牛津大学 –MSc in Statistical Science该项目设置于牛津统计学院,特别关注现代计算密集型理论和方法,旨在培训解决实际的统计问题。具备选择适当的统计方法来解决给定的数据分析问题能力,在计算机上进行分析并能清楚,简洁地传达结果。结合了机器学习的统计课程。可以作为博士跳板,约1/3毕业生会选择继续深造。毕业生可在金融、经济、政府、科学、工业等领域工作。学制:12m,10月开学学费:26,405课程设置:分3个学期,每个学期8个星期。第1-2学期主要是授课,第3学期除了week long practical占一周时间,其他时间就是自己复习考试,然后暑假3个月写论文。考核主要有3部分,平时写Reports占25%,Final Exam占50%,Dissertation占25%。这个项目涵盖的内容十分广泛,而且课时很紧。本科要讲一个学期的东西,这里3-4节课就讲完。Core CoursesApplied StatisticsFoundations of Statistical InferenceStatistical ProgrammingComputational StatisticsStatistical Machine LearningBayes Methods.OptionsStochastic Models in Mathematical GeneticsProbability and Statistics for Network AnalysisAlgorithmic Foundations of LearningAdvanced Topics in Statistical Machine LearningAdvanced Simulation MethodsActuarial Science20Fall申请截止期:9.1开放,11.15,1.24,3.3申请和录取要求:具有高级数学和统计内容的本科学位,1.1/Upper 2.1学位,美本3.6/4.0,由于竞争激烈,基本都是1.1学位,建议国内申请者90+。雅思7.5(7) / 托福110(L22, R24, S25, W24),不硬要G。近三年平均招生比例:47/482。录取案例:美本GPA3.8-数学统计经济triple major 辅修计算机,7-8门graate level课剑桥大学 –MASt in Mathematical Statistics该项目设置于剑桥数学系,剑桥数学系有两个分支系:1、应用数学与理论物理系(DAMTP);2、纯数学与数理统计系(DPMMS,这个系还有一个子部门:统计实验室)。两个系一共提供3个硕士项目:1、MASt in Pure Mathematics纯数学硕士 2、MASt in Mathematical Statistics数理统计硕士 3、MASt in Applied Mathematics应用数学硕士。它们的名字统一被称为Mathematical Tripos,这几个专业的课程合起来被称为:Part III。Part III是为期9个月的数学硕士课程,课程涵盖范围广泛的纯数学、概率论、统计学、应用数学和理论物理学,以及那些通常不属于一级学位课程但仍是独立学习和研究必不可少的基础的高级课程。应用数学硕士、纯数学硕士、数理统计硕士三个专业的学生可以自由选择课程列表里的课程,但是必须要满足不同课程的前提条件,并考虑为最终的学位考试服务。Part III的学生中有不少是剑桥数学本科(Part II)的学生,他们学完硕士阶段后的学位是MMath,而其他来自世界各地的其他学生从Part III毕业后的学位是MASt。Part III的课程设置既有根据不同方向的不同课程,又鼓励学生跨方向选择课程。可以从应用数学与理论物理系(DAMTP)以及纯数学与数理统计系(DPMMS)及其下属的统计实验室提供的课程中,选择6-9门考试课程。这也是剑桥数学系最难进的专业,需要强大的数学背景。以上为offer收割机留学原创编辑,如需转载,请注明出处。学制:9m,10月学费:32,63620Fall申请截止期:9.2-2.14申请和录取要求:数学、物理、统计或者其他拥有大量重要高级数学基础的学科背景,1.1学位,美本3.7/4.0,中国本科学生建议90+。雅思7.0(R6.5, 其他7) / 托福100(25),不硬要G。三个项目一共通常800人申请,310个offer,160个admission,90个internal admission。录取案例:北理工-统计,92.5/108/328帝国理工 –MSc Statistics该项目设置于帝国理工数学学院,为期一年的全日制课程提供了理论和应用统计方面的出色培训。学生可以选择多种选修模块,从而发展自己的专业兴趣,从而深入了解各种统计应用程序和方法。提供了统计硕士课程的六个stream。在申请时,申请人必须首先在“统计”中选择程序MSc,然后将选择其首选stream。MSc Statistics (General)MSc Statistics (Applied Statistics)MSc Statistics (Biostatistics)MSc Statistics (Data Science)MSc Statistics (Statistical Finance)MSc Statistics (Methods and Theory)学制:1Y学费:28,000课程设置:每个Stream的课程设置有所不同,以下列举MSc Statistics (General)、MSc Statistics (Data Science)两个Stream的课程设置。Core molesFundamentals of Statistical InferenceProbability for StatisticsResearch Project5月到9月之间完成一个全职的广泛研究项目Optional moles可以从以下两个/任一一个组合中选修,共计30–32.5个ECTS学分Group 1 (5 ECTS credits each)至少选择三门Advanced Statistical FinanceAdvanced Statistical TheoryBayesian MethodsBig DataBiomedical StatisticsData Science I: DataData Science II: ScienceGraphical ModelsIntroction to Statistical FinanceMachine LearningMultivariate AnalysisNon-Parametric Smoothing and WaveletsStatistical Genetics and BioinformaticsGroup 2 (7.5 ECTS credits each)Algorithmic Trading and Machine Learning (5 ECTS credits)Computational Stochastic ProcessesQuantitative Methods in Retail FinanceSurvival Models and Actuarial ApplicationsTime Series共计10–12.5个ECTS学分Algorithmic Trading and Machine LearningComputational Stochastic Processes*Quantitative Methods in Retail Finance*Survival Models and Actuarial Applications*Time Series*20Fall申请截止期:Rolling,建议1.31前提交申请和录取要求:2.1学位,中国本科学生建议85+(prefer90+)。面向统计、数学、工程、物理相关理工科具有高等数学内容的相关学科。雅思6.5(6) / 托福92(20), 不硬要G。有Skype面试。一般建议申请General/ Data Science方向,其他方向极少录中国学生。录取率也很低,General方向每年大概发放35个左右中国学生offer,Data Science大概15个左右中国学生offer。录取案例:985,GPA 3.8,托福102,GRE322,两段校内科研 UCL – MSc Statistics该项目设置于UCL数学与物理科学学院。该计划采用基础广泛的统计方法,涵盖了现代统计学思想,包括应用的贝叶斯方法,广义线性建模和面向对象的统计计算,以及传统统计学理论和方法的基础。理论知识偏多的,对编程没有太高的要求。学费:28,290课程设置:需修满180学分,必修60学分,选修60学分,论文60学分。Compulsory molesFoundation Course (not credit bearing)Statistical Models and Data AnalysisStatistical Design of InvestigationsStatistical ComputingApplied Bayesian MethodsOptional moles(至少2门)Decision and RiskStochastic SystemsForecastingStatistical Inference (compulsory for students needing to reinforce this area)Medical Statistics IMedical Statistics IIStochastic Methods in Finance IStochastic Methods in Finance IIFactorial ExperimentationSelected Topics in StatisticsBayesian Methods in Health EconomicsQuantitative Modelling of Operational Risk and Insurance AnalyticsDissertation/report完成10,000-12,000字毕业论文20Fall申请截止期:11.1-3.13申请和录取要求:数学、统计等数理背景强的相关专业,至少具备大学水平的数学方法、线性代数、概率、统计知识。2.1学位,中国学生建议85+。雅思6.5(6) / 托福92(RW24, SL20),不硬要G。申请难度较大,往年中国学生约500+申请量,75左右offer量。收割机录取案例:对外经贸+曼大2+2,保险+数学与金融数学,81.4+3.57其他案例:华南理工大学+爱丁堡大学2+2,数学与应用数学+统计,GPA 3.0+、爱大85+,IELTS 7UCL – MSc Data Science该项目设置于UCL数学与物理科学学院。该项目将计算机与统计技能相结合,以解决数据驱动问题,在市场营销、制药、金融、管理等领域均有强大需求。偏理论性的专业,该课程从入门级开始,结合了核心统计和机器学习方法方面的培训,以及一系列可选模块,涵盖了统计计算和建模方面的更多专业知识。学费:31,040Introction to Statistical Data ScienceIntroction to Machine Learning从统计科学模块中选择至少2门,包括:Decision & Risk从计算机科学模块中选择最多2门,包括:Affective Computing and Human-Robot InteractionStatistical Natural Language ProcessingInformation Retrieval & Data Mining申请和录取要求:数学、统计、计算机等数理背景强的相关专业,至少具备大学水平的数学方法、线性代数、概率、统计、计算机编程知识。2.1学位,中国学生建议85+。雅思6.5(6) / 托福92(RW24, SL20),不硬要G。申请难度较大,往年中国学生约500+申请量,40左右offer量。以上为offer收割机留学原创编辑,如需转载,请注明出处。LSE – MSc StatisticsLSE统计学设置于统计学系,强化培养学生在社会科学、经济学和金融等领域中的统计应用。使学生具备成为专业统计人员的工作能力,培养分析和批判性解释数据、建立真实情况的统计模型,及各种编程工具和统计软件的使用。必修课程提供概率论和统计学方法和原理,为更高级的统计建模、计算方法、统计计算和高级概率论的选修课程奠定基础。毕业生将被Royal Statistical Society授予Graate Statistician (GradStat)。学制:9m学费:22,608课程设置:Paper 1ST425 Statistical Inference: Principles, Methods and Computation (1.0)Papers 2 & 3 (Courses to the value of 2.0 unit(s) from the following)ST405 Multivariate Methods (0.5) #ST416 Multilevel Modelling (0.5) #ST418 Non-Linear Dynamics and the Analysis of Real Time Series (0.5) #ST422 Time Series (0.5) #ST442 Longitudinal Data Analysis (0.5) #ST443 Machine Learning and Data Mining (0.5) #ST444 Statistical Computing (0.5)ST445 Managing and Visualising Data (0.5)ST446 Distributed Computing for Big Data (0.5) #ST449 Artificial Intelligence and Deep Learning (0.5)ST451 Bayesian Machine Learning (0.5) #MY459 Special Topics in Quantitative Analysis: Quantitative Text Analysis (0.5) #MY461 Social Network Analysis (0.5)Paper 4 (Courses to the value of 1.0 unit from the following)ST409 Stochastic Processes (0.5) #ST411 Generalised Linear Modelling and Survival Analysis (0.5) #ST426 Applied Stochastic Processes (0.5)MA407 Algorithms and Computation (0.5) #MA427 Mathematical Optimisation (0.5) #MY456 Survey Methodology (0.5) #MY457 Causal Inference for Observational and Experimental Studies (0.5) #SP431 Population Analysis: Methods and Models (0.5) #Other courses may be taken with permission, except for: ST429, ST433, ST436, ST439, ST440, MA415, MA416, MA420 and any courses indexed FM.20Fall申请截止期:Rolling,funding deadlines:27 April 2020申请和录取要求:2.1学位,中国学生建议85+。不限专业,要有大量统计和数学课程基础;雅思7(6.5) / 托福100(R23L22W24S22);GMAT/GRE非强制要求,非英本的申请者强烈建议提交。2018年申请和录取数据:19/277。西财-经济统计,3.7/7/324,实习:BBD数据分析、家庭金融调查;多段学术课题项目经历,滑铁卢交换1年西财-经济统计,3.9/95/310,滑铁卢交换1年西财-经济统计,86.31/7/314,滑铁卢交换1年独家案例|非高绩斩获G5 LSE统计学LSE – MSc Data Science该项目设置于统计系,提供数据科学方法方面的培训,强调统计。学生将获得理论上的全面基础知识以及数据科学的技术和实践技能。毕业生的数学理论学习将达到较高的水平,同时将获得的技术和实践技能将使学生能够应用先进的数据科学和统计方法来调查现实世界中的问题。数据科学计划的必修课程将为学生提供有关数据,计算技术和统计分析的一些基本方面的全面介绍。然后,学生将从众多选项中选择课程,包括人工智能和深度学习,贝叶斯机器学习和大数据分布式计算,金融统计和统计计算。该程序将传统讲座与计算机实验室课程相结合,学生将在其中使用数据来使用编程工具完成动手练习。Capstone Project的合作公司实力强大包括Adobe Research, Alpha Telefonica, Facebook, Microsoft, and Tesco。学费:29,760MY470 Computer Programming (0.5)如果已经有先前的MY470知识,则可以修读Paper 5的0.5学分课程。Paper 2Paper 3ST447 Data Analysis and Statistical Methods (0.5) #如果已经有先前的ST447知识,则可以修读Paper 5的0.5学分课程。Paper 4Paper 5 (Courses to the value of 1.0 unit(s), including at least 0.5 unit(s) of ST courses from the following)MA424 Modelling in Operations Research (0.5) #ST429 Statistical Methods for Risk Management (0.5) #ST436 Financial Statistics (0.5) #Paper 6ST498 Capstone Project (1.0)申请和录取要求:2.1学位,中国学生建议85+。不限专业,要有大量数学课程,如统计,科学,金融,数学等数理学科背景;雅思7(6.5) / 托福100(R23L22W24S22);GMAT/GRE非强制要求,非英本的申请者强烈建议提交。2018年申请和录取数据:16/638;19年数据有所提升,中国学生offer量约25左右。以上为offer收割机留学原创编辑,如需转载,请注明出处。LSE – MSc Quantitative Methods for Risk Management该项目设置于LSE统计学院,提供有关概率、统计和计算方法的深入培养,运用量化分析方法,把控包括但不仅限于经济、金融、保险等行业引起的风险。该计划是LSE为及时响应业界对风险管理、金融、保险等相关行业对定量分析风险管理人员的强烈需求而设立,前身为MSc Risk and Stochastics。该项目将培养学生在理论和实践方面采用各种定量方法来度量和减轻金融和保险风险。涵盖了从数学金融、精算科学,到统计学和计算科学的各种学科;接受使用真实的金融数据有关实际问题和案例研究的培训。囊括LSE统计系下世界一流的研究方法,包括现代金融、精算数学与统计领域的先进知识。旨在为毕业生准备进入金融、保险行业、监管机构,以及应用和理论研究领域的各行业专家奠定夯实基础。课程设置:正式课程开始前,需要在9月初参加为期两周的MA400课程。正课需要完成总共4 Units课程,包含8门必修+选修。其中必修课程4门2 Units,涉及概率模型、统计方法,以及保险、金融中的风险理论;选修课程方面4门2 Units,可从统计、数学、金融相关课程中进行选择。根据入读学生反馈,课程偏数学偏理论。Introctory CourseMA400 Financial Mathematics and Quantitative Methods for Risk Management (0.0)ST409 Stochastic Processes (0.5)ST429 Statistical Methods for Risk Management (0.5)ST433 Computational Methods in Finance and Insurance (0.5)Students can also take the following non-assessed non-compulsory course:MA432 Programming in C++ (0.0)ST439 Stochastics for Derivatives Modelling (0.5) # 20/21将替换为其他课程Paper 5Courses to the value of 1.0 unit(s) from the following:MA411 Probability and Measure (0.5)MA416 The Foundations of Interest Rate and Credit Risk Theory (0.5)MA420 Quantifying Risk and Modelling Alternative Markets (0.5)ST422 Time Series (0.5)ST436 Financial Statistics (0.5)ST440 Recent Developments in Finance and Insurance (0.5)ST443 Machine Learning and Data Mining (0.5)ST446 Distributed Computing for Big Data (0.5)ST448 Insurance Risk (0.5)ST451 Bayesian Machine Learning (0.5)FM404 Forecasting Financial time Series (0.5)FM441 Derivatives (0.5)FM442 Quantitative Methods for Finance and Risk Analysis (0.5)MA409 Continuous Time Optimisation (0.5)ST452 Probability and Mathematical Statistics I (0.5)ST453 Probability and Mathematical Statistics II (0.5) Additional course 1Students taking FM442 can apply for a place on the following non-assessed computer course:FM457 Applied Computational Finance (0.0)Additional course 2Students can also take the following non-assessed course taken in addition to the required five compulsory half unit courses and three half units of optional courses detailed above:MA422 Research Topics in Financial Mathematics (0.0)20Fall申请截止期:Rolling,早申早录申请和录取要求:2.1学位,中国985/211需85+,其他90+,偏好本科背景为:精算、数学、统计、或数理经济/数理金融、保险等数学背景强的学生。IELTS 7(6.5) / TOEFL 100(R23,L22,W24,S20),注:LSE从20Fall开始提高了语言小分要求;但今年由于受疫情影响,学校同时也给出了比较宽松的语言政策。不硬性要求GMAT/GRE,但从经验来看,国内本的同学建议提交,有加分作用。申请材料方面:文书要求不超过500字;需要提供数学/统计学相关课程说明文件。18Fall:申请量515,入学量35;19Fall:申请量505,Offer量65,中国学生申请量385,中国学生Offer量48(数据来源网络,仅供参考)。中国录取学生方面,以985/财经211、2+2、海本背景为主。中国学生占比比较高,往年每年入学人数约30人左右,其中约50%-60%为中国学生。西财-数学与应用数学,3.6/104/315西财-数学与应用数学,3.8/7/331以上为offer收割机留学原创编辑,如需转载,请注明出处。
高考填报志愿的时候,我们同学都想选择一个发展前景好、学起来不难的专业,但是事实往往没有这种好事,工商管理专业好学,但是因为学的不精,就业缺乏竞争力,计算机就业好,但是难学,基本上好就业的专业学起来都不容易。今天我要给大家介绍一个专业,网友都评价很难学,但是发展前景不错,值得各位家长和考生重点关注,这就是统计学专业。了解统计学大家对统计学的理解更多的是经济统计、教育统计、卫生统计、人口统计等,这些只是统计学一级学科的一个分支,是以前属于应用经济学下面的二级学科,叫社会统计学,很多自媒体作者直接把这部分当成统计学的全部,其实还有一部分是在数学学科的下面,叫数理统计学,社会统计学和数理统计学合在一起,才是我们今天的统计学一级学科。统计学两部分的合并在我国争论很久,发生了两件大事:1998年,教育部颁发了本科专业目录,经济学中的统计学与数学中的数理统计学首次“合体”为统计学类招生,学生毕业后可以授予理学学士学位,也可以授予经济学学士学位。2010年,国家在研究生专业目录第四次调整中,将应用经济学一级学科下的统计学和数学一级学科下的概率论与数理统计合并成了统计学一级学科,设在理学门类,可以授予理学学位也可以授予经济学学位。统计学学科发展史上的这两次重大事件,使统计学上升为一级学科,实现了社会统计学与数理统计学的统一,形式上也与国际接轨,极大的促进了统计学的国际交流。说了半天,那么到底什么叫统计学呢?统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识,其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。为什么要学统计学在了解了什么是统计学后,我来回答家长和同学们最关心的问题“为什么要学统计学”,这个问题很重要,同学们在选择该专业的时候都要问下自己这个问题。1.统计学有实际应用意义有人说这不是废话吗?没有实际应用意义我们学它干嘛。是的,任何学科都有其或大或小的应用意义,但是统计学又跟其他学科不一样,我们来看下面一个经典的故事:当年有个叫William Sealy Gosset的人加入了吉尼斯啤酒厂,啤酒厂面临质量检验的问题,但是又不能把所有的啤酒都打开,怎么办呢?于是William Sealy Gosset想到一个办法,就是随机选择一小部分对这一批啤酒做检验,这就是我们今天的t检验。吉尼斯啤酒厂把这个方法视为商业机密,William Sealy Gosset只能换个名字发表了关于t检验的论文。这个故事很古老很出名,但是这就是统计学的实际应用意义,它仅仅需要研究一部分,就知道总体的情况,是一门很神奇的学科。我们学的专业能够解决实际的应用问题,并且与众不同,那我们的工作就很有意思。2.统计学应用广泛我们知道通过数学可以计算出一些精确的事情,可以说数学是一门精确的科学,但是世界很复杂,要了解精确的事情必须有严格的条件才行,而统计学为我们打开了世界的另一扇窗,在有些无法精确计算、精确理论指导的情况下,我们可以运用统计学,通过个体了解总体,通过过去了解未来,通过观测数据估算事物的特征。如此一来,统计学的应用就非常广泛。现代医学中的双盲对照实验原则,就是统计学在医学中的应用,信效双重检验是统计学在人文社科领域的应用,等等,就连我们现在最热的人工智能也会用到统计学,甚至有人说人工智能就是一种统计学,举个例子,无人驾驶汽车为什么能在大街上跑不出事故,就是事先在系统中标注了无数个可能出事故的点,当无人驾驶汽车在现实中碰到了这个问题的时候,它就能按照预先制定的程序及时处置,从而避免事故的发生,这就需要我们统计很多的问题,做到提前标注。可以说,统计学的应用无处不在。3.统计学好就业在当今的大数据时代,统计学只要学好了,就业完全不是问题,可以从事的工作有很多,比如统计调查、统计信息管理、市场研究、质量控制、数据分析、数据挖掘等。工作相对好找,可以进入国外知名咨询公司、银行、金融证券类公司等高薪企业,当然这个专业本科找工作的比较少,很多同学要么出国,要么考研,研究生的竞争力更强。如何选择相关高校如果想学统计学,我们该如何选择高校呢?据阳光高考网统计数据,目前国内开设统计学专业的高校有279所,基本99%都是理科考生报考的,文科考生占很少数,女生学统计学专业的比例接近7成,男生只有3成,想学这个专业男生看来有福气了,统计学有很多女学霸。1.统计学高校排名统计学最权威的学科排名是2017年教育部第四次学科评估,本次统计学总共参评学校有120所,进入榜单的有85所,具体排名如下:在这份统计学评估结果中,北大、人大是统计学最强的两所高校,评估结果是A+。排名靠前的基本是财经类、数学专业比较强的高校,比如东北财经大学、上海财经大学、江西财经大学统计学评估结果是A-。华东师范大学统计学评估是A,它的数学评估结果是A-,北京师范大学统计学评估结果是A-,它的数学评估是A,更为厉害的是南开大学,南开大学统计学评估是A,它的数学评估结果也是A,统计学和数学学科都超强。因此,我们考生在报考的时候,如果想选择统计学专业比较好高校,可以考虑选择财经类院校,因为以前统计学就是放在应用经济学下面的二级学科,这类院校的统计学一般都不错。也可以考虑选择数学学科比较好的院校,因为统计学以前有一部分是从数学学科划出来的,这类院校的统计学也不差,但是数学作为最传统的学科之一,比较好的都是老牌名校,录取分数高,考取难度大。2.统计学录取分数考生都想选择统计学排名靠前的大学,但最终还是要落到自己的高考分数上来,为了家长和考生们参考方便,我统计了2018年湖北省理科统计学专业录取分数,有30所高校,分不同档次。从以上表格我们发现,北大统计学专业评估结果是A+,录取分数也位列全国第一,清华大学、复旦大学虽然评估结果10名开外,但是名校身份,录取分数依然高居前三,印证了那句话:顶级名校首先看的是学校,其次才是专业。不同档次都有统计学专业相对好的高校来选择,比如在985这个层次,北大人大是最好的,在211这个层次,东北师范大学、上海财经大学最好,在“双非”这个层次,东北财经大学、浙江工商大学是最好的。如果不考虑学校档次、地理位置等因素,性价比比较高的是东北师范大学、江西财经大学、首都师范大学、浙江工商大学、东北财经大学、中南财经政法大学、云南财经大学等,其中云南财经大学统计学专业学科评估结果是B,位列全国前25名左右,但录取分数在比当地一本线还低了1分,性价比相当不错。统计学专业就业怎么样统计学专业好就业,但是具体情况怎么样呢?依据职友集的统计数据,在所有875个小专业中,统计学就业排名第5名,在理学所有的36个小专业中,统计学专业的就业排第1,超过了数学类、心理学类的一些专业,理学门类排名前十的专业如下:在所有行业中,互联网/电子商务行业对统计学专业的人才需求最大,占了19%,其次是贸易/进出口、新能源行业,分别占比11%、10%。同时,就业地区前三位的分别是上海、深圳、广州,超过了全国50%的需求量,如果考生选择了统计学专业,未来在一线大城市工作的机会很多,并且平均月薪超过7000元。小结作为一级学科的统计学,有实际应用意义,并且应用广泛、好就业。如果想学统计学专业,全国有很多不同档次的高校可以选择,有北大人大这样的名校,也有江西财经大学、浙江工商大学这样的“双非”学校,还有低于一本线的高校。家长和考生可以根据自身情况选择一所适合自己的学校,同时考生也要做好心理准备,统计学专业的学习难度不小。欢迎关注“习与智长”,分享有价值的高考志愿填报技巧,免费提供各大学和专业相关资料,让考生和家长们少走一点弯路。
2019年,又一次被称为“史上最难考研季”,全国考研报考人数史无前例地达到290万人,淘汰率飙升至75%,报录比再次刷新了纪录。曾几何时,考研只是广大学子毕业时的一种选择而已。如今,考研却形成了主流趋势。尽管如此,网上依旧流传着大量「学历不如能力」、「第一学历才是关键」以及「遍地都是研究生」等不理智的言论。暂且不回答「工作好还是读研好」这种世纪难题,我们先来看看对于本科生来说,读研究竟意味着什么?考研人数趋势读研意味着更强的学习能力应届生在求职面试时,常用的开场白便是“……我有较强的学习能力……”,这类话语通常会受到HR的反感,毕竟口说无凭,学习能力需要由学习成果来证明。那么,研究生相比本科生的优势就更为凸显,毕竟几万字的硕士学位论文就是研究生三年最有分量的学术成果。以经济学专业为例,本科论文通常也就要求8000字左右,往往不要求阅读外国文献,文章结构既没有理论基础,也没有科学的数据作为论据支撑,通篇主观臆测、草草了事。反观硕士学位论文,研究生论文则至少需要阅读10篇外国文献,通过现有文献来拓展出适合自己论文的数理模型,并基于宏观统计数据或者微观调查数据,利用统计学的方法来验证所建的数理模型,最后形成一篇3万以上系统的文章……整个硕士学位论文的撰写过程有利于学生建立起系统性思维、学习到基本研究方法论、理解如何着手一项研究,而这些学习能力将是终身受益的,也是其企业所看重的学习能力。读研意味着更高的起点平台虽说大学扩招导致大学生泛滥,但是纵观全国,大学生依旧只占全国人口的7%,着实属于稀有生物啊!然而,当你看着心仪的校招岗位要求硕士研究生及以上学历时,你傻眼了,最终被安排进企业的一线岗位,干着又苦又累钱又少的工作。研究生学历意味着,在大型央企、政府事业单位等机关部门,你拥有了获得入场券的资格。以小编所在的国企总部为例,除了小部分关系户以外,基本上全是硕士研究生,通过校招进来的本科生全都“发配”到了一线分、子公司成为了业务人员。此外,研究生学历也意味着,你在公司里有着比本科生更高的职级,从而也就有着更高的薪酬水平。即使是在不太看重学历的互联网公司,研究生的起薪依旧可以比本科生高出1-2k以上的水平。本科生薪酬 VS 硕士生薪酬读研意味着更好的人脉资源我的同学是XX部产业处处长…我的导师是XXX大学经济学院院长...我的朋友是XXX公司创始人...你的同学和导师是你除了父母以外最亲密的人,在单纯的年纪收获单纯的情谊,这种单纯是进入职场后再也无法体会到的。因此,学生时代的情谊通常稳定而持久,是未来资源置换的重要渠道,而你同学和朋友的高度也决定了未来资源置换的质量。想想自己将来可能需要的人脉关系:孩子择校上学问题 —— 找老师帮忙——中学老师学历要求硕士研究生及以上家人生病求医 —— 找医生帮忙 —— 医生学历要求硕士研究生及以上......当然我不否认本科同学也会有出类拔萃的存在,但是从概率上讲,研究生同学获得成功的概率会更大,这意味着你未来进行置换的资源其期望质量也就越高。人脉每个人都值得拥有更好的生活人生苦短,我选择_(___考研___)_
本文来源:科学网博客 作者:李东风研究生论文是衡量是否达到学位论文水平,可否参加答辩的唯一文字材料。因此,对论文写作必须态度端正,认真仔细。先说文字,必须通顺,可读,还要有逻辑性。格式必须符合毕业论文的要求。如果文字一塌糊涂,逻辑混乱,只能退回或否定。任何评审人拿到论文文本,通常先粗略看一下整体格式,然后对题目进行审视。接着看摘要,了解大概内容。如果题目或摘要不明确,给评审人第一印象就不好。甚至有读不下去的感觉,这种论文恐怕凶多吉少。博士论文要求高于硕士论文,自不必说。博士论文对研究生理论基础,实验设计,结果和讨论要求较高,还应有一定的创新性。题目应简洁明确,不产生歧义。摘要是全文凝练的缩影,好的摘要令人有细读下去的欲望。关键词必须让人联想到论文的内容,按逻辑大小排列。前言部分的理论基础反映博士生学术视野,选题的依据起点,问题的准确性把控,工作意义和价值。对文献的综述看出理论功底的厚度,概括归纳的能力。所研究的内容必须是整体的针对某机制的系列工作(不相干的工作捏合一起是不可以的)。研究的目的和意义决定论文的价值。方法不能单一。方法选择要说明为什么用这些方法,对解决问题是否适用?对方法的熟悉程度和实验的设计理念可以判断研究者的思路和对技术运用的能力。技术路线说明从哪入手,依次递进还是平行。各方法要相互印证,相互支持。结果要详实可靠,实事求是。图表清晰,统计学运用得当。讨论最能看出学生科学思维和辨析能力。不能空泛,也不能重复结果。要从各种数据中推理,比较,分析,按照科学规律得出令人信服的结论。对自己的工作做一个客观评价,指出不足或有待改进之处,或今后努力的方向,也是博士学位论文应该写明的。慎用首次发现这样的词语。结论要简单明了,高度概括。创新点的准确描述反映作者的总结能力。参考文献与文中对应要仔细核对。若发现文献不对应,反映的是科学不严谨,甚至波及全文的可信度。有博士生认为,只要在读期间发表了几篇SCI文章就可以达到学位论文水平了,这是完全误解。学位论文是一篇完整的论述,不是只看个别结果。若你发表的文章与你论文主题无关,还会起负面作用。所以还是认真写好毕业论文吧。字里行间,能否看出是否具备独立从事科学研究的能力是博士论文判断的标准!硕士论文基本上只要选题可以,方法可行,有一定数据和初步分析,就说得过去,也不要求创新。只要做一个相对完整的实验足以。但是写作通顺,合乎逻辑也是基本要求。总之,好的论文一定是有思想性,逻辑性,创新性,可读性,规范性。那些拼凑的,罗列的,粘贴的,文字不通的论文都是问题论文。
今天看到一篇文章《读研要“使巧劲”》,如下:每年有研究生进课题组,我都会给他们讲一些注意事项,但难免挂一漏万。在以后的日子里,各种事情时有发生。因此,我想还是写篇文章,提醒后来人。在我看来,很多研究生很实诚,也很努力,却得不到理想的效果,用史蒂芬·柯维博士的话说,“许多人爬到了梯子的顶端,却发现梯子架错了墙”。课程学习:不要死读书。硕士生最好在第一学期“咬紧牙关”把培养方案上要求的课都修完,这样学生在第二学期能全身心地做实验。但是有的学生把要求修读的课程分配在两个学期,每个学期都忙于上课、自习。要知道,最终决定研究生能否毕业的是科研和论文,而不是上课。研究生在选课之前必须和导师商量,并向高年级学生咨询拟选课程的内容、考核方式和难易度。博士生必须修读一门英语课,于是我的一位博士生没有和我商量就修读了“英美文学欣赏”,而我认为他应该修读学术英语写作课——选的课最好能和自己从事的科研以及写论文“配套”。其实这种看法也并不一定正确。有些科研课题与所要上的课程密切相关,而且跟不止一门课程相关,而是和好几门课程都息息相关。例如,要做一个复杂的生物统计网络,肯定不是本科只要学了生物专业就能完成的,还需要研究生阶段学习数值分析、统计学、计算机网络等交叉学科的课程,才有可能对所要做的科研课题稍微算入了门。但是,就算学完了这些课程,也只是刚入门,离自己有独立处理复杂的科学问题还有很多路要走。如果一开始,这些息息相关的课程都不用心,不学扎实,就开始做所谓的课题。可以想象,做出来是一种什么成果,无非就是水几篇高不成低不就的论文,没什么价值和意义。而只有学完了所需的课程,掌握所需的基础课程,才有可能发现更深层次的问题,才有可能做出原创性成果。当然,研究生也不能只为了考试,而应该把这些息息相关的课程更加深入的学习,有目的性地学习,要知道是为了将来做出原创性成果而学习的,这样才有可能学得更深入,将来才能走得更远。所以,这个马教授说的,只是看到选修了一些跟他课题无关的课程,而不知道现在研究生学分也提高了很多,换位思考一下,他们有时候是身不由己去选择一些容易混的课程,这样做其实也是为了留出更多时间投入到自己的课题,这样做难道有错吗?
加州大学河滨分校统计系在教学,研究和咨询方面享有盛誉。它们是南加州唯一一个可以获得应用统计学博士学位的课程。统计学院的教职员工全心全意致力于研究生的成功。作为我们的研究生,您将能够与教师和其他研究生密切合作,开展创新的统计研究项目,并成为部门成功的统计咨询合作实验室的一部分,为校园和商业社区服务。我们的教师因其在研究,教学和服务方面的专业贡献而获得国家/国际认可。1、统计学硕士硕士课程具有专业导向,强调应用和适用理论; 它旨在提供该主题的“操作”知识。要获得硕士学位,学生必须完成41个单元并通过综合考试。学位的规范时间是2年。要申请该计划,学生必须已完成统计学学士学位(或同等学历),或已完成以下必修课程:STAT 160A,160B,160C,161,170A,170B和171,涵盖基本领域概率和统计。这些课程可以通过UCR的推广中心或其他拥有这些同等课程的机构同时注册。此外满足先修课要求。本科课程不计入硕士学位课程。从MS到博士学位的目标变化 通过全面考试并在学术上取得良好进展的学生可以参加。请求将提交给研究生顾问以获得批准,但不保证资金支持。2、统计学博士博士学位应用统计学课程强调统计学理论及其在特殊兴趣领域的应用。主要是,学生在前2 - 3年内完成课程要求和综合考试。在晋升候选人资格之前,至少需要12个入学单位(每季度约3个课程)。成功通过课程要求和综合考试后,学生开始学位论文研究。课程要求的一部分是有机会在部门外开设课程,让学生为他们的研究项目做准备。这是“实质性领域”的要求,课程可以从生物学,经济学,政治学,心理学或行政管理的领域中选择。专业可能包括人口遗传学,生物控制,水文学,流行病学,地质学,学习歧视,或量表和测量。其他科目需要事先获得研究生顾问的批准。申请博士学位计划,学生必须完成学士学位或统计学,计算机科学,数学或其他一些基于数量的学科的硕士学位。缺乏为某些统计学研究生课程做好充分准备的学生必须根据他们的背景完成统计学,计算机科学或数学方面的一些准备工作。
“其实我就是一个非常普通的‘普通人’。”当小龙见到刚拿到北京师范大学研究生保送录取通知书、刚刚参加完国家奖学金答辩的夏文俊的时候,他说了这样一句话。夏文俊2016级数学与统计学院应用统计学专业绩点4.016,连续两年专业第一国家奖学金两次、国家励志奖学金江苏省三好学生获得者获全国大学生数模竞赛江苏赛区一等奖三好学生、优秀学生干部等校级荣誉二十余项目前,夏文俊已经以第二作者在北大中文核心期刊发表论文《基于经验似然修正的艾滋病药物疗效对比分析研究》,有实用型专利“深度卷积模型的黄种人脸识别方法”一项,拿下省级重点课题“大数据医疗统计与精准医疗研究”和省级指导课题“基于深度学习的人脸识别与发现”各一项。勤奋:打破“绩点下滑”魔咒,课堂高效是关键随着年级的增长,课程相应变多变难,绩点也趁机悄悄走了“下坡路”。这是许多同学都难以避免的“绩点魔咒”,但夏文俊却是个“例外”。夏文俊说到,“其实大一刚开始的时候我的成绩并不拔尖,专业排名是第七”,“曾经有将近一个星期,我被困在数学分析中的‘一致连续’的概念和运用中,看不懂,觉得无助又陌生”。对于从小就喜欢数学和统计的他来说,这与他的期望相差太远。他随即反思自己近期的学习态度和时间安排,当即做出调整:从一些社团活动和学生组织中退出,适当减少娱乐的时间,把更多的时间用来学习。对待学习,夏文俊的态度是:上课保持高效,认真听讲、勤于思考,争取做到把问题在课堂上弄懂。课下,他也坚持课前预习、课后复习的学习方法,忠于课本,仔细揣摩例题,“我喜欢翻看各种参考书,对照着看,思考它们之间的关系,才能把问题解决”。在他看来,“只要你想,然后坚持努力去做,就一定可以实现绩点的‘逆龄生长’”。他的学习方法用最简单的三个词就可以概括:课堂高效、勤于思考、及时复习。只有上课认真,理论知识才能牢固掌握;勤于思考才能发现新问题,复习能有效地巩固已学知识。这样简单的方法他用行动坚持了三年,从大二开始,夏文俊的成绩始终位列专业第一。凭借着扎实的专业基础、优异的成绩、丰硕的科研成果和荣誉奖项,不久前夏文俊拿到了国内5所高校(北京师范大学、华东师范大学、吉林大学、上海财经大学、中南财经政法大学)的研究生推免Offer。最后他选择了向往的首都北京,即将在北京师范大学统计学院统计专业攻读全日制学术型硕士研究生。踏实:做科研,没有捷径“科研的路要一步一步踏踏实实地走”,这是夏文俊说的最多的话。在他看来,科研的路都是在泥泞中慢慢摸索着前进的。刚入门的时候,不知道科研项目应该如何着手,小组成员想法不一,阅读英文文献也是遇到重重障碍,夏文俊说到,“认认真真查资料,仔仔细细读文献,踏踏实实做科研,这就是捷径。”第一次参加数模比赛培训的时候,不擅长编程的他因为一个程序的错误花费了整整一下午的时间进行对比查找,“只有一次又一次踏踏实实的查找、纠正、改良,才会对程序渐渐‘手到擒来’”。他记得有一次,刚加入老师的课题组时,老师给他们发了一个满是英文理论文献的文件夹,这对初出茅庐的他可以说是“重磅难题”,理论知识的欠缺加上密密麻麻的英文专业词汇,使他倍感压力。即使这样,他依旧执着,静下心来认真思考如何完成任务。首先,必须过好英语关,每天坚持识记专业词汇,“打卡”练习听力,每日英文文献阅读成了他茶余饭后的“甜点”。其次是课题中所涉及的理论知识,他坚持将每次论文中不懂的知识标记,“追根溯源”查找原始文献,耐着性子阅读积累。就在这样反反复复的埋头苦干中,一次又一次地取得了令自己满意的成绩。从大创省级指导课题到大创省级重点课题,从发明专利到核心期刊论文的发表,夏文俊一次次用“踏实”见证更好的自己。他告诉小龙,当遇到难题时,焦灼是没用的,踏踏实实去做,去咨询、去查阅、去学习才是正确的方法。“折腾”:多经历、多体验,充实并且快乐刚进入大学时,夏文俊和和大多数萌新一样,对大学里的各种活动组织充满着好奇,都想去探索。他加入了院学生会宣传部和院科协外联部,承担一份责任,更好地为同学们服务。各种活动既丰富了自己的课余生活,又能认识更多的朋友,也锻炼了自己处理各项事务和与人交流的能力。为了使自己更加全面发展,他挑战了自己不太擅长的表演,连续两年参加学院迎新晚会。在话剧表演和环保时装秀演出活动中,他不但荣获“优秀演员”称号,而且性格上也更加开朗乐观。参演话剧合影参与环保时装秀在夏文俊看来,很多事情其实没有看起来那么“难”,积极尝试,努力付出,总会收获一些不一样的成长,青春应该多一些“折腾”才会更精彩。他坦言,自己对于体育运动的经历也是这样的。最初,他不擅长也不喜欢跑步,后来按照学院里的训练计划坚持在寒风中日复一日,努力训练,没想到真的做到了持之以恒,还在2016年的冬季长跑中获得了“优秀长跑运动员”荣誉称号。正是这些“折腾”,使他不断丰富自己的经历,体验不一样的生活,养成了良好的生活习惯,收获了一份责任感,成为更加开朗乐观的自己。此外,他还获得了“校优秀学生干部”、“社团标兵”“暑期社会实践先进个人”等荣誉称号,获得“暑期社会实践特等奖”、“暑期社会实践优秀调查报告”等奖项,在2017年校第十一届体育文化节街舞啦啦操比赛中获“街舞啦啦操比赛三等奖”等。与小伙伴们在一起成功不会一蹴而就,幸运总是眷顾那些勤奋、踏实的人。看完了夏文俊的故事,你是否明白了这个道理?Nuisters,加油吧越努力,越幸运~来源:南京信息工程大学 文字:潘凤 上官张帆 图片:受访者提供 编辑:杨屹杰 责编:王丽斐 审核:方向
在北京大学公布的2021年研究生招生目录之中,作为国内数学专业最强的数学科学学院硕士招生目录之中,已经停止了传统的譬如基础数学、应用数学等学术学位硕士招生了。仅剩的全日制专业为金融硕士,而另一个应用统计硕士则为非全日制,这意味着北大数学专业的学硕正式停招!你没有看错,数学专业想考研不能报北京大学了,要么直博要么只能读金融硕士和应用统计硕士。在第四轮学科评估之中,数学专业拿到A+的仅有三所高校:北京大学、复旦大学、山东大学,所幸的是目前复旦大学和山东大学两所高校还都保留了传统数学专业的学硕招生。众所周知,目前国家对于基础学科人才的培养很重视,而北京大学理学部的6个学院全日制招生计划仅186人,比去年减少了50个,这个缩招比例还是挺狠的。北大相关人士表明,数学专业学硕的停招,并不影响数学学科高层次人才的供给,因为数学作为“学术皇冠上的明珠”其高层次人才的门槛早就探到了博士水平。这从北京大学的博士招生上可以得到印证,2021年北京大学数学科学学院的博士招生计划为81人(其中拟接收推免生人数为72),已经远远超过了硕研招生规模,且博士招生专业目录之中,基础数学、应用数学、计算数学、概率论与数理统计、统计学所涉及的研究方向都很全面。看来北京大学是把数学专业的培养重心已经直接挪到了博士阶段,而硕士阶段只留下了金融硕士和应用统计硕士两个就业方面不错的专业。这一点同时和《关于加快新时代研究生教育改革发展的意见》之中,扩大直博生招生比例是相符合的。在基础学科的招生上,国内大学一直也都是在不断试探之中,从竞赛保送到强基计划,其初衷都是想获取真正想致力于基础学科的优秀人才。但是摆在众多数学专业学生面前最真实的一关便是就业,应用数学还好点,像基础数学中的部分方向在国内大多数高校肯定是要走人的,数十年无任何科研成果无任何经济效益,学校能不能保留你的任教资格都成问题。比如北京大学最传奇的数学天才张益唐,在美留学后曾经一度沦落在餐馆打工,最后在朋友的帮助下,终于得到了一份大学讲师的工作。张益唐本以为自己从此与数学研究绝缘,没想到在58岁时发表了一篇论文,暮年成名,成功打进了国际顶尖数学论坛,成为著名的华裔数学家。这便是数学的魅力,虽然一些基础数学研究看起来并无多大意义,但是却让无数人乐此不疲(比如哥德巴赫猜想)。数学博士转型相对来说还是比较容易的,尤其是北京大学这种级别的。但是对于广大考研者来说,北大数学专业学硕停招还是一大憾事。从往年的录取情况来看,不管是直博还是硕研保送,北大数学的生源高校基本上就那么几所,所以甭管怎么变还是那个圈子,数学学硕停招对于普通考生来说并没有多大影响。怕的就是北大之后有其他高校效仿,基础学科要都博士打底了,那么硕士难道就只能面向就业吗?
文/李丹从21岁到25岁,毕业、待业、裸辞、考研穿插其间,构成叶梓初入社会的一段人生经历。经历过两次考研失利、做了两年网站编辑后,叶梓下定决心裸辞。离考研还剩半年,她没有告诉家人,怕被数落,怀揣着卡里剩余的1万来块钱,租了间教师公寓,开始她人生中最后一次考研。对于像叶梓一样的二本考生而言,通过二战甚至三战,为自己博一个不确定的未来,似乎是兼具现实和理想色彩的无奈之举。也是鉴于此,二本、三本也有“考研基地”一说。考研目标院校分布(图源:宗师考研)教育部数据显示,2021年全国硕士研究生报考人数达377万人,比上年增加了36万人。与此同时,不少高校开始逾越“推免生数量不得超过硕士研究生招生总名数的50%”的红线。本科出身不好的“叶梓”们被挤入逐年庞大的考研大军中,或给自己留了后路,或没有。但考上研,一切就能如愿了吗?裸辞:不甘与倔强查成绩的那天晚上,叶梓下班回家,刚给自己煮了一碗面,“端着面条碗的手都在抖”。这是她五年内第三次考研。她想去大城市看看,但凭之前的学历和经历,几乎没有可能。经历过两次考研失利、做了两年网站编辑后,叶梓下定决心裸辞,揣着卡里剩余的1万来块钱,在山师(山东师范大学)附近租了间房备考。“这是最后一次机会,如果还是失败,就老老实实上班、找对象、结婚。”最后一次尝试,叶梓没有告诉家人,她害怕被数落。早在5年前,她就因考研和父母发生过争执。父母觉得,她放弃学了4年的医学专业不值得,她则坚持要报考自己喜欢的传媒类研究生。三战的6个月里,叶梓在山师老校区找了个自习位,从上午6点学到晚上10点,落下颈椎病。为了省钱,食堂6块钱的手擀面、校门口小摊4块钱的卷饼、山师东路6块钱的红烧茄子盖饭共同构成了不变的“老三样”。图源:视觉中国初试结束后,休息了1天,叶梓急匆匆赶回济南找工作。“不管结果怎样,得为自己找个着落,攒点钱,要么去北京参加复试,要么给自己攒点嫁妆。”有数据显示,2019年,在341万人的考研大军中,二本及以下考生占比52.5%。因此,也有“二本、三本沦为考研基地”一说。从某种程度上看,对于高考失利的人来说,考研是不甘与倔强的集中爆发。对于怀揣名校梦、逐梦失败的“执拗者”而言,考研是他们说服自己接受现实前的最后一搏。而对于因本科出身不好而被困“一眼望得到头的职场”中的人来说,考研是他们挣离现状的唯一方式。“工作的那段时间,整个人很悲观,感觉自己一辈子就这样了。”本科毕业,方林找工作不顺,只有海南昌江核电站要他。“我父亲当年武大毕业,父母对我一直不太满意,我就觉得自己没什么价值。”赌气之下,方林只身来到昌江核电站。从海口机场坐两三个小时大巴到昌江黎族自治县,再坐半小时小巴车到核电站临时生活区,沿途遍布荒草农田。方林主要负责辐射防护,日常工作以巡检为主。“我们要佩戴剂量检测计,检测到辐射,仪器会发出‘滴滴’声,声音的频率快慢对应剂量的多少。”正常情况下,巡检人员听到滴滴声会快速通过,但方林不会,他有时会慢慢走过去。“我不知道为什么,在那个滴滴的环境里,我才感觉到自己存在过。”从助理工程师开始干起,再到工程师、高级工程师,这是方林这个工作的升迁路径,同寝室一同事干了6年,做到了工程师。但方林不甘心。距离考研还剩40天时,方林毅然辞职备考。辞职的那一刻,他“很平静,不悲不喜”。烙印:出身与机会“我们没有高质量的讲座,没有过硬的教学设备,缺名师、缺资金、缺方向……我们有的,只是向上的心和笨拙的努力。”几年前,怀左的朋友就读于一所二本院校。毕业前夕,朋友去参加了211学校的校招,面试一家500强企业。面试官问:“你们怎么跑这里来面试了?我们不收二本大学的学生。”听过不少二本生的求职经历,怀左写下了《对不起,我们公司不要二三本大学的学生》一文。在文章里,他写道:“差距就是这样被拉开的。来自二三本学校的学生,缺的不是智商和努力,真正缺的,是机会。机会少,导致眼界窄;眼界窄,导致放不开;放不开的最后,更多人选择了将就和稳定。”将就的另一端则是挣扎和弥补。方林本科学的核工程与核技术专业,专业课之余,他还学了会计第二学位和韩语。一周七天,有六整天排满了课。夏梦本科学的是财务管理专业,为了弥补学校不好的缺陷,她考了不少财务相关证书。“我遇到过的这类(本科出身不够好)求职者总数不过百,都是挺焦虑、拼命弥补的人。”尹光亮做了8年HR,在他的印象中,这类求职者往往会考一个雅思7分以上,还有CFA、CPA、司法考试,或者走关系去大企业实习。“因为曾经失去过,所以倍感珍惜吧。”而在弥补本科出身的诸多方式中,考研是最常被选择的一项。在方林心目中,考上研,意味着自己只是在高考中发挥失常,绝非技不如人。但他后来逐渐发现,横亘在二本生和名校之间的,绝非一次简单的考研机会,还有逐渐收紧的上升通道和内心深处的某种敏感。图源:视觉中国有数据显示,截至2020年,我国3000余所高等院校中,仅有366所具有推免资格。其中,有推免资格的二本院校数量屈指可数。2013年,教育部曾发布《关于进一步加强推荐优秀应届本科毕业生免试攻读研究生工作的通知》。通知规定,推免生数量不得超过硕士研究生招生总名数的50%。但从近年来全日制硕士研究生的招生情况来看,50%的“红线”正在被逾越。为此,高等教育数据研究第三方机构青塔曾指出,正是因为逐步升高的推免生比例改变了招生结构,才让许多二本考研党陷入“研究生总体规模在扩招,自己报考的专业却在缩招”的两难境地。图源:高等教育数据研究第三方机构青塔除推免受限外,一些名校的优势专业也直接关上了面向二本考生的大门。2019年,北京某985高校的中国学(哲学与宗教)、地理学(景观设计学)、粒子无力与原子核物理、保险硕士、统计学、高等教育等专业只招收推免生。同年,上海某高校的部分专业推免接收比例达90%以上。“海归的看不起国内读大学的,211的看不起二三本的,本科毕业的看不起大专学历的……”学历鄙视链一说隔三差五荣登各大社交平台话题榜。但对于一些“高考首战”失利的人来说,“本科出身不好”的烙印,不会因为考研上岸而消失。第三次考研,叶梓终于成功上岸,新闻与传播专硕。入校初要选导师,她的第一选择是一位课题多、经验丰富的教授。显然,大家想法类似,该教授成了热门。反选环节,热门教授选择了一名本科211的本专业学生和两名考研成绩好的学生。40天疯狂学习后,方林考上了理想院校。“实际上等我上了研究生之后,我才差不多正式进入实验室。”入校之初的一段时间,方林比较敏感,学术讨论时在意别人对自己的态度,不敢主动提出想法,“总担心自己是不是有什么常识性问题不知道,被人笑话”。他也曾一度自嘲“东郭先生”,生怕“被人找出不同”。未来:起跑和过坎今年11月,一档综艺节目《令人心动的offer 2》将29岁的“大龄”实习生丁辉推入观众视线。二本出身、做过销售、裸辞跨考,当丁辉和名校出身、年龄更小的其他实习生站在同一赛道时,读研期间的国家奖学金、多份相关实习经历仍无法修饰他“不够精英”的过往。“我们太容易把自我带入到丁辉身上,认为他就是那个面对残酷社会仍旧顶着高压挣扎前行的我们自己。他赢了,我们就赢了。他输了,我们也就输了。”一位网友曾这样在微博写道。节目播出期间,与丁辉相关的话题阅读量多次破亿。“卡第一学历的,都是些不差钱的公司。因为不差钱,薪酬远超行业中位数,顶级简历云集,岗位数量少,这个时候就可以‘随便作’了。”在尹光亮看来,无论这类“拥有话语权”的公司怎么筛简历,最后留下来的都是最优秀的人。尹光亮认为,对于绝大多数招聘企业而言,学历+附加值,是衡量求职者的常用标准。附加值包括专利、SCI论文、比较突出的创业经历、同类名企的实习经历等。他也坦言,尽管本科出身不好的求职者会稍差于一直优秀的竞争者,但本科学历不会成为一个永远过不去的坎。两年前,时年28岁的叶梓研究生毕业。秋招加上春招季,她总共投出30余份简历,有6个岗位进入到面试阶段,最终拿到4个offer,她本人更偏好的互联网管培生、互联网运营、内容策划相关岗位全军覆没。斟酌之下,叶梓选择了一份互联网内容审核的工作。尽管工作内容、薪资她都不是特别满意,但这的确是她当下的最好选择。工作半年后,叶梓抓住机会转做自己喜欢的运营类工作。1年后,她跳槽到一个更好的互联网平台。“读完研,我们可能还是竞争不过本科211、985的对手,但至少比我们原来的本科二本强很多,机会也更多。”对于叶梓和其他进入IT、运营等行业的人来说,本科出身可以通过后期努力淡化。但对于像方林一样立志从事科研工作的人而言,本科的坎短时间内可能还过不去。研究生毕业后,方林继续读博,他计划博士毕业后去高校任教。“二本出身对之后的就业影响肯定很大,越到后面限制越大,除非在博士期间做出很厉害的成果来。”在方林目前读博的学校,本科清华、有国外留学/科研经验的求职者能直接被聘任为副教授。方林计划,如果能找到愿意聘用他的高校,从助理研究员做起,一步步往上走。“高考就是一个分水岭,当时不如别人做得好,就得用很久去弥补。”朱琨今年28岁,英语语言文学专业研三,如果能顺利考上博士,他也准备走科研这条路。关于未来,他更“佛”,没有具体规划也毫不焦虑,“能不能考上博、考上后啥时候毕业、毕业前能发多少篇文章都是未知数,没必要现在做打算”。在朱琨看来,“本科第一学历至上论”无可厚非,不过是筛人的一种方式,不可否认好学校的确有其优势所在,但也不要否认那些不断让自己提升的人的价值所在,“大不了不选那些不卡本科学历的工作就好了”。(应受访者要求,文中叶梓、方林、夏梦、朱琨均为化名)(编辑:黄玉璐 校对:颜京宁)
硕士毕业论文如果要在一周之内完成是非常困难的,一方面硕士毕业论文需要具有一定的创新性,需要有大量的数据支撑,另一方面硕士毕业论文在篇幅上往往也比较长,通常需要形成一个完整的论述体系。按照历史经验来看,即使研究生已经发表了多篇学术论文,在准备毕业论文的时候也需要至少几个月的时间。要想在最大程度上加速硕士论文的撰写,需要做好以下几个方面的准备:第一:已经取得了创新成果。硕士毕业论文通常要依据自身的研究成果来展开,所以硕士论文在撰写之前通常已经取得了创新成果,这一点还是比较重要的。另外,在撰写硕士毕业论文的时候,往往需要在“小论文”的基础之上进行扩充和丰富,因此小论文的数量和质量对于毕业论文也有非常直接的影响。第二:已经完成了基础数据的收集和整理。硕士论文的撰写需要有大量的数据作为支撑,收集数据的时间往往会比较长,对于理工科专业来说往往需要通过大量的实验来积累数据,而对于管理类专业来说也需要完成大量的实践数据(行业数据)收集,数据收集结束之后还需要有一个整合和分析的过程。所以,是否有完整的数据是能否快速写完硕士论文的关键点之一。第三:已经完成了相关知识的整理。硕士毕业论文会涉及到大量的相关知识,尤其是一些交叉学科更是如此,所以把相关知识整理出来是非常重要的。以大数据方向为例,通常涉及到数学、统计学、计算机三大块内容,同时还涉及到具体的行业领域知识,这与具体的研究方向有紧密的联系。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,或者私信我!