候也听他们讨论过机械行业的现状，纯机械行业现在的形势是渐渐在衰落，生产和设计研发现在基本的走向是自动化和智能化，一个教授讲述了他的前半生，九几年大学毕业，进工厂干了五年，天天呆车间，每一道工序自己都亲手操作过，获得了工程师职称后，又干了两年，期间开始在其他公司挂虚职，做顾问，又获得了高级工程师的职称，就慢慢开始回学校任教，自己也开始接项目，后来就专心在学校任教和做项目研发，在外面好几个公司挂有顾问的虚职，一个公司每年两三万，如果公司的设备没出问题基本不用担心，在校任教了五六年后，评选了副教授，又过两三年就评上了教授，开始带研究生，每年都带着研究生一起做项目，记得在大二时候有些教授也会叫自己带班的本科生到实验室帮忙，美其名曰项目实习，虽然是苦力居多。如果想要在机械行业发展，从事设计生产的自动化方面最好下点功夫，大型机械或者重工类也一样，现在机械类只要涉及到设计的，你就必须连生产也要懂，基本的加工过程也必须清楚！我父亲在广州从事了十几年的机械行业，在一家民营的小型机械公司生产工业用冷却风机，现在月薪在4500-6000浮动，私人公司受订单影响比较大，我是在厦门念的大学，本科毕业那会儿，我们班上的，就业月薪基本都是3500-5500，实习期3000-3500，有些公司承诺转正后不低于5000。问过毕业的研究生学长，硕士就业在厦门基本在5000-7000。最后，我还是想说，就业看的是个人能力，而不再是以前的所谓专业对口，你有哪方面的能力你就从事哪方面的工作，这是最好的！各行业有个行业标准，各行业有个行业的规矩，只要我们努力一定能行的。

要想考研选择数据分析方向，可以重点关注一下大数据方向，目前计算机专业、金融专业和统计学专业都有数据分析相关方向的设置。对于机械专业的考生来说，选择计算机专业是不错的选择。数据分析方向是当前的热门方向之一，随着大数据技术的落地应用，未来行业领域会释放出大量的数据分析岗位，所以从就业的角度出发，选择数据分析方向是不错的选择。由于数据分析涉及到数学、统计学、计算机和行业知识等几大块内容，所以需要学习的内容相对还是比较多的。通过读研的方式来学习数据分析是比较现实的选择，能够明显提升自身的人才层次，也会打开新的就业渠道。如果要跨考计算机专业，需要做好三方面的准备，其一是根据自身的学习能力来选择目标高校（科研院所），在选择的过程中要对培养单位的具体方向做一个全面的了解，同时可以简单了解一下目标高校的培养方式。其二是根据目标高校的考试要求来制定复习计划，不同高校在不同的考试环节往往有不同的要求，由于目前计算机相关专业是考研的热点，所以复习时一方面要注重初试环节，另一方面也要注重复试环节。最后，对于跨考生来说，应该尽量获取更多目标学校的复习资料，如果能够得到专业老师的指导，那么会在一定程度上提升复习效率。计算机相关的专业课还是具有一定难度的，所以越早准备越好。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！

首先，机械专业考研完全可以向人工智能方向发展，而且在当前传统制造业结构性升级的推动下，未来机械领域与人工智能的结合会越来越紧密。对于机械专业的本科生来说，如果想往人工智能方向发展，有以下几个选择：第一：立足本专业结合人工智能技术。目前机械专业的研究生教育阶段也有不少方向是结合人工智能技术的，比如数控方向、工业机器人方向、智能装备方向等等，这些方向与人工智能有紧密的联系，是完全可以选择的。当然，不同的高校会结合自身的教育资源来设置不同的方向，在报考之前需要做一个详细的了解。另外，立足本专业考研也会提高考研的成功率。第二：选择自动化相关专业。自动化相关专业的研究生教育与人工智能的联系是比较紧密的，相比于普通的机械专业来说，选择自动化专业的研究生会接触更多智能化方向。在物联网、大数据和云计算的推动下，未来自动化相关领域的智能化程度会越来越高。第三：选择计算机相关方向。人工智能虽然是比较典型的交叉学科，涉及到数学、控制学、计算机、语言学、经济学等等，但是人工智能的研究生教育主要集中在计算机相关专业，所以选择计算机专业的相关研究方向也是比较常见的选择。目前人工智能的研究方向集中在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学六大领域，对于机械专业的本科生来说，选择机器人学是不错的选择。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！

8月19号，教育部公布了今年的考研初试时间：2019 年 12 月 21 日至 12 月 22 日；超过 3 小时的考试科目在 12 月 23 日进行，报名开始时间为10月10日，目前距离考研报考志愿仅剩下一个月，许多考生都在犹豫如何选择学校与专业。选择的重要性不言而喻，一个好的选择不仅能让你拥有一个适合的学习环境，更能让你拥有一个好的未来。那么作为机械类考生我们又该如何选择适合自己的考研院校呢？选择学校的方法1.选定专业方向选专业的核心是如何选择你最喜欢的专业和就业前景好的专业，难点在于这两点不吻合，可能你喜欢的专业职业前景并不好。那该怎么选专业？建议大家在兼顾爱好的情况下，尽可能选择就业前景好的专业，因为如果你是生化环材等天坑专业，即使你再努力也很难赶得上计算机软件专业毕业生的收入，老实说专业是敲门砖和金钥匙，如果没有这个东西，你在就业市场就会丧失竞争力，如果你对计算机软件感兴趣可以尝试报考计算机软件专业。2.依据专业选学校既然专业已经选定，那我们就来选择学校，我们首先要参考教育部的学科评估排名情况，整体了解学校在专业领域的排名情况，此外我们还要结合学校的综合实力进行分析，实力允许的情况下我们首选清华大学、华中科技大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学等985院校，其次为工科类211大学以及燕山大学、江苏大学等高校，但是这并不是绝对的，因为我们还要考虑今后自己发展的地域。3.按照就业地选城市总体而言机械领域的行业性很强，虽然大连理工大学为985高校，但是如果选择在铁路领域就业，其受认可程度可能远不及西南交通大学，因此在报考的时候就要认真思考自己毕业之后想要从事工作的领域。当然不管你去什么领域就业，清华大学等几所名牌大学认可度都是比较高的。4.自我评估首先你要搞明白你为何读研，读研的机会成本很高，所以多数人会选一个相对较好的大学，因为这样更容易实现自我价值，正确的目标院校应该是自身能力与自身追求的有机结合。对于目标院校的选择大家一定要量力而行。目前已经快9月了，大家对自己状况应该是比较清晰了。需要深入思考的细节1.就业前景目前来看机械类专业就业前景大不如从前，尤其是汽车制造业下滑明显，选择一个好的行业变得至关重要，我们需要深入思考我们读完研之后想要干什么，如果你想创业，一个好的平台是你最好的选择，也就是尽可能选择学校名声大的高校，而不需要考虑专业方向；如果你是想在行业领域深入发展，那还是需要选对行业，就行业而言，小编推荐铁路行业的西南交大和北交大。2.调剂机会对于很多对于考研势在必得的考生来说，调剂是一定要提前考虑的，报考热门院校冷门专业，在同一专业之内，可以获得更多的调剂到非热门院校的机会，甚至也会有调剂到冷门院校热门专业的机会，而冷门院校热门专业的调剂机会相对较少。机械类院校梯度第一梯队：清华大学+哈尔滨工业大学+上海交通大学+华中科技大学+浙江大学+西安交通大学适用人群：顶级985高校，行业热点高校，报考难度大，要求基础及其扎实，复习努力。第二梯队：天津大学+北京理工大学+大连理工大学+北京航空航天大学+同济大学+吉林大学+国防科技大学适用人群：全部为985高校，建议优先选择，学校区域性相对较弱，认可程度高，适合学习基础较好，复习得力，稳中求胜。第三梯队：华南理工大学+重庆大学+湖南大学+中南大学+西北工业大学+东南大学适用人群：全部为985院校，实力很强，院校牌子够硬，建议基础较好，但复习不完美的同学报考。第四梯队：东北大学+中国农业大学+山东大学+合肥工业大学+南京航空航天大学+北京交通大学+西南交通大学+南京理工大学+燕山大学+武汉理工大学+西安电子科技大学+长安大学+江苏大学+中国矿业大学+上海大学+太原理工大学+北京科技大学+北京工业大学+哈尔滨工程大学+河北工业大学+华东理工大学+武汉大学+中国石油大学+东华大学+四川大学+电子科技大学+福州大学+广东工业大学+浙江工业大学+北京邮电大学+各地机械类研究所适用人群：此梯队有985机械较弱大学，也有强势211大学，为考研主力军，大多数考生的选择，重点指出很多机械类研究所待遇优厚，值得大家报考。第五梯队：其他开设机械类专业的重点大学及地方理工类专业院校适用人群：复习情况不理想，基础有所欠缺的同学。

对于机械专业的跨考生来说，在读研计算机专业时，可以考虑一下智能装备方向，一方面智能装备的发展前景比较好，在产业结构升级的推动下，未来智能装备领域的高端人才需求量也会比较大，另一方面智能装备方向也需要了解一定的机械知识，可以充分利用自身的知识结构。智能装备是一个大的方向，不同学校会根据自身的资源整合情况，包括课题资源、导师资源和行业资源等，来确定具体的培养方向和培养策略，所以在选择该方向的时候，要充分考虑到自身所在学校的情况，尽量选择学校的传统优势方向，这样往往会有一个更好的科研和学习体验。除了智能装备方向之外，当前还可以考虑一下大数据和人工智能相关方向，相信在5G通信和新基建计划等多重因素的影响下，未来大数据和人工智能人才的需求量也会非常大，而且由于相关人才的缺口比较大，所以相关岗位的附加值也比较高。从近两年大数据、人工智能方向研究生的就业情况来看，整体的就业表现还是比较不错的。对于计算机专业的研究生来说，在读研期间要重视三件事，其一是重视文章的阅读量，而且要选择一些重要的文章，完成相关的实验，其二是要重视科研方法的培养，要充分利用课题组的各种科研资源，其三是要重视交流，尤其要重视与自己导师的交流。最后，如果未来要进入企业发展，在读研期间应该尽量多积累一些行业知识，这会在一定程度上提升自身的就业竞争力。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，都可以私信我！