跨专业考研计算机比较难的是专业课,因为没学过,需要从头开始,加上工科的专业性比较强,所以跨考的难度是最大的。跨专业考研难度可以分为两个等级的:跨考文科是最简单,这里的简单是指容易入门,但是要想被录取的,分数比较高,也就是说要跟别人互相竞争,因为现在考研人数越来越多,所以竞争越来越大,考研的分数也就水涨船高了。跨理工科考研最难,因为专业性强,学起来比较困难,因为学习时间有限,很多知识学的一知半解的,很多人最后倒在专业课上面,导致总分不高,所以要跨考的同学考虑清楚,还要搞清楚目标院校的难易程度,比如统招人数,复试分数线,报录比之类的,知彼知己才能百战不殆嘛。还有考研问题的可以留言咨询。
首先,当前考研选择计算机专业是不错的选择,随着工业互联网的发展和产业结构升级的推动,未来产业领域会需要大量计算机专业的高端人才,所以读研计算机专业也会为自己赢得更多的发展机会。由于计算机专业毕业生的就业情况比较好,所以当前很多非计算机专业的同学会跨考计算机专业,计算机专业也是一个考研的热点专业,所以竞争还是比较激烈的。对于零基础的同学来说,选择跨考计算机专业还是具有一定难度的,会面临较大的复习压力。随着当前很多高校的计算机专业都转向考408,考试的复习压力也有了一定程度的增加,408不仅知识量比较大,难度也相对比较高,所以建议跨考生在专业老师的指导下进行学习,尤其是对于时间比较紧的同学来说,在专业老师的指导下进行学习会明显提升学习效率。除了要有一个系统的复习规划之外,还需要慎重选择目标学校,复习初期可以在立足本学校的基础上,多选择几个不同层次的目标学校,然后在复习到中后期再明确一个最终的目标学校。目标学校的选择除了要考虑到学科实力之外,还需要重点考虑一下地域问题,这对于就业会有比较直接的影响。最后,选择考研必然会面临一定的难度,尤其是对于跨考生来说,难度还会明显提升,考试失败的风险也相对比较大,虽然当前研究生教育的招生规模在不断扩大,但是相比于庞大的考生群体来说,考研成功上岸依然是小概率事件。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,从我参与的2020年考研的复试情况来看,能进入复试阶段的跨考生寥寥无几,而且这为数不多的跨考生,在复试阶段的表现也不尽如人意。按照往年的历史经验来看,除去保研之外,通过跨考成功走进计算机专业研究生课堂的本科生并不多(仅限我所在的培养单位)。计算机相关专业是近些年来的考研热点,而且在产业结构升级和工业互联网的推动下,未来较长一段时间内,计算机专业的热度依然会比较高,所以如果要跨考计算机专业研究生,难度还是比较大的。另外,计算机相关专业的本科生人数目前已经比较高了,比如计算机科学与技术专业的本科生数量就非常庞大,因此计算机相关专业的考研竞争自然就会比较激烈。虽然跨考计算机专业的难度比较高,但是每年也都有不少跨考生能够成功上岸,所以如果已经下定决心跨考计算机专业,也应该树立一定的自信心。对于跨考生来说,我个人给出以下三点建议:第一:早做准备。计算机专业的考研内容是比较多的,不少高校会考察四门专业课,涉及到编程语言、数据结构、计算机网络、组成原理等,这些课程不仅内容比较多,学习难度也相对比较大,所以一定要有充足的复习时间。按照历史经验来看,跨考计算机专业最好能够在大二就开始准备。第二:慎重选择目标高校。跨考生在选择目标高校的时候,应该立足自身的本科高校,再尽量往学科实力较强的高校努力。如果自身的本科高校在学科实力上比较强,还是应该首选自己的本科高校,这样在复习的过程中也会更方便一些,而且也有机会与计算机专业的老师进行交流。第三:注重交流。跨考生一定要重视交流的意义,交流的过程也是学习的过程,尤其要多与计算机专业的老师交流。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,考研计算机专业还是具有一定难度的,如果是跨考则面临更大的学习压力,一方面计算机专业的考研内容比较多,而且难度也相对比较高,另一方面计算机专业是近些年来的考研热点,竞争也非常激烈,尤其是一些重点高校(科研院所)更是如此。对于想跨考计算机专业的学生来说,需要面对的困难主要集中在专业课的学习上。计算机专业课不仅有较大的知识量和较高的难度,同时还需要具有一定的动手实践能力,因为一部分高校在考研复试的时候有“上机”考试,这对于跨考的同学来说,是一个不小的挑战。如果想跨考计算机专业,而且想考一个资源整合能力比较强的学校,需要具备以下几个条件:第一:足够的复习时间。对于跨考生来说,一定要有足够的复习时间,通常在大三的上学期就应该开始着手准备了,如果能在大二就开始准备会更好一些。复习期间一定要逐步提升每天的有效复习时间,在复习的初期要保证每天四个小时以上的有效复习时间,然后逐步提升。第二:有效的学习渠道。由于计算机专业课具有一定的难度,如果在没有人指导的情况下,完全通过自学往往并不会有一个较好的学习效果,所以应该为自己开辟出一个有效的学习渠道,如果能够接受专业老师的指导,对于学习计算机专业课会有比较大的帮助。第三:扎实的数学基础和较强的学习能力。学习能力对于跨考计算机专业的学生来说是非常重要的,学习能力的基础是自身的知识结构,由于计算机专业对于数学的要求比较高,所以如果数学基础比较扎实,那么跨考计算机专业还是比较适合的。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!
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!
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。
首先,近些年来随着移动互联网、大数据和人工智能相关领域的发展,整个IT行业释放出了大量的人才需求,由于发展前景广阔而且薪资待遇比较可观,所以每年都有不少非计算机专业的学生选择跨考计算机专业。虽然计算机相关专业目前是考研的热点,跨考的难度也相对比较大,但是每年也有不少跨考生顺利走进了研究生课堂。对于要跨考计算机专业的学生来说,在备考的过程中需要注意以下几个方面的内容:第一:根据自身的学习能力选择目标高校。对于跨考生来说,考研往往并不是目的,读研才是目的,所以一定要根据自身的学习能力来选择适合自己的目标学校。在复习的初期可以先不考虑选择具体哪所大学,在复习一段时间之后(通常在初试前半年左右),应该对自己的复习情况做一个认真的评估,从而确定一个目标学校。第二:注重专业课的学习。由于计算机相关的专业课具有一定的难度,尤其在学习的初期更是如此,所以不论学习能力是否较强,都最好找专业人士指导一下复习过程,这对于跨考计算机专业的考生来说还是比较重要的。对于大部分考生来说,复习时间通常都是比较紧张的,应该重视时间的利用率。第三:多搜集目标学校的学习资料。学习资料的搜集对于考研来说是比较重要的,针对性较强的复习往往会有更好的复习效果,所以应该尽量多搜集一些目标学校的专业课复习资料。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,从当前大的行业发展趋势和人才需求趋势来看,目前考研选择计算机专业是不错的选择,在新基建计划和产业结构升级的联合推动下,未来产业领域对于计算机专业的高端人才需求量会逐渐增加,包括高端应用型人才和高端研发型人才。由于计算机专业是当前的考研热点,而且计算机专业的考试内容也比较多,所以如果要跨考计算机专业,需要做好三方面准备,其一是要有充足的复习时间,这一点对于跨考生来说还是非常重要的,按照历史经验来看,在大二就开始准备是不错的选择。其二是要为自己营造一个较好的学习环境,尤其要重视多与计算机专业的老师交流沟通,这不仅会提升学习效率,同时在遇到学习困难的时候,也能够及时得到解决。计算机专业课的学习有较大的难度,很多概念也都比较抽象,所以在学习的过程中,最好能够通过一些实验来辅助理解。其三是根据自身的实际学习情况来确定目标学校,在复习的初期可以多选择几个不同层次(学科实力划分)的目标高校,然后在复习到中后期再确定一个最终的目标学校。在选择目标高校的时候,应该与专业老师多交流,除了要重视目标学校的学科实力之外,还需要考虑到所在地区等重要因素。跨考计算机除了要重视初试之外,还需要重视复试环节,有不少高校在复试环节是有上机考试要求的,这就要求考生要具有一定的实践能力,尤其是编程能力,所以在学习计算机专业课知识的过程中,尽量要多做实验。最后,对于没有读博计划的考生来说,当前可以重点关注一下专硕,未来专硕的人才培养规模会进一步扩大。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!
上篇文章说到了择校,其实还漏了一个选择,那就是军校地方生!虽说这个是无军籍的,但是这些军校实力一点也不差,比如信息工程大学、空军工程大学。类似院校还有好几个,基本各个区域都会有。由于军校大家不容易注意到,所以竞争相对更小,导师和同学更强,毕业出路看个人选择了,主要是分数线许多都还不到300分。当然,至于21考研的情况咱也不敢预测,只是在此提供一个思路哈。毕竟往年的冷门实力院校就那么一说,当年考研人数就爆满了,考研择校真的很玄学!那么话不多说,我们直插主题!空军工程大学现在已经是三月份了,那就从现在开始算吧。一般三月到七月为基础准备篇,七月到十月底复习巩固篇,十一月模拟一下并回顾常错的题目(模拟修正篇),加深记忆,尤其那些经常要翻书的公式,十二月至考前为冲刺篇。大致流程是这样,当然要考的学校比较好的话,建议再稍早一些进入学习状态。这里先只谈前期准备。前期因为涉及到择校,专业课方面往往不好复习,因此这段时间一般会把比较多的时间分配给公共课,如数学和英语,政治可以每天保证一小时左右往后推进即可。英语和数学又根据学硕专硕的不同分为英语一、英语二和数学一、数学二。可以肯定地说,英语二难度要低一些,不论是阅读还是新题型难度都要较英语一低。这两也可以一并归为阅读,本质上就是考察词汇和阅读然后进行分析、选择和概括的能力。而一般来讲,数学一难度高于数学二。为什么是一般来讲呢?因为数学一考察范围广题目不见得考察得很深,且高数所占比例没有数学二那么高。而数学二的高数考察超过100分,且考察深度会有所增加,并且无论数学一还是数学二,难点还是在高数部分。这里是针对本科就是计算机及相关专业的同学,需要考虑是就是学硕专硕以及数学的选择问题(当然有一些院校专硕也考数学一,如东南大学)。前几年考研英语平均分跨考的同学,可以大致分为三类:第一类是本科专业专业为信息管理、信息科学、机械、数学、地理信息等学过数学的。这一类实际上算不上跨考,顶多机械能算得上名副其实的跨考,其他比如信息管理、信息科学和地理信息等,本科学习阶段大多接触过计算机专业的相关课程。这一类同学可以选择考数学的院校和相关科目,数学的复习难度和其他计算机专业考生是一样的,甚至数学专业的同学在这点上就占了很大优势。在人工智能、算法被国家高度重视的今天,导师也更青睐学数学的考生,毕竟有的算法实质上就是求高维偏微分求导,这无异于在数学层面研究算法。地理信息科学而数学在本科教学不太多的就是第二类了,但是这类同学还有交叉学科这个选择。本科专业为生物、材料、心理学和语言类等。这些专业现在已经有一些院校开设了交叉学科,比如北京语言大学,他们的主要研究方向就是计算机语言处理之类的课题。还有华东师范大学的生物信息学,这个专业里最出名的就是生物医学工程了,只是生物医学工程一般是要考数学的,而其他方向可以考数学亦可以换成其他专业课作为业务课一来考察。再如兰州大学计算机科学与技术学硕,业务课一可以考实验心理学。对于第二类同学,如果觉得数学难,就可以选择这些交叉学科,一般竞争相对较小。计算语言学除了以上两类的其他专业考生就属于第三类了。不过,在每年的考研中,不乏高分考生,据说浙大每年的初试第一就是跨考考生(据传,真实性待确认),这说明跨考考生是能通过考研实现自己换专业换行业的愿景的,只是在院校选择、复习策略以及努力程度上需要比另外两类付出更多心思,但这个过程也能锻炼自己的信息搜集和处理、权衡利弊和结合实际的能力,考研政治里边常说的不就是要结合实际吗?所以这里建议这类考生结合自身实际选择院校,复习跨度可以再长一些,比如大三上学期开学之后就可以开始了。考研信息搜集和处理尤为重要最后就是英语的学习了,一定要坚持背单词,结合早些年的阅读进行巩固和词汇拓展意思的记忆。在复习过程中你会发现阅读里考察的并不一定是单词的常见含义,有的是平时比较少见的词义。所以背单词的同时建议结合阅读去巩固记忆,并锻炼下阅读的感觉,每次做一到两篇阅读熟悉一下感觉,慢慢可以增加阅读练习的篇数。具体在这期内容就不详细展开了。对于考研前期准备和文章提到的一些地方,尤其是提到跨考的相关内容,有疑问的可以评论交流哈!
首先,从当前大的人才需求趋势来看,考研计算机专业是不错的选择,读研后也会给自己带来更多的发展机会,在产业结构升级的推动下,未来产业领域也会需要大量计算机专业的高端人才。当前计算机专业是一个考研的热门专业,不少非计算机专业的同学也会选择跨考计算机专业,比如物理、数学、机械、土木等专业的本科生,往往都比较愿意跨考计算机专业研究生,而且由于计算机专业考研涉及到的知识量也比较大,所以跨考计算机专业一定要早做准备。从读研的角度出发,越早读研越好,所以在条件允许的情况下,并不建议边工作边考研,对于跨考生来说,边工作边考研往往很难有较好的复习效果。如果实在条件不允许,只能选择一边工作一边考研,那么也一定要重视时间规划,尽量选择工作时间边界比较清晰的岗位。考研计算机专业通常需要做好三方面准备,其一是选择好目标学校,如果时间比较紧张,而且自身的计算机基础知识比较薄弱,尽量别选择考408的高校,408不仅知识量比较大,难度也相对比较高。其二是重视复习的环境,尽量在专业老师的指导下进行学习,这对于跨考生来说,会明显提升复习效率。其三是一定要在初试期间有更好的发挥,可以多刷刷题,这对于跨考生来说也非常重要。跨考生在复试环节往往有一些劣势,主要是自己的科研实践能力会相对弱一些,而且知识结构上也会有一些欠缺,所以要想能够顺利上岸,在复试环节应该重点准备一下,尤其要重视上机实践环节,在初试结束后,一定要重点练习上机考试环节。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!