武科大计算机研究生

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！

从近些年来计算机专业研究生的就业情况来看，更多的研究生愿意选择技术研发岗位，而且选择大型科技公司（互联网公司）的比例相对比较高，从具体的工作内容上来看，大部分技术研发岗位都离不开程序设计，即使从事算法设计岗位，往往也需要具备较强的程序设计能力。从当前IT行业的发展前景来看，从事技术研发岗位未来具有较为广阔的发展空间，不仅薪资待遇比较高，未来的岗位选择空间也比较大。在产业结构升级的推动下，未来大量的传统行业企业对于计算机领域的创新型人才也有大量的需求，所以未来计算机专业研究生的就业渠道还是比较多的。除了从事技术研发级岗位（程序员岗位）之外，读研也会打开更多的发展渠道，比如可以从事教育领域的相关岗位，也可以从事行业咨询岗位以及各种管理类岗位。随着IT行业的产业生态不断完善，未来研究生的就业面也会逐渐得到拓展，但是不论从事哪类岗位，都需要不断紧跟技术发展趋势。目前也有一部分计算机专业的研究生会选择从事产品经理岗位，产品经理岗位未来的发展空间也相对比较大。对于计算机专业的研究生来说，选择产品经理岗位也具有一定的优势，比如对于技术边界的把握会更加精准，而且对于技术发展趋势的认知能力也会比较强。如果未来要想在产品经理的岗位上走得更远，应该注重沟通能力的培养，以及积累更多的行业知识。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，本科生教育与研究生教育本身就有不同的人才培养目标，本科教育以培养具备初步科研能力的应用型人才为主，而研究生教育则以培养具有一定创新能力的高端研发型人才（学硕）和高端应用型人才（专硕）为主，从这个角度来看，本科生和研究生本身就是两个不同层次的人才群体。计算机相关专业往往具有较强的专业性，本科阶段通常以基础知识的学习为主，同时也比较重视学生动手实践能力的培养。对于本科生来说，如果当前要想具有更强的岗位竞争力，应该重视自身实践能力的提升，尤其是程序开发能力，而且要重视新技术的学习，包括云计算技术和大数据技术。计算机专业的研究生往往有自己的主攻方向，而且要在自己的主攻方向上有所突破，能够有一定的创新能力，比如知识体系上的创新，或者是技术与行业领域相结合的创新等等，所以读研的过程往往还是比较辛苦的，难度也相对比较高。在读研的过程中，要想能够顺利毕业，一定要重视培养自己的科研方法，这个过程需要阅读大量的科研资料（文章、论文等），同时还需要完成大量的科研实验。计算机专业的本科生与研究生在能力差距上到底有多大，一方面取决于自身的知识结构，另一方面也取决于所处的工作和科研环境，不少本科生在工作的过程中，同样能够获得持续的提升。最后，对于能力和条件都允许的本科生来说，当前可以重点考虑一下读研，毕竟研究生教育是一个大平台，不仅能够促进自身科研能力的提升，更能够开阔自己的眼界。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！

首先恭喜已经拟录取的考生，毕竟研究生教育资源还是比较稀缺的，只有一小部分考生能够有机会接收研究生教育。读研不仅能够丰富自身的知识结构，同时能够培养研究生的科研能力和创新能力，在产业结构持续升级的大背景下，未来研究生的发展空间将越来越大。通常读研有三个阶段，每个阶段有不同的任务需要完成，第一个阶段是文化课阶段，在研一完成，这个阶段的主要目的是提升理论学习的高度为后续的科研做好准备；第二个阶段是进驻课题组完成课题研究阶段，这个阶段要选择自己的主攻方向，培养自己的研究方法；第三个阶段是出成果阶段，这个阶段要完成个人的研究成果并完成大小论文的撰写。对于大部分研究生来说，如果自己的动手实践能力比较差，那么应该好好利用研一的时间多做些实验，这样在进驻课题组之后会更容易做出成果。对于大部分计算机专业的研究方向来说，通常需要具备“两个基础一个能力”，其一是数学基础，其二是计算机基础，其三是动手实验能力。所以，对于准研究生来说，可以从这三个方面着手准备。对于大部分计算机专业的研究生来说，数学基础通常都是比较扎实的，如果时间允许的话，可以多读一下算法方面的书籍，这对于后续的科研会有较大的帮助，因为计算机问题说到底就是数学问题（算法问题）。计算机基础主要涉及到操作系统体系结构和计算机网络两大块内容，当然也涉及到数据库等内容。通常情况下，读一下Linux系统的核心源代码是个不错的选择。最后一方面动手实验能力主要指的就是编程能力，编程能力的培养一个重要的方式就是多做实验，多做总结。如果未来想从事大数据平台研发，可以提高一下Java编程能力，如果想从事机器学习方向，可以学习一下Python编程。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！

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！

如今的互联网时代，AI、算法等的毕业生年薪都已经开到几十万了，并且都是一些大厂，办公环境、用餐、基础设施都是很可以的了。这毫无疑问吸引了很多本科专业不是计算机类或者电子信息类的毕业生，选择在考研时跨考，以此给自己一个跨入计算机行业的机会。但是跨考的一些考生或是本科专业课没接触过计算机类的课程、或是数学不太好，亦或是本科院校二本三本，起点低一些。这里我给大家一些小建议，也是自己考研和同学跨考以及调剂过程中搜集的一些信息，分享出来，供大家参考。“BAT”1、明确自己的成绩、实力和能达到的努力程度：比如，本科成绩基本上排名中等，平时没有什么拿得出手的竞赛或是其他比赛结果，上课交作业也一般般马马虎虎，考试过了就满足了。这样的话可以选择一些新的双一流非985、211高校，既能提升学校平台，又能有比较大的机会读研，并且这些学校专业课一般不会太难，科目不会太多（比如一些985、211的初试专业课科目设置为统考408,就要学四门，难度大）。就算没有达到复试线，考的分数也不会太低（但要保证过B区国家线），到时候也能有机会调剂去其他普通一本或者专业实力强但排名不太前的B区院校，有个研究生读，再系统学习相关课程，实现当程序员或者去互联网公司的愿景；非985、211的双一流院校2、搞清楚自己对编程、加班的耐受程度：如果觉得编程比较难搞、996又太难顶，不妨试一下一些交叉学科，比如农业信息学、气象信息、甚至金融财经类的也会有和计算机交叉的学科有研究生招生的方向（互联网+金融，当下最赚钱）。这些方向呢，考试科目一般政治、英语是全国统考，业务课一往往不会是数学一或者数学二，比如有的设置为数学农，有的干脆设置为气象学、农业信息等，这样的话就比单纯地考数学降低了较多难度了，也更容易考高分、被录取，而且由于是交叉学科，一般是把计算机技术当作行业里的一种工具，这样的话，也会比其他同行更容易获得更多机会。如果觉得编程、996不在话下，身体素质好，就大胆考吧，不过考上了也要注意锻炼身体保证健康，别让家人操心你的身体状况，毕竟经常996又不锻炼，大多数人的身体都会有些吃不消；3、想想清楚自己目前作出的选择会对以后特别是35岁以后造成什么影响。现在互联网行业或是其他行业35以后再找份同行业的新工作会比较困难已经不是秘密了，当然能做到管理层或是公司高层，转岗等当我没说。问题是大多数都只能面对中年危机没有选择，能做到高层的始终是少数，转岗成功的有少部分会低于原来的薪资水平。那么事业单位，公务员也不失为一种选择，况且计算机类的岗位数量在公共系统考试里是能排前几名的。这样虽然起步收入少了些，但也图个自在安稳，勤勤恳恳安稳到老，家庭也会更稳定一些。以上就是今天给大家分享的一些计算机考研跨考的经验和感受啦，希望能对你有所帮助哈！PS：下期告诉大家如何选本文中说到的院校、专业方向以及复习的小建议。

华中科技大学是985、211、双一流全国重点大学，四大工学院之一。华中科技大学的计算机科学与技术专业是该校的一流建设学科。在第四轮学科评估中，计算机科学与技术学科获评A。392分，能不能报华中科技大学的研究生呢？下面我们来看一下2018年华中科技大学硕士研究生入学考试复试分数线:国家光电实验室、计算机学院:全日制工学，复试线345分，其中政治50分，外国语50分，业务一85分，业务二90分。工程硕士全日制/非全日制，复试分数线345分，其中政治50分，外国语50分，业务一85分，业务二90分。软件学院全日制复试分数线340分，其中政治50分，外国语50分，业务一90分，业务二90分。再来看看华中科技大学2017年计算机专业考研复试分数线:与2017年相比，2018年华中科技大学计算机专业考研复试分数线增长了25分左右。2019年考研人数增多，估计分数线比2018年还要高些。不过，涨幅可能不会太大。392分，报考华中科技大学的计算机专业硕士录取的希望还是非常大的！你说是吗？祝你好运，金榜题名，心想事成！

首先，从近两年计算机专业研究生的就业情况来看，更多的毕业生会选择开发岗位，一方面原因是算法岗位的人才需求有所收紧，另一方面原因是开发岗位的薪资待遇与算法岗位已经基本持平，而且开发岗位的选择空间更大。虽然人工智能当前受到了广泛的关注，但是目前由于人工智能技术尚存在一定的落地应用问题，所以算法岗位在整体的人才需求量上并没有延续前些年的上升态势，近两年算法岗位的招聘量有了较为明显的下降，不少原本计划从事算法岗位的毕业生，也都选择了开发岗位。从具体的人才需求方向来看，当前大数据领域的开发人才需求量相对比较大。相对于算法岗位来说，从事开发岗位往往是更好的选择，一方面开发岗位的从业者完全可以向算法岗位发展，另一方面开发岗位本身的发展空间就比较大，可以说当前选择开发岗位是更为理想的选择，也可以看成是一种“进可攻退可守”的选择。实际上，当前很多算法岗位也要求从业者具备一定的开发能力，纯粹的算法岗位已经非常少了。从算法岗位的分布情况来看，早期一部分算法岗位的从业者会从事数据分析岗位，随着人工智能技术的快速发展，不少算法工程师转向了人工智能领域，但是在人工智能领域从事算法设计也存在比较大的从业压力。目前随着人工智能平台的陆续推出，算法工程师也在面临越来越大的从业压力。实际上，当前已经有一部分算法工程师正处在职业发展的困难期。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！

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！