跨专业考it研究生

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！

广州市对2017年全市劳动者工资统计中，互联网制造业从业者与化工类制造业从业者的工资对比如下：绘制成图表，更加明显：看到了吗，什么叫做差距？这就叫差距。图中蓝条和橙条的分界线为低位数，橙条和灰条的分界线为中位数，灰条的顶端为高位数。考虑到高位数的定义是前10%的平均值，因此高位数工资对应的排位是10%以内。换言之，能拿到高位数工资的人，意味着他至少进入了这个行业的前10%。而中位数对应的排位是50%，即拿到这个数的人，在行业内正好位于50%的排位。结合图表，我们可以得出一个难以置信的结论：化工类技术人员工资的高位数，远不如计算机类专业人员工资的中位数。这说明什么？假如你读了某知名985的化学专业，毕业后去做了化工技术人员（实际上化学跟化工还是有区别的，不少化学专业的人找化工工作都很吃力），你有着高学历，工作刻苦，又有贵人相助，忙活了多年，终于爬到了这个行业的前10%，傲视众人。然后你发现，你到手的工资，还不及隔壁一个平庸程序员的工资。哦不对，从图里看，应该是还不及这个平庸程序员工资的一半。请问此时的你是什么感受？不排除有人安贫乐道，但更多的人会失望，后悔，不平……他们中的一部分开始自救转行，并且在mitbbs上，在人人上，在知乎上劝退；另一部分人不会在网上发声，只会在亲戚家的高三孩子过来咨询专业时委婉地劝诫他们；而更多的人，连声音都懒得发了，只会把自己的心思深深地埋藏起来，就着倒班结束时的朝霞一口吞下。这顺带说明一点：指望生化类工作越老越吃香是很不靠谱的：你如果转不到管理岗，大概率是干到老也只能拿那么一点工资……而如果转管理岗那么容易，隔壁的CS也不会隔三差五把中年危机拿出来说事了。即使把统计口径不同，统计工资较低但职责类似的“计算机程序设计员”这一职业考虑进来，程序员工作的薪资也是完爆化工技术人员的。必须提到的一点是，这里的计算机技术人员指的是身处“计算机、通信和其他电子设备制造业”中的技术人员，而不是我们常说的软件服务业人员。由于广州缺乏大体量的互联网公司，因此软件服务业人员的中位数薪资没这么高。但在旁边的深圳，情况则恰巧翻了过来：制造业里的程序员薪资一般，而软件服务业公司中的程序员则能拿到很多钱。还是类似的，程序员们的工资中位数赶上了大多数制造业人员的工资高位数。唯一值得庆幸的是，化工技术人员通过努力，如果做到行业前10%，工资终于能超过前50%的程序员了呢！真是可喜可贺！为什么很多大学生甚至研究生抛弃专业去做程序员呢？因为他们发现，只要参加IT培训转个行，一毕业拿到的工资就能赶得上他们在本行业奋斗几年（甚至十几年）得到的薪水。既然如此，为什么不转呢？

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！

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，如果跨考计算机没有成功，接下来的工作选择则取决于自己的发展规划，如果还想继续跨考计算机专业，那么最好能够选择在IT互联网行业内发展，当前IT互联网行业的人才需求量还是比较大的，可以基于自身的能力特点和兴趣爱好来选择岗位起点。对于跨考生来说，在准备考研的过程中，已经积累了一定的计算机相关知识，此时可以根据当前的人才需求趋势，来选择一个主攻方向，比如当前可以重点关注一下大数据方向。大数据方向的人才需求潜力比较大，而且大数据技术体系已经相对比较成熟了，所以学习的过程中也不会遇到太大的障碍。大数据技术体系非常庞大，涉及到的岗位数量也非常多，但是主要集中在大数据开发、大数据分析和大数据运维这三类岗位上，对于本科生来说，当前可以重点关注一下大数据开发岗，大数据开发岗目前的岗位附加值也相对比较高。选择大数据开发岗需要重点关注三方面知识，其一是编程语言知识，其二是大数据平台知识，其三是行业场景知识。编程语言的学习难度并不高，可以重点关注一下Java语言，目前在生产场景下，Java语言的应用还是比较多的。大数据平台可以从Hadoop开始学起，目前Hadoop的技术生态已经比较成熟了，而且当前相关的开发案例也比较多，这些案例都可以作为初学者的参考案例。在掌握了基本的大数据开发技术之后，可以选择从实习岗位开始做起，这样不仅工作压力会小一些，而且也会有一个比较好的交流环境。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，如果计划跨考计算机专业研究生，应该早做准备，结合自身的知识结构和考研要求来制定学习计划。跨考计算机专业研究生，需要从两个方面做出准备，其一是计算机专业课的学习，其二是实践能力的锻炼和提升。计算机专业课的内容是比较多的，而且学习难度也相对比较大，所以应该为自己构建一个有效的学习渠道，比如辅修一些相关课程，或者是通过互联网来建立学习渠道都可以。在专业课的学习上，应该结合目标学校的考研要求，在准备考研的初期，可以多选择几所不同层次的高校，但是在考试内容上最好保持一致。在准备考研的初期，最好要咨询专业的老师，根据自身的实际情况来规划学习路线。当前不少高校的专业课考试都在选择408，而且近两年一些高校也逐渐从自主命题转向了408的统考，所以可以按照408的科目进行准备，这样选择空间会稍微大一些。408整体的考试内容比较多，涉及到数据结构、计算机网络、组成原理、操作系统等四大块，而且难度也相对比较高，这对于跨考生来说是个不小的挑战。最后，对于跨考生来说，在学习理论知识的同时，还应该注重实践能力的提升，一方面原因是实践的过程会促进对于理论知识的理解，另外不少重点大学也会在考研的复试阶段，考察考生的实践能力，比如设置上机考试等。按照历史经验来看，考研复试阶段的上机考察往往以算法实现为主，这就要求考生不仅要重视程序设计能力的锻炼，还需要重视算法设计的相关知识。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，或者私信我！

首先，在当前考研竞争日趋激烈的情况下，跨考的难度是比较大的，所以尽量不要选择跨考。但是如果一些关联度比较高的专业是完全可以选择跨考的，比如数学专业和统计学专业完全可以考计算机专业的研究生，像大数据方向、人工智能方向就是不错的选择，而物理专业则可以考虑物联网方向和电子科学相关方向。不少计算机专业的研究生导师比较欢迎数学、物理专业的本科毕业生。其实计算机软件问题说到底就是数学问题，而计算机硬件问题说到底就是物理问题，所以对于基础学科专业的学生来说，在考研方向的选择上还是比较灵活的。对于普通二本的学生来说，是否选择跨考，需要考虑以下三方面因素：第一：自身的学习能力。选择跨考会面临较大的复习压力，通常需要系统地学习一遍目标专业的专业课，一方面需要复习初试的内容，另一方面还要为复试做准备，复试所涵盖的知识面往往比初试还要大，有的学校在复试时甚至会随机考察某一门专业课，这对于跨考生的学习能力提出了更高的要求。第二：是否具备一定的复习氛围。在选择跨考的时候，最好与目标专业的老师进行详细的沟通，争取获得足够的复习指导，而且在遇到复习困难的时候，最好能够及时得到解决，这对于跨考生来说还是比较重要的。所以，本学校能否提供这样一个复习环境是应该考虑的因素。第三：对于跨考专业是否具备一定的基础。如果对于跨考的专业知识具备一定的基础，那么在学习的过程中会明显提高效率，否则往往会遇到较多的障碍。按照历史经验来看，不少选择跨考的学生对于目标专业往往都有一定程度的了解。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！

作为一名研究生导师，我来探讨一下这个问题。首先，在当前考研竞争越来越激烈的情况下，对于跨考的考生来说，不论是选择学硕还是专硕都有较大的难度。以计算机相关专业为例，对于跨考的同学来说，选择专硕会相对容易一些，原因有以下几点：第一：初试考试的难度相对较低。相对于学硕来说，专硕在考试难度上要稍微低一些，主要体现在高数和英语两门课程。虽然在考试难度上有所降低，但是也正因如此，专硕的考试分数要明显高于学硕。第二：专硕的培养模式更注重与行业相结合。专硕是研究生教育改革的重要举措之一，主要的出发点就是研究生教育要充分利用行业资源，以便于创新型人才的培养过程与行业紧密结合，这样更容易做出可落地应用的科研成果。通常专硕会配备企业导师，企业导师往往是行业领域的技术专家，对于行业的认知能力非常强。对于跨专业的考生来说，专硕能够在很大程度上提升学生的动手实践能力。第三：知识结构相对集中。相对于学硕来说，专硕的科研成果会集中在行业应用领域，所涉及到的知识结构会相对集中，并不会像学硕那样需要丰富的知识结构作为理论研究的基础，所以对于跨考生来说，可以把精力集中在更小的范围。虽然专硕的初试难度较低，但是从近些年的复试情况来看，专硕的复试竞争还是比较激烈的，所以对于跨考的同学来说，一定要认真准备复试环节。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，都可以在评论区留言！

首先，跨专业考研难度是比较大的，按照历史经验来看，如果自身的知识结构与跨考的目标专业有较大的差异，一年的准备时间还是非常紧张的，尤其是选择一些重点大学的热门专业，更是如此。如果要用一年的时间来准备跨考，需有做好以下三件事：第一：构建有效的学习渠道。对于跨考生来说，需要面临一个最大的障碍就是如何构建专业知识结构，这个过程一定要注重效率，最好要有专业的老师进行全程指导，否则一年的学习时间还是非常紧张的。目前随着考研热度不断提升，当前很多专业对于专业知识的考核要求越来越高，不仅知识面比较广，往往对于实践能力也有一定的要求，比如一部分高校在复试环节就有实践能力的考核。第二：注重学习效率。一年的时间如果划分给多个考试科目，每个科目的时间还是非常有限的，这就要求考生既要保证每天的有效复习时间，同时还要注重学习效率。按照历史经验来看，在不同的复习阶段，应该采用不同的复习策略。在复习的初期可以按照时间来制定复习计划，而到后期可以根据任务来制定复习计划。第三：根据自身的复习情况慎重选择目标学校。在复习的初期可以多选择几所不同层次的目标学校，在复习进行到中期之后，再根据复习情况来慎重选择一个目标学校。通常情况下，跨考生能否跨考成功在很大程度上取决于是否选择了适合自己的目标学校。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！