该无脑计算机吗？一个**讲透计算机类所有专业！2022年1月23日 下午 9:58
37分钟19秒
关键词
计算机 专业 工作经历 学科 数据结构 计算机类 本科 课程 数字媒体技术 互联网 产品经理 工程师 人工智能 机器学习 算法 数据科学 岗位 信息安全文字记录
点击视频的你应该都是计算机对专业在读或者感兴趣的朋友，请把你的专业打在公屏上。 hello 大家好，我是框框一个 18 岁的博士 up 主。这期视频是框框的大学企划第一集，全网最深度计算机类专业科普。上期会包含这些计算机类的细分专业，针对从学习到就业的问题进行统一的分享。而下期则是针对这些计算机类非常热门的话题进行针对性的解答。
一定要提醒大家是大部分专业都包含了好几位不同教育背景的嘉宾，出境嘉宾后都还有文字的分享，千万不要看漏了。相信这 14 个计算激励专业的来自不同教育背景和工作经历的 60 多位嘉宾分享，一定能给你构建出计算机大力专业的清晰蓝图正式开始前，老规矩，请大家报道，打在公屏上。
大家好，我叫 demo 我是夸夸的朋友。本科毕业于浙江大学计算机科学技术专业，硕士毕业于上海交通大学计算机科学与技术专业。目前在一家互联网外企从事云计算的软件研发工作，有着多年的研发经验。顾名思义，计算机科学技术是一门教述你关于计算机理论以及它的体系的知识的学科科。你在上面可以学习计算机的理论基础以及编程的一些实践技术，同时它会与一些前沿的学科方向进行结合。比如说这几年比较火的人工智能、云计算、大数据、区块链等等。这个专业有两大方向比较重要的课程，一个是跟数学相关，还有一个是跟计算机的体系系统相关。数学方向的重要课程有微积分、数理统计、离散数学、数据结构与算法等相关理论基础的课程。它是你以后从事相关的算法工作以及理论工作的学科基础。计算机系统方向的课程，比如说操作系统、分布式数据库、计算机网络等等。它是以后你从事比如说软件开发以及现在比较热门的大数据计算机系统设计、云计算设计等等的一些理论基础。
我觉得这个专业对三块要求会比较高。第一个，你有需要很强的梳理逻辑能力，第二块你需要很强的实践动手能力。第三个是你需要比较强的想象力。第一个，梳理逻辑，因为你本身写代码写程序是一个对逻辑性要求很高的。第二个，它相比于数学物理来说，是一个实践要求比较高的一个专业。你需要去动手去实践，去做各种的应用，来实现你的一些想象的一些方案。第三三个，大家也知道，这两年随着计算机应用的变火，各个方向领域的结合使得你的想象空间在这个领域上可以发挥很大的一个作用。经过你在这个专业多年的学习，你在这个三个方向会有很大的一个提升，包括你的梳理逻辑能力，你会有一个很清晰的一个条理。第二个就是你会有很强的动手实践能力，只是说局限在你对一个知识的学习，一个算法的学习更多，你可以把它动手实践出来去改变实践。第三点，我觉得你经过这个专业的多年学习，你可以在想象力上会有很大的提升。因为在学习过程中你肯定会参加各种这样的新奇的一些项目以及一些相关的比赛，我觉得你会有一些比较好的方向的结合使用。虽然我已经毕业很多年了，但是具有的回忆这个专业还是有很多的有意义的比赛和活动可以参加。比如说在本科的时候，你可以参加实验室的一些活动，去报一些师兄细节的大腿，去学习一些前沿的理论基础，去发论文。还有一个你可以参加一些程序编程竞赛，比如说 asimicpc 的算法比赛，以及说一些各个大厂在学校组织的一些比赛，比如说阿里巴巴、腾讯、微软等等。他每年都会在各个学校里面组织各种各样的比赛。众所周知，计算机专业这两年比较火爆，他在各个行业领域里面有很多的结合。在此我仅考虑说他的岗位方向举例，在岗位方向上其实基本上可以分为两个大类，一个是技术相关方向，一个是非技术相关方向。技术相关方向主要有三个，一个是软件工程师，一个是硬件工程师，还有个是软件测试工程师。非技术方向的话包括项目管理、产品设计、产品经理、运营等等方向。前面第一个的话你需要在大学期间你多做一些技术方面的积累，多参加一些编程相关的比赛以及项目的经验。非技术岗的规划的话，除了在我刚提到的关于技术基础的积累上，需要增加额外的关于商业的一些理解和积累，比如说参加创新创业大赛比及相关的商业实践以及相关的商业的策划。
因为这个专业在各个行业有很大的应用前景，所以在各个城市都有很多的工作机会。但是如果你想要有更好的发展机会，我相信一线城市以及某几个新一线城市会有更多的工作机会。比如北上广深以及杭州、成都、西安，我个人觉得都研还是蛮有必要的。因为以目前的就业行情来讲，基本上各个互联网大厂对硕士研究生的招聘还是有很大的倾向性的。当那如果你本科毕的时候就能找到一个好的职位的话，我觉得这是一个很好的机会。
由于我是从事软件研发的工作，所以我对软件工程师这个岗位相对比较了解，其他的一些岗位可能没有那么清楚。一线城市的大厂的软件工程师岗位来说，应届生的话他的薪酬主要集中在 20 到 40 万。随着你工作粘性和经验的增长，我觉得你以后未面临两个选择，你可以选择你走技术专家路线，当然你也可以选择你走技术管理的路线。我相信同学们比较关心的一个点就是所谓的三十五岁危机或者说青春犯的问题。对于技术专家路线的话，我的理解是如果你的方向是高精尖方向的话，我觉得随着你经验的增长，你会越来越之前。另外一个方向就是如果你是做偏应用开发的方向，可能在你年纪比较大之后，面临着大量的一些工作压力，你可能会遇到比较大的挑战和竞争。至于管理路线的话，我相信随着你年龄和经验的增长，你也会变得很值钱。
这个行业是一个朝气蓬勃的行业。以我多年的从业经验来看，从 15 年开始，在手机游戏、在 VR 眼镜在人工智能、无人驾驶、区块链等等这个方向，可以看出来这个行业的前景是很广阔的，而且会有一个个新的应用落草出现。就如我刚刚所提到的这个专业是对实践动手能要求很高的一个专业。所以在读书的时候，在学习好理论课基础上，我比较建议大家多参加一些相关的实践，比如一些相关的实习比赛项目，这对以后未来求职会有很大的帮助。
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喽大家好，我是爱德华，毕业于清华大学，现在是一名普通的游戏开发。本间工程基本上就是理科大礼包，加上写代码，软件工程是一门分支非常丰富的学科。本科的全部课程都是非常重要的基础的，也都是互相相通的数据结构与算法。网络计算机原理操作系统是我个人认为比较重要的学科。当然数学也很重要，都可以学，想学就学，比较培养独立思考，还有逻辑思维的一个能力。
网络和电脑基本上网络上什么都有，比如说像哔哩哔哩还有 YouTube 这样的视频网站上面都有非常好的参考视频或者像 cycle or flow 这样的代码问答平台，还有 github 代码分享平台，可以让你学习到更加深入一些的知识。我个人的经验可能不太具备有代表性，因为我没有参加过什么算法比赛，我参加的比赛都是兴趣导向的，像 game 站面还有游戏展览，基本上对升学没有什么好处，都是一腔热血。但是如果你以后的方向就是游戏方向的话，我建议你可以去 H 点 IO 上面找一些游戏制作比赛去参加试一试。
软件功能基本上可以分为运维开发测试这些大类。往下细分还可以说有计算机图形算法、前后端图形渲染这些。另一个方面就是比较偏向产品方向的，比如说PM ，还有产品经理就信，北上广深这些都是非常好的，既多不压身。不过软件工程是一个比较吃实战经验的学科，工程师在研发环境中更能接触到问题，然后去解决问题，对个人的能力提升会有个很大的帮助。软件工程是块敲门砖，它可以把你带到代码研发的大千世界里面去，基本上会让你对行业的现状还有产品的整个研发流程会有更清晰的认识，这些都是会受益终身的知识卷积，软件发展还是非常迅猛的，作为人类重要的生产工具，势必会用到大量的资源，还有人力。我想说的可能就只有一点，就是永远不要停止学习，无论学什么不积跬步。
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大家好，我是鱼皮，毕业于东华大学网络工程专业，现在是一名腾讯的程序员 up 网络工程专业属于计算机类，主要学习计算机通信、网络三方面的理论实践和方法，可软可硬，目的是培养网络通信研究、网络设计和实施等多方面的人才。除了计算机类都很重要的数据结构和算法之外，网络工程的同学一定要重点学好计算机网络，这是帮你打开网络大门的钥匙，是网络工程的前置课，不仅能学到很多重要的网络理论，也是考研和面试的重点。此外还有贯穿整个网络传输过程的网络协议。目前企业中应用最多的 Linux 系统，提高动手实践能力的网络程序设计，教你拒绝成为肉鸡的网络安全原理与应用。学好这些可以帮你自己向上的了解网络，设计和维护属于自己的网络程序。网络忠诚，适合喜欢思考和动手实践的同学。相对于其他学科，他对研究能力的要求并没有那么高。学好这个专业，可以培养你的工程化思维，就是做事讲方法，重实践、重效率。通过自主设计和搭建一个个网络拓扑，解决程序中的一个个 bug 可以让你思考问题，更全面提高你的设计分析和问题解决能力。学网络的话必须是小破绽。
我整理了一下，大家可以暂停截图，建议跟其他同学一起参与一些影响力比较大的比赛，像互联网加挑战杯参创赛，还有更倾向于计算机同学的计算机应用能力大赛，这可以提高你学习的动力，也可以让你更有责任心，协作的过程中也能学到很多书本和网课上学不到的方法，也可以参加算法类竞赛，像 ACM 篮球杯。但是算法竞赛并不适合所有的同学，大家可以根据自己的水平和时间适当参加。
关于考证，网络方面有软考、终极网络工程师、华为或斯科的认证，系统方面有红帽的 Linux 认证等等。其实大部分计算机类的同学都是去做开发，也就是程序员。对于网络忠诚，也有很多的同学选择运维岗位。此外还有很多细分的领域，比如云计算工程师、网络设计师、网络架构师、网络存储工程师、布线工程师、网络安全工程师等等。
说到底选择什么方向，还是要看自己的兴趣，建议先在网上搜索近几年比较新的学习路线。然后跟着路线安排好时间，每天坚持学习和实践就行了。首先是一线城市北上广深，还有新一线城市杭州，很多的互联网大公司都扎针在这里，整体的薪资水平更高，科技氛围也更浓厚。此外，成都和南京也不错，好的互联网公司不少，压力也没有那么大。其实网络工程本科专业学的知识很基础和研究方向没有什么连贯性，本科学历不够或者暂时找不到满意工作的同学建议去升学，否则直接就业，在企业中实践和积累也是很不错的。其实计算机相关岗位的薪资已经在各行业中是领头羊地位了，网中的薪资也和平均差不多，这是网上的数据，仅供参考。不过像张说的，大部分网中的同学也就是做开发，想拿高薪就试着冲击名企大厂，年薪 30 万起步，具体薪资在网上也透明可查。计算机类专业发展分为三层，底层是数据结构、算法、网络等基本功，它们能决定你走得多稳。中层是你的技能，比如计算机技术开发框架、组件库的使用和源码学习，他们能决定你走得多快。上层是你的架构设计能力，对行业的见解和视野，他们能决定你走得多远。在企业中就是不断学习，不断感受，不断积累和提升这些能力。
网络作为企业基础架构的关键部分，发展前景还是不错的。像 5G 云计算、智能运维、虚拟化等等出现了越来越多提升网络传输和管理效力的手段，开始体现它们的价值，还有很大的探索空间。首先是要多动手，不是动手打人，而是要多写代码，动手实践。第二点就是多向外看，不能满足于课内的知识，而是要多利用网上的资源自主学习。最后也是最重要的一点就是少宅在寝室，避免沦为废物。
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大家好，我是乔，来自于江南大学，本科就读的是物联网工程专业，硕士就读的是计算机技术专业，现在在南京从事数字化相关的工作。我们学校是首批设立该专业的学校，这个专业目前还处于摸索状态。物联网工程专业英文名字为 internet ofsins 主要讲的是万物互联的一种技术。本专业的课程设置的比较综合，它既包括计算机之类的一些软学科，也包括一些控制自动化的硬学科，主要看学生她自己倾向于走哪一条方方向。如果是走软件方面的，那代码能力是要比较强的，可以偏向于去学习一些语言。像硬件方面的话主要涉及一些控制通信以及无线传感网之类的课程。我觉得是要把这些给学好的。
物联网工程是一个门槛比较低的专业，只要你具备基本的数理逻辑，都可以参与这门课程的学习。物联网专业系统庞杂，学习之后，你会对一些计算机类、通信类以及控制类的专业有所了解。在此之上你可以构建你自己对物联网的理解，提升自己的统筹能力。你可以在 CSDN github 以及慕课上面去找到你需要的一些学习资源。比如在慕课上面，吴恩达的机器学习是一门值得学习的课程。
活动方面的话，软件方面可以参考其他嘉宾的一些观点。硬件方面可以推荐大创以及全国大学生电子设计竞赛。就业方向一般也分为硬件和软件，软件部分就是一些马大龙要提升你自己的代码能力。硬件方面主要就是从事一些厂商里面的硬件制造。除此以外还有一些小众的方向，比如一些技术类的人士以及涉及本专业的专利代理。
其实我们专业是一个比较万金油的专业，你不仅可以去选择物联网相关的公司，也可以去选择控制、通信、自动化、电气相关方面的岗位。你在低年级的时候就要决定好自己是要走软件还是要走硬件，形成自己的核心竞争力。本科毕业的话能去大厂的机会还是相对比较少的，所以城市和地区的话不具有代表性。研究生期间你就可以选择你走硬件还是软件。
软件偏向于一些互联网的公司，主要集中在北上广深以及杭州，硬件的话分布得比较广，也不太好说本科专业，学的知识还是比较基础的，就是局限于对各个专业的一项了解上面。所以你还是需要进行读研，去决定你自己以后生造的方向，对这个方向进行深一步的挖掘，这样可以提升你自己在某一专业上面的能力。
我身边案例来讲，大部分同学都选择了计算机方向，少部分人选择了电气通信方向。我身边的同学来讲，找工作还是比较看重个人能力，在无锡地区大概是在 6000 到 8000 左右。通过技术积累，你可以在一到两年内提升到八千九千到 1 万。该专业的工作选择面比较广，你可以选择自己感兴趣的进行尝试。之后的个人发展就和你的个人素质相挂钩，不能一概而论。
目前物联网专业发展前景比较好，她的人才需求也比较多。但是大学本科的课程设置上是比较基础的。如果你想从事物联网相关方面的工作的话，建议大家还是去读一个硕士，因为还是需要在某一个方面具有竞争力。首先最重要的是在自己入学的初期选择好自己是要走应景还是软件的道路。另外物联网学科的概念非常广，本科生毕业无法直接进行统筹类的工作，一般都是从事比较基础储备的工作，需要打好你的基础。所以我建议想从事这类行业的同学，选择一些基础性的学科，比如技科、通信控制之类的专业。
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我是袁晶，是夸旺的朋友，本科毕业于厦门大学数字媒体技术专业，研究生毕业于同济大学设计战略与管理专业，曾经在某互联网公司做过体验设计实习生，也做过一些创业项目。数字媒体技术专业其实在各个学校的设置和它的侧重点是非常不一样的。那我认为数字媒体技术专业它其实是一个融合了技术、设计、艺术多种专业的交叉学科，是一个非常创新的学科方向其实也是高所说到的数字媒体技术专业的课程设置也是非常的广泛的。那对于我而言的话，我认为最重要的课程有两个，第一个就是用户体验设计这门课，第二个是人工智能导论这门课。用户体验设计这门课其实是以设计思维做一个切入，让我们知道如何去完成一个好的数字媒体技术作品，让我们可以从用户的角度去出发来思考。人物智能导论其实是给我们带来了非常重要的一个算法基础。其实在目前的这个时代，人工智性能也是无处不在。那有了这样的一个知识储备之后，以至于在之后的一个方向上很容易找到一个创新点和突破点。对于数字媒体技术专业的学生来说，所需要的素质，我认为最重要的是探索力和创造力，因为这个专业方向首先是非常新的。第二个他学习的内容是非常广的，所以你需要对一切的未知的东西抱有一种好奇的态度。数字媒体技术专业的学习所带给我们的非常重要的能力，也就是你如何把各种类型的知识所整合在一起这样的一个整合思维能力，以及去把多专业融合在一起的一个创新能力。对于数字媒体技术专业的工具和资源也是相当多的。这里我就不一一赘述了。大家可以暂停截图。数字媒体技术专业方向的活动其实是越来越多的，因为目前市场上对于数字媒体技术产品的需求也越来越大。那我比较鼓励大家参加的其实是一些创业类的一些项目，一方面可以发挥到我们数字媒体技术专业的优势，去做这种多专业的融合创新。第二个，你也可以去和更多学科专业的同学去做一个合作，来提升你的整个协作方面的和创新方面的素质。很专业的就业方向也是和他的学习内容一样，会非常的多元。比如说你可以去到动画领域，然后去做动画的设计策划以及后期的剪辑，包括影视领域。最常见的可能是游戏领域，一些技术美术是非常偏爱数字媒体技术专业的学生的。然后在互联网领域，你可以去做产品经理，去发挥你的综合的整合创新能力，也可以去做交互设计，去发挥你的这种专业的设计能力。
在学生时代，其实大三是一个非常重要的节点，在这个时候你需要找到让你的一个最感兴趣的方向或者你之后的一个目标方向。当你选择这个感兴趣的方向之后，你就可以多做一些这个类型的一些项目，因为你的精力是有限的，你可以把你的更多的精力拿到这个类型的项目里面。
第二个就是可以寻求学长学姐她们的一些社会资源，去获得一些实习的机会，这个专业还是非常新的，所以市场的接受度还是相对较小，主要是分布在一些一线城市，北上广深以及一些新一线和二线城市。比如现在的成都、厦门，也有一些很不错的游戏公司可以供大家选择。
工作和读研无非是你的一个选择的问题。你想是快速的进入到社会去做一些非常实践性的工作，还是希望在研究生继续学习一些更新的东西，或者往理论方向去偏移。但是在目前的市场环境下，学历其实是变得越来越不值钱的。所以研究生学历可能会成为一些公司，它在招聘人设定的门槛薪酬和你所就业的行业还有你的职位是有非常大的关系的。那其中也是有非常大的差异的。比如说一些待遇比较好的，可能是在一些游戏公司，互联网公司，比如技术、美术，包括一些偏技术的一些工种，它的工资会是非常高的。比如说你要选择的是一些更偏向于美术艺术的工作，比如说视觉设计，那在市场上的起星，它的待遇可能是相对低一点的。举个例子，在深圳的互联网公司，如果数字媒体技术去做一个偏向于技术的岗位的话，他的薪资可能会达到年薪 40 万左右。但如果说是一个视觉设计，他的薪资可能只是 10 万到 20 万之间。
个人成长就以我最了解的行业为例，比如互联网的交互设计，那其实数字媒体技术专业的学生刚进到交互设计这个领域的时候，其实是相对于那些艺术类院校或者设计类院校的学生弱势的。但是你对技术的理解能力和对技术的接受能力其实是会让你在之后的职业道路上逐渐的变得优势起来。所以大家在这个时期不要过于担心。
对于交互设计之后的一个发展路径，它其实是可以有两条选择。第一个就是在设计的专业上面去不断地往上走。比如从设计师到高级设计师再到设计总监，还有一个方向就是你可以在工作一段时间之后再转向产品经理的行业，你对交互的理解能力也会帮助你在产品经理这个岗位上走得很好。对于这个行业的发展前景我还是非常看好的。因为对于目前的整个市场趋势来说，无论是产品还是企业，它越来越在乎客户的体验或者用户的体验。那对于交互设计这样的一个职业来说，它是直接让产品和用户接触的一个非常关键的节点，所以这个岗位在之后一定是会越来越被得到要重视的。
第一个就是在进入这个专业之前，一定要去做一个个详细的了解，看一下各个学校它的培养方向，因为各个学校的差异性还是非常大的。第二个建议就是在选择这个专业之后，你肯定会经历一段迷茫期，因为你学到的东西太多，你的方向特别多。在这个时候就 follow you heart 去选择一条你最有激情最感兴趣的路，走下去就好再补充多一点。那对于数字媒体技术专业的学生和其他数字媒体艺术数字媒体设计这样的学生来说，一定要非常重视你的基础编程能力，这是你以后非常大的一个竞争优势所在。
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大家好，我是框框的朋友小马，毕业于西安电子科技大学的智能科学技术专业，目前就职于杭州某互联网大厂，现在是一名前端开发工程师。据我所知，智能科学基础专业与人工智能专业在大部分学校的培养方式里都是同一套。以我的母校鉴定的科技大学为例，这两个专业就是划分在同一个院系里的。从大一到大四的这段时间里，既有计算机基础知识的培养，也有电子信息相关硬件知识的教学，所以说也是一种软硬件兼而有之的培养方式。
我觉得数学是非常重要的课程，因为其中的线性代数和概志论是我们在之后人工智能专业课学习过程中必备的基础知识。还有就是计算机相关原理的一些特征，比如说数据结构算法、计算机组成原理、计算机网络这样的一些科班同学去学习的基础专业课，也是对于我们人工智能学子来说非常重要的一些课程。
在这里首先向大家推荐一下淘系技术公众号，还有某户搜索阿里巴巴。淘系技术里面有非常多的技术干货和一些前沿的技术文章，非常支持大家去了解和学习一下。其次在我个人的学习过程中，B站一直是一个非常好的学习资源。在上面大家可以去学到斯坦福大学的人工智能专业课程，包括吴恩达老师的人工智能专业课、机器学习深度学习课程。对于书本材料，我特别建议大家去阅读一下基本书。首先是李航老师的统计学方法，然后是陈希如老师的概率论与梳理统计，还有周志华老师的西瓜书，也就是机器学习最终是我们人工智能的圣经花书，这个主要取决于个人和学校。
对于想要保研和考研的同学们来说，大家应该去首选学校能够提供保研名额的比赛，比如说电赛、互联网加大赛、数模比赛的国赛和美赛等等。当然以个人和小团队的创新能力，能够在这样的大赛中取得非常好的名次，这个的难度是非常非常大的。所以说对于保研候选，首先建议大家去刷绩点。对于之后想早点找工作，早点步入社会的同学来说，我非常建议大家在大二大三的时候能够找一份校外的实习。在国内的互联网公司司包括一二线的大厂也好，还是其他的一些小厂也好，能够找到一份实习，大概率能够在这个公司拿到 offer 直通车，也就是免去了你在秋招时找工作的后顾之忧。
以我身边的同学为例，如果你继续想搞学术研究，那么继续去读硕士读博士。而且在你毕业的时候能够成为一名纯粹的算法工程师的话，你的薪资是远超于同龄人的。那么如果你不想继续去做学术研究，想在本科生直接就业的话，可以参考前面的嘉宾的回答，直接成为一名软件工程师也是一个非常好的方向。
对于既不想继续搞学术研究，编程能力也不强的同学，非常大家去考虑互联网行业的运营岗和产品岗，这些岗位对你的编程能力基本上没有太大的要求。而且在毕业的时候科班毕业的身份会给你相应的加分。本专业在考虑就业的时候，我个人建议首选互联网氛围比较浓厚的一二线城市，比如北上广深、杭州、西安、成都这样的城市。而且尽量去保证你在就业的这个城市内有国内一线的互联网大厂，这也决定了你将来职业的一个上线这个问题。在之前有讲过，如果大家想成为一名纯粹的算法工程师的话，研究生学历相当于是现在的门槛。现在人工智能培训班有很多，各个大厂也都推出了人工智能训练营。但是如果大家想真正地去成为一名纯粹的算法工程师的话，我个人的建议还是继续去深造。因为在公司内我们个人的薪酬福利都是不能够去向大家透露的。如果大家有兴趣的话，可以去一些公众的渠道去了解，比如说 offer 售小程序。
以我个人的经验来讲，上面的一些爆料还是非常具有这真实性的。只以算法工程师为例，我身边从事于算法行业的同事，大多只深耕于算法的某一个方向。在这个方向上，它们将算法与工程相结合，赋能于业务。而且现在公司也主要在讲算法工程如何落地的问题。所以说算法工程师不应该只懂算法，而更应该是一名工程师能够懂得如何将算法应用到真实的业务场景中。
对于个人在就业之后的成长上来讲，我觉得这一点与你所在的公司还有你选择的算法方向有关，这个没有办法一概而论。对于一个行业发展前景的预测是一个很大的命题，我仅能从我个人接触到信息的一些角度上去分析。首先我是非常看好人工智能行业的发展的，包括目前国家的政策也在大力支持，越来越多的高效开设了他们的人工智能专业。那么在互联网行业内部，我们也将算法与工程相结合去赋能于业务。比如我们团队目前在维护和使用的 emage 库，可我们通过人工智能的方式去将前端开发同学拿到的设计稿直接一键生成代码。目前已经支持 React Vue angular 等不同框架前端语言代码的生成，能够大大降低前端开发的成本。所以说这就是一个非常好的将算法工程赋能于业务的例子。
不论大家选择哪一条路，软件开发工程师也好，算法工程师也好。首先你对自己的定位应该是一名工程师，要具有一定的通过构思和编码去解决实际问题的能力，多逛多看国内外一些优秀的论坛和博主的回答，去刷一刷 leetcode 提升自己的代码能力。如果有机会的话，非常建议大家去找一下大厂的实习，大家可以去前几期框框的视频里面学习如何从 0 开始制作一份简历，去找学长学姐，或者去牛科网找实习的内推。当你迈出了第一步之后，以后的路也许会一帆风顺，也说不定呢。加油。
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大家好，我是框框的朋友阿帆，毕业于复旦大学大数据专业，目前就职于国内某互联网大厂。数据科学的话基本上由三个基础的支柱学科组成，一个是数学，一个是统计学，还有一个是计算机科学。这三个基础学科和医疗卫生、经济金融等学科的深度融合，塑造了现在的数据科学专业可以分为四个部分，一个是代数类，代数类里面主要是有数值算法最优化，还有这个微积分。然后这三个的话主要是运用在算法前期的一个公式推导上面，这个部分是相当重要的。再一个是统计类，统基类的话主要是有概率论，然后是统计学基础，统计学基础可能会有多个课程，这个部分的话主要是针对对统计有强需求的一些专业的细分进行设计的。计算机类的话主要是数据结构与算法设计、计算机原理、分布式系统，还有一些别的具体的细分。这个部分的话是对于我们知道了一些问题的解法，但是我们现在只有数学表达，我们需要用这个具体的算法去实现，它我们就需要用到计算机类的一些课。
然后再对于我们之前讲到的某一些深度学科的一些交叉，可能会有人工智能，也就是现在说的这个强化学习，然后还有这个神经网络与深度学习。然后还有说数据挖掘，数据挖掘的话可能下面还有一些比较多的细分，比如说医疗大数据、社交网络数据经济金融大数据。数据科学它相对于传统的工科有一点非常重要，它很在乎数学的证明，它非常难，难的话有什么好处呢？难的话它就非常容易区分出天才和平凡的人。那么如果你不是天才的话，你会发现即使你再努力地去学，你的差距也是赶不上这些有天分的人。那么如果数学不好的话，是不是适合学这个专业其实也是可以的。
我们刚刚讲的这个专业是由三个基础的支柱组成。那么如果说你计算机这方面有一个比较强的功底的话，可以也去做一些比如说像分布式系统，比如说像这个大规模数据库这样子的一些对于这个数据科学底层技术支持。以我为例的话，我觉得经过这个数据科学的一些洗礼，我现在非常能够沉得住气。大家知道学数学是一个非常艰难的过程，比如说推一个公式，你可能要推好几个小时。那么在这个过程中最重要的就是要沉得住气。你不能说因为我现在推不出来就放弃了。
还有一个点的话就是要终身学习。我觉得数据科学这个专业它非常好，因为它是一个与其他学科综合交叉的一个学科，那么它就会涉及到对于其他学科的一些广泛涉猎。关于学习最有效的资源的话，我做了一个截图，放在这边，大家有需自取比较主流的活动的话有数学建模大赛，这个分国赛和美赛，一般的话是要求一个现实的问题，要求你去对它进行数学建模，并且给出近似解，还会要求你去网上去找数据来验证你的想法。然后其他的话比如说像数据分析，数据挖掘相关的一些比赛，比如说像 kaggle 比如说像天池这些，大家可能也都听说过。最主流的是算法岗，在这个互联网大厂里面可能会有，比如说图形图像处理啦、自然语言处理啦、语音合成相关的强化学习。分布式算法开发岗的话也有一些针对底层数据中台这些的开发岗位，再往商务方向走一些的话，可能有商务分析，可能有一些咨询的岗适合我们再往金融方向走一点，可能会有量化。还有一些的话就是社会上面传统的领域和这个数据科学的一些深度融和造就出来的一些特别的岗位，那么这些就不一一列举了。那么算法岗的同学基本上都要往研究生去深造。那么在研究生的阶段，我们要做的就是多发论文，然后多去实习，了解一下行业的动向。对于开发岗的同学的话就是多累实习，这个本科生也是有很多机会的。
对于 BA 岗的同学，如果想要去一些非常知名的公司或者是在咨询上面的一些大厂，可能还是需要有一定的工作经历，一些工作年限除非说你非常优秀，要不然这些公司一般不会要，你一般还是要从小公司开始打头积累一些经验。量化的话因为它是属于券商，所以一般要求你的基点是要非常高的。然后另外的话如果有相关的一些经历，比如说你是在某家券商实习过的，那么这些可能会是加分项。
至于说那些深度交叉的学科的话，我觉得在学校里面夯实自己的基础能力。那么数据科学这个岗位现在对应的比如说像算法，比如说像机器学习工程师，这些岗位主要都是在大企业提供。那么这些大企业一般就分布在一线城市。其实我还有一个观点就是我们这个行业对口传统行业其实应该是最好的，比如说煤电行业这些行业的话可能会分居在二线城市，这些都是蓝海。那么其实我觉得现在积累一些经验，去二线城市发展也是一个未来非常不错的一个选择。
我觉得这个主要是看个人规划，对于某一些技术性比较强的一些工种，它可能主要是靠你的技术实力去说话，可能在学校里面读个研，研究性更强，专业性更强。那么如果出去找对口的工作的话，公司可能还是比较偏向于招研究生、博士生。对于某一些专业性没有那么强的工作的话，我建议可以先试试看去求职。因为你在企业里面会发现这些工种要求的是业务性比较强。那么对于这一类的同学来说，如果你发现你的本科学历够了，那么也不用继续去读研了。这个的话根据地区公司，然后具体的岗位可能变化会很大。今年我了解到的从十几万到六七十万的都会有。由于这个个人的发展是一个非常个性化的问题，所以这边也不方便去做一个非常共性的分析，我个人还是非常乐观的。
21 世纪是信息时代，同时这个我们现在是处于信息时代的上升期，这个专业其实也是一个朝阳行业，也是处于上升期，那么对口的岗位也会非常的多。之前有一个传闻说算法岗将死，也就是说现在落地的应用场景太少，然后导致岗位也会相对的比较少。那么这个事情其实不是一个没有解法的事情，为什么这个是因为传统行业的转型太慢，其实一旦传统行业它能够实现完全数字化的话，那么这些提供出来的数据分析的这个岗位会非常非常的多。这个话就比较老生常谈了，一个是不要不自信，另外一个是不要太自满。
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OK 以上面是本期视频的全部内容，如果你还有所收获，请把这次一定打在公屏上。大学企划计算机类深度科普，下期会尽快更新，主要针对这些计算机类热门的问题进行解答。我是空光，让我们下期视频再见。