• 材料专业考研全国院校推荐

    北京的高校:清华招的人少(2人左右),趋向于研究高分子纳米材料之类的科研活动,并不适用于当前工业生产活动方面的专业知识,比如塑料橡胶纤维之类。

    北大,招的人少,科研理论型,同上。

    北航北理工(985)军工背景明显,招生人数三十人之众,实力不好比较,毕竟不是高分子行业推荐高校,难度不详。

    北化(211),高分子推荐高校( 材料工程学院),招生人数多近百人,导师众多(没有院士),国家重点培育学科,听说难度不大300多点,想选好导师就考高点。

    北京科技大学(211),钢铁为主的材料名校(一流),高分子在化工学院,不推荐,还不如去北化。

    北京交通大学没有材料学院和化工学院,不知道为什么。

    其他差不多不用看了。

    上海的高校:复旦招的人少,高分子的话偏理论,但是新建了个 材料系,是工科高分子材料,不过呵呵,除去保送,学硕1人,工硕3人。

    上海交大,高分子材料在化工学院(材料院的那个是纳米高分子,科研性质,不要弄错了),偏合成,化工院有一个高分子院士颜德岳,招的人数二十多人。不考数学,考物化和高物高化。

    华东理工大学(211),高分子推荐高校,高分子材料在材料院,学院现有特种功能高分子材料及相关技术教育部重点实验室、教育部医用生物材料工程研究中心、上海市先进聚合物材料重点实验室,导师队伍多,招生近百人,近几年得到了广大高分子学生的支持。

    上海大学(211),这个学校高分子主要是粘合剂那个方面,不擅长材料,实力不强。

    江苏的高校:南大,有个现代工程学院,有个材料学专业,专业课考材料物理材料化学,招的人十几个,今年大部分推免。

    东南,这个可以忽略。

    南理工南航(211),又TMD军工背景,我不参与,自己去看。

    苏州大学(211),这个可以有,高分子还可以,材料与化学化工学部有个江苏省高分子实验室,招生人数不明,以前还可调剂,现在不能了。

    南京工业大学(非211),这个学校化工不错,所以高分子材料也可以。

    安徽的高校:中科大,高分子都是科研型,招的人少试卷也难。想出国,想深造,就选这里。

    山东高校:山东大学高分子很厉害

    中国海洋大学不清楚

    青岛科技大学(非211),橡胶界的黄埔军校,招人多,听说性价比高,毕竟不是211.

    湖北的高校

    武汉大学高分子理论型,实力可以,招人十人上下。

    华中科技大学高分子不出名,也不考数学,考物化。

    武汉理工大学是无机非材料很好吧。

    我想不出湖北有高分子好的学校。

    四川的高校:四川大学高分子出名,有高分子国家重点实验室,有个徐院士去世了,不过师资队伍大,招的人多,考个三百五差不多就能复试,至于结果,这个学校比较保护本校,当然你是985那就没话说,当然你考的分数高肯定没多大问题。

    浙江的高校:浙大高分子出名,我们老师说浙大和中科大一样,都是走少而精的路子,招人少试卷难。

    广东的高校:华南理工的高分子也出名,有院士有实验室,招的人数中等,考数学和有机化学,有点难度,地处珠三角,就业好。

    西北的高校:西安交大,高分子不出名,高分子好像在那个化学专业里面。

    西北工业大学高分子有些名气,算不错的,招的人中等,考个三百六十多稳一些。

    吉林的高校:吉林大学,这个被大家忽视了,地方有点偏,话说有个超分子重点实验室,同在吉林长春还有中科院长春应化所,实力没的说。

    黑龙江的哈尔滨工业大学,这个大学焊接很牛,高分子不出名,不是很清楚。

    05月15日
  • 统计学考研金融学方向的优势

    统计学主要利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据, 进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。 它以数学作为基本工具,但又比数学更有实际用途,可以对生活中大量的无序的数据进行分析,找出它们的规律,从而为研究、决策提供基本的依据 。

    从个人经验看,[url=https://www.applysquare.com/fos-cn/statistics/]统计学专业[/url]的学生跨考金融学还是比较容易的,难度不是很大。具体优势有以下几方面。

    备考期间

    在考研备考期间,统计学专业的同学最大的优势在于数学好。众所周知,学金融或者说学经济学,对于数学的要求很高,因而数学三的难度也不是很低,每年没有考研成功的同学,大部分也都是数学三失利导致的。

    统计学专业的同学的数学水平一般比较高,复习数三比较轻松,更容易取得高分。因而备考期间,统计学专业同学比较占优势。

    读研期间

    除了备考优势,统计学的同学在读研期间也有一定优势。

    建模方面

    从目前的学科发展趋势看,[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-finance/]金融学专业[/url]进行研究的前提是建立假设模型模拟经济现象,解决实际问题。因而在建模、学习假设检验方面,统计学的同学都比较占优势。

    软件运用

    统计学专业的学生都会学几种统计软件,如SPSS、Stata、r语言或者Python等,这些软件在金融建模的过程中非常重要,能熟练运用的话对于写论文也有很大的帮助,所以从软件使用方面讲,统计学专业也有很大优势。

    总之,统计学跨考金融是个不错的选择,如果对金融感兴趣,完全可以选择跨考,成功的概率也很大。

    04月26日
  • CS和MFE专业就业前景比较那个更好

    CS(computer science)也就是我们说的计算机科学,MFE(Master in Financial Engineering)是金融工程硕士,个人感觉如果看以后的发展前景的话推荐出国读MFE,下面我简单的分析一下:

    首先介绍一下[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-financial_engineering/]金融工程专业[/url],它的概念有狭义和广义两种。狭义的金融工程主要是指利用先进的数学及通讯工具,在各种现有基本金融产品的基础上,进行不同形式的组合分解,以设计出符合客户需要并具有特定P/L性的新的金融产品。而广义的金融工程则是指一切利用工程化手段来解决金融问题的技术开发,它不仅包括金融产品设计,还包括金融产品定价、交易策略设计、金融风险管理等各个方面。

    如果出国读MFE的话,长远来看,前景和钱景都很广阔,这个专业要求比较高,从学习难度来看,学习金融工程的难度不小,金融工程侧重定量分析,对数学建模和计算机编程要求很高。就业前景很不错,在中国可以去比如券商总部、基金管理公司、商业银行总部招聘部分金融工程岗位都可以。

    而计算机科学这个专业包括的课程很多,只要是计算机类的什么都学,从基础到编程以及软件的应用。本科毕业就可以就业不需要像金工一样最好读到硕士,但其缺点是范围广却不精,并且出来工作的话除非自己对专业研究的很透技术很精,才能找到不错的工作,不然就业并不是很理想。

    所以如果你本科是计算机科学专业的学生,出国读MFE是最好不过的选择了,国外本科没有这个专业,在国外一般都是数学专业或者计算机专业的本科生考这个方向的研究生,并且这个专业就是注重数学和计算机,只收理科生。

    所以综上,我认为MFE在国内的更有上升空间,希望这个回答对你有帮助哈!

    学MFE的童鞋一般毕业了会进金融圈吧,金融领域的起薪,两极分化比互联网要大,差一点的月薪也就几千,目前我听过,起薪最高的是100w,进的一个基金公司,进投行的话,起薪大概是50w~70w,不过要达到这样水平的人,也很少。

    未来发展下去的话,任何一个行业,资源都是被掌握在管理层的,而非技术人员,技术是你进入一个行业的立足之本,所以不管一开始是从后台做起还是从前台做起,积累经验和资源是非常重要的,比如你能拉到客户和你不能拉到客户,待遇自然天差地别,如果你懂技术,又会总结,又知道如何发展人脉的话,说实话,金融圈的钱途真是不用担心。但是金融的工作强度和挑战也非常大。

    其次,对于CS.

    现在[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-computer_science/]计算机科学专业[/url]应用是很广啊,互联网行业发展前景也很好,学CS的人也可以进入金融行业,至于CS和MFE之间差的那点金融知识,我觉得从整个职业发展来看并不重要,一方面是知识不断在更新,工作以后始终要保持学习的;另一方面,学校里学的知识和实际情况本来就差别比较大,更何况你还要根据一个公司的业务具体情况具体分析呢。进入金融领域的就不赘述了。进入互联网的话,如果没有工作经验,根据我听过的数据,起薪大概是1w~2w多的样子吧,但是薪水分布比较均衡了。

    至于接下来发展的话,听我计算机的同学描述的话,是到架构师或产品经理吧,其他具体的就不太清楚了。总的来说,我觉得现在两个行业前景都不错,未来的发展的话,一方面看行业兴衰,行业衰落,个人自然无法幸免。另一方面,看个人的综合素质,这就完全看个人的自我发展了,而这并不是说学了哪个学科来决定的,走得远了,人家早就不在意你是哪个专业出身。

    04月23日
  • 数据科学毕业后工作岗位日常任务

    以下四个方向算是[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-data_science/]数据科学专业[/url]毕业后日常的基础工作了:

    1. 构建dashboard

    数据科学家要从把各种各样的数据中找出关键的指标,简化复杂联系,然后把这些数据放进dashboards里,让公司其他人一目了然看到所有想要的数据,了解有关产品或者公司的各种的情况。以某个社交App为例,数据科学家需要整理出比如每天的用户登陆数、页面访问量、广告访问量、流量转化率和流量价值等等的数据报告,这样就方便产品经理、运营人员、设计师,甚至是公司的CEO等等都可以直观的看到自己需要的数据,以至于对自己做的东西的走向有个大致的了解。

    2. 采集、整理数据

    这包括使用各种脚本语言如 Python,去写一些程序,获取需要的数据,然后再对数据进行一定的处理。如果我们要收集某个东西的流量状况,就需要去各个端口埋点收集数据。之后再清除收到的这些数据里面的干扰数据。比如做音乐推荐的时候, 需要收集不同用户喜爱的歌曲,但假如有些用户一天点赞上千首歌曲,几乎把听的音乐都点了一遍,这样的数据不具有什么特征的或者代表性的,对于机器学习帮助不大,所以我们就要把这种数据去掉。之后就需要进行数据的统计整理了。

    3. 调模型

    拿到可用的数据后就可用开始找模型。涉及机器学习方面需要数据科学家和工程师一起构建机器学习模型,并一起对学习的结果进行分析,确定好模型后,调整相关的参数和模型。

    4. A/B 测试

    A/B测试就是给不同的用户组推送一个产品的两种或者多种的设计方案/产品内容,然后看这些用户组的反馈,这些常用于运营、产品设计等等的决策选择。根据对用户的反馈进行分析,可以快速有效地确定较优方案。比如说在测试一个新广告时,可以随机选择几组用户,给他们推送相应的不同的广告,然后看广告的关闭情况来分析哪些广告用户愿意去看。这种方式可以极大地缩短评估一个产品或者方案的时间。

    随着目前科技发展,数据科学的应用也在逐渐的宽泛,数据科学相关专业的[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/]职业发展[/url]也渐渐变的明亮,如果你对数字之间的关系特别感兴趣,数据科学专业还是一个不错的选择

    04月19日
  • 生命科学出现了很多奇怪物种是不是违反了自然法则

    如果“自然规律”是“不受人为干涉”的,那么肯定是违背了。我们活着…就是一直在“人为干涉”好嘛 :)  但如果“自然规律”就是整个世界运行的规律…那么任何一件事情都没有违背自然规律。

    类似的基因工程确实是认为强行介入,为人类服务。诚然会引发问题。但和所有其余的科技发展一样,试图在规避问题的同时求发展。回顾历史,我们也曾大规模用铅制餐具而铅中毒,用不成熟的治疗手段将无数患者推向死亡。人类曾对于飞机产生恐惧,曾害怕微波炉,抵制手机,一窝蜂地反转基因……但你永远无法阻止科学的发展,对于[url=https://www.applysquare.com/]大学专业[/url]知识只有合理的利用才能长久。

    对于民众非科学角度的恐慌,用时间或者科学教育去解决。对于科学性的质疑,用科学的手段去一一证明回应。无他。

    偏!题!部!分!

    主要是想无聊地给大家科普一个不重要的定义…

    物种

    物种是生物分类学的基本单位。物种是互交繁殖的相同生物形成的自然群体,与其他相似群体在生殖上相互隔离,并在自然界占据一定的生态位。

    新物种产生的过程:

    由于基因突变或重组(可人为),使种群中产生可遗传的变异;

    自然选择(人为选择)等因素作用于该变异,使种群的遗传结构发生了适应性的改变;

    由于地理隔离或生态隔离而加深了性状分歧,逐渐形成亚种,一旦出现了生殖隔离,亚种变成新种。

    本身我所理解的,是基因变异丰富基因库,产生多样化,之后经过漫长的物竞天择,适者生存。目前人介入了这个过程,先使基因完全朝着希望的方向变异,之后不是“天”择,而是人择。

    随便讨论一下题目说到的哪些算不算物种…

    长着人耳朵的老鼠

    (“人耳鼠”之前涉嫌科学造假,后来又被证实,不过这部分不是很重要,可以自己查。毕竟这项技术虽然不成熟,也还是有可行性的。)

    并不是给老鼠转几个基因让其自行长出了人的耳朵,而是利用组织工程原理在老鼠背上培植出一个人耳朵。所以就是借老鼠的背用一下,用组织工程技术“再生”人体组织修复缺损,具有有非常广阔的前景。

    其实就是看你这里土不错,试一试,我移栽一朵花上去,看看长得好不好。长好了我们把这个花拿走,我们还有用呢。土还是那个土。老鼠还是那个老鼠。(对土造成的伤害,我表示非常抱歉。)

    我们想象一下“种了花的土”和“种了花的土”交配,生下来的土背上不长花…老鼠还是老鼠。基因没有发生变化,我们真的只是用一下你的背…

    会发光的鱼

    看这个我第一反应想到的是Sheldon啊哈哈。

    基本原理也非常简单,从[url=https://www.applysquare.com/fos-cn/biology/]生命科学专业[/url]角度来说将水母的萤光基因植入斑马鱼当中。相当于基因发生了变化。

    维基中文上是这样描述的:

    萤光鱼有不孕的特性,在逃回自然界中繁殖的机会很低。[1]

    然而基因改造萤光鱼有许多反对者。有反对者称目前这对基因改造萤光鱼进行的安全性研究都是短期的,无法有效评估基因改造萤光鱼的风险。另外的反对者则担心转基因生物不是自然界原有的品种,对于地球生态系统来说是外来生物。转基因生物的种植会导致这种外来品种的基因传播到传统生物中,并导致传统生物的基因污染。

    但基本上是不可能繁衍,也没有所谓生殖隔离,并不是新的物种。如果不是大规模进入自然界,对于斑马鱼的基因库的影响微乎其微,相当于一个小小的基因变异(相当于六个手指的人)。如果人类强行介入,是有希望培育成物种的。

    04月18日
  • 找两位清北本科同学,给开封一高中做场讲座

    如题

    时间为3.19日,高铁可当天来回,讲座时长1小时。路费、食宿全包,可安排开封游玩。

    报酬为800-1000.

    请感兴趣的同学联系张老师,13399829932

    03月03日
  • 请问有哪些比较好的留学网站可以使用的?

    题主提到的网站我也不是很清楚诶,不过听上去很实用,如果题主问到了也可以分享给我们哈哈哈。

    所以在这里就推荐一些我个人了解过的比较适合于大多数留学生的网站,可以酌情参考,希望对你有所帮助。

    1. [url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-cat-misc/]留学前准备[/url]类网站

    College Navigator

    College Insight

    College Board's Big Future

    Cappex

    College Confidential

    Unigo

    Zinch

    这些网站主要针对[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-%E7%95%99%E5%AD%A6%E7%94%B3%E8%AF%B7/]留学[/url]前的准备工作,如择校,录取情况,入学要求,个人评估等等,信息量和数据量都很丰富。对于学校和专业了解不足,或想要深入对比不同学校和专业的不同指标,建议可以多浏览这些网站,会有很多的帮助。同时这类留学指南类网站页面设计也很优秀,有意思,也可以好好研究研究哦。

    2. 留学后学习类网站

    EducationWeek

    ApplicationBoot Camp

    Test PrepSuccess

    Gradshare

    GraduateAdmissions Guru

    My CollegeGuide

    Turnitin

    Bigwords

    这些网站主要针对留学后的学习日常了,包括书本购买,论文查重,研究生生活,学业课程设计,奖学金申请,英语学习等等,熟练使用可以方便今后的留学学习生活。在国外的学习生活和习惯或多或少和国内还是有些不同,这些网站本人亲测是不可多得的好帮手。

    3. 留学生活类网站

    Peterson’s

    Fastweb

    Yelp

    这些网站就相当日常了,从餐厅订餐,到出行便捷,或是日常购物都可以用到,还有针对留学生实习的网站,等出国了能找到一个便捷的生活类网站也可以减少不少麻烦,题主如果出国了,可以尝试看看哦。

    可能上述网站里没有题主找的,不过希望这些也能够帮到题主,有其他的有用留学网站我们也可以多多互相分享呀。

    2018-12-19
  • 对于智能网联汽车产业有哪些代表性事件

    按照事件顺序如下:

    2016年以来,新一代[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-%E7%94%B5%E5%AD%90/]信息通信[/url]、新能源、新材料等技术与汽车产业融合步伐加快,产业生态深刻变革趋势日益明显。总体上看,在智能网联汽车领域,2016-2017年度智能网联汽车在政策法规、技术和产业链等层面发生了重大变化。具体而言,本年度国内外发生的重要事件综述如下:

    2016年3月,联合国正式通过了《维也纳道路交通公约》修正案,允许自动驾驶技术应用在交通运输中,为世界范围内发展自动驾驶汽车扫清了制度障碍。

    2016年7月,上汽集团联手阿里巴巴,打造全球首款量产[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%A7%91%E5%AD%A6/]互联网[/url]汽车荣威RX5。2016年7月,宝马、英特尔 以及Mobileye 宣布结盟,共同研发自动驾驶技术。

    2016年8月,百度先后宣布与Intel和NVidia合作开发自动驾驶的数据中心和车载平台。

    2016年9月,美国交通部发布首份《联邦自动驾驶汽车政策指南》,针对高度自动驾驶及以上的安全设计、开发、测试和应用等方面,为相关厂商和机构提供了一个具备指导意义的前期制度参考框架。2016年11月,欧盟委员会通过了“欧洲合作式智能交通系统战略”,旨在推进欧盟成员国范围内部署协同式智能交通系统(C-ITS)服务,实现V2V、V2I等网联式信息服务。

    2016年11月,华为主导的核心技术被3GPP确定为5G eMBB(增强移动宽带)场景的控制信道标准方案。这为中国发展5G提供了有利基础。

    2016年12月,美国交通部发布《联邦机动车安全标准-第150号》(FMVSS No.150)提案,预期在今后某段时间开始强制要求美国销售的所有轻型车辆必须安装以DSRC为标准的 V2V 通讯设备。

    2018-12-13
  • 如何跟国外教授(以Email的方式)保持友好的关系呢?

    套磁”是什么,其实很像男孩跟女孩搭讪,最好在一个轻松愉快的过程中达到一定的目的性。

    首先需要注意的是交流的途径。绝大多数情况下,国内的学生选择则email作为交流[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/94Y5Meo2s/]套磁[/url]的主要手段。此时email中英文写作的格式,习惯,用语和礼貌性的细节是需要每一个仍然在中文语言环境下的国内学子需要注意和学习的。称呼的使用,书面语言和口头语言的区别,如何正确使用词汇表达自己的意愿(不同的词汇表达各种意愿强烈的程度经常有差别),等等细节需要学习和锻炼。

    其次,套磁email的内容。首先,希望你可以对教授的个人主页做一个全面的浏览。从一个人主页放置的内容,你可以对这个教授的性格习惯有一个大致的理解。有些教授个性和善,热爱生活,爱运动之类的,经常会在自己的学术内容以外,放置一些个人生活的照片,家庭成员或者兴趣爱好的信息。相对来说,这样的教授更容易跟陌生学生发起或者回应一个交流的请求。建议第一封邮件不需要探讨太深奥的学术问题,询问兴致的语言最好涉及到一些容易回答,但又跟学习生活相关的问题。因为每一个人都会“懒”于向陌生人回答一些深刻的难以解释的问题,而“勤”于回答一些容易,明白,或者自己熟知的问题。比如,教授今年有没有意向招收学生,教授希不希望学生对某方向的背景知识有一些简单的理解,教授对学生培养的安排是什么风格和形式,教授能不能推荐一些简单的research准备书籍等。这些教授本人很容易就能回答上来的问题,是让人打开交流大门的一些简单的套路。

    另外,套磁email中也需要适当的介绍自我的情况。介绍自我情况不需要吹嘘,也不需要太过谦虚。适当涉及一些教授工作方向的内容,自己的专业方面的兴趣,自己的曾经做过的项目,等等,对阅读人来说有用的信息。有时候能提及一些本校教授,或者合作过的科研人员,也许会有意想不到的增强联系机会的效果。在首封email之后,如果有机会跟教授继续交流,可以谈谈各种交流机会,比如教授最近会不会travel来国内,香港之类的地方学术交流,或者对方学校有没有summer program之类的项目。总之,太过于学术的讨论,也许并不适合教授和陌生的学生之间的信件来往,并且如果不是合作者,一般教授不一定愿意用email来探讨深刻的学术内容。一则email形式简单,表达能力有限,二则没有时间和经历探讨一些教授不是非常关注的科研热点。如果你的见解已经足够深刻和有建设性,那“套磁”基本上也不再是必要的步骤。直接的科研合作可能更加适合你。

    最后,如果你已经和教授交流了一定次数,可以提及直接招生或者提供funding的事宜。有些事情并不是教授可以立刻说了算的。不同的学校有不同的对funding的管理模式,不同的教授做决策的权限也不同。有些专业可能仅仅允许教授推荐人选,而不是直接指定,有些专业可能规定学生必须经过Teaching Assistant的过程,同时有些学院可能有直接的fellowship资金提供而不需要参与助教工作,有些学校可能允许教授点对点选取自己希望选取的学生。请跟教授交流过后,加上了解研究生院系的具体规章。教授没法给予承诺并不一定是录取几率小,很多时候有教授的录取意向已经是很大的优势

    总的来说,在[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/]留学申请[/url]的过程过程中,套磁目的性,和时限性,的的确确不是一个非常自然的交流过程。但是,它也是个人处于社会中需要学会的聊留技能。请带着一定的目的,保持一个轻松愉快,简洁尊重的氛围,像对方介绍自己,表达自己的意愿,和询问对方的情况。这样看来,“套磁”的的确确跟男孩追求女孩的过程有很大程度上的相似。也可以结合自己平时交流交友的过程经验。

    2018-12-10
  • 计算机本科毕业后都做什么工作,能拿到多少工资?

    一般来说,名校[url=http://https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%A7%91%E5%AD%A6/]计算机专业毕业[/url]的学生工资都不会低的。

    下面来细说你的这个问题:

    首先,我们知道计算机技术是人类在20世纪最重要的发明之一。目前,计算机技术仍处于技术发展的上升期和活跃期。最近一些影响广泛的新技术和新产品,如智能手机、3G通信、云计算、微博、社交网等,无一不是和计算机技术密切相关的。这些计算机的专业领域以及相关的应用领域,不但为计算机专业工作者提供了并将继续提供大量的工作岗位,而且为年轻一代的计算机专业工作者提供了广阔的舞台和发展空间。

    本专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。通过基础教学与专业训练,培养基础知识扎实、知识面宽、工程实践能力强,具有开拓创新意识,在计算机科学与技术领域从事科学研究、教育、开发和应用的高级人才。本专业开设的主要课程有:电子技术、离散数学、程序设计、数据结构、操作系统、计算机组成原理、微机系统、计算机系统结构、编译原理、计算机网络、数据库系统、软件工程、人工智能、计算机图形学、数字图像处理、计算机通讯原理、多媒体信息处理技术、数字信号处理、计算机控制、网络计算、算法设计与分析、信息安全、应用密码学基础、信息对抗、移动计算、数论与有限域基础、人机界面设计、面向对象程序设计等。

    本专业毕业生应获得以下几个方面的知识和能力:

    1.掌握电子技术和计算机组成与体系结构的基本原理、分析方法和实验技能,能从事计算机硬件系统开发与设计。

    2.掌握程序设计语言、算法与数据结构、操作系统以及软件设计方法和工程的基本理论、基本知识与基本技能,具有较强的程序设计能力,能从事系统软件和大型应用软件的开发与研制。

    3.掌握并行处理、分布式系统、网络与通信、多媒体信息处理、计算机安全、图形图象处理以及计算机辅助设计等方面的基本理论、分析方法和工程实践技能,具有计算机应用和开发的能力。

    4.掌握计算机科学的基本理论,具有从事计算机科学研究的坚实基础。

    就业方向:

    这边是实时更新就业机会的网址,希望能帮助你

    职业机会

    毕业生主要面向交通系统各单位、交通信息化与电子政务建设与应用部门、各类计算机专业化公司、广告设计制作公司、汽车营销技术服务等从事IT行业工作。且一般来说计算机专业毕业后都是往互联网企业去的,很多人都会去做程序员。程序员也有前端、后台、Android、ios、C++等等。现在前端比较火,因为互联网时代,大家都在上网,你浏览网页所看到的那些网页,都是前端工程师写出来的。可以去从事这个方面工作~

    WEB应用程序设计专业

    毕业后能够从事网站应用程序开发、网站维护、网页制作、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、数据库管理与应用、非IT企事业单位信息化。

    可视化程序设计专业

    毕业后能够从事软件企业桌面应用开发、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、数据库管理与应用开发等工作。

    数据库管理专业

    毕业后能够从事企、事业单位数据库管理、软件开发、专业数据库应用设计与开发、数据库的应用与开发、信息管理系统开发、企、事业单位网络管理、软件销售等工作。

    多媒体应用专业

    毕业后能够从事计算机美工、动画制作、影视编辑与制作、广告设计与制作、多媒体综合应用开发、多媒体课件制作等工作。

    移动应用开发专业

    毕业后能够从事移动设备应用开发、嵌入式应用开发、移动网站开发、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、企、事业单位信息管理、办公自动化集成等工作。

    电子政务软件专业

    能够胜任基层政府部门、事业单位数字化政务管理系统的设计、维护与信息管理、办公自动化集成、办公室文员等工作。

    软件测试专业

    毕业后能够从事软件测试、软件编码、IT企事业单位系统支持、非IT企事业单位信息化软件销售等工作。

    物流信息技术专业

    毕业后能够胜任现代物流业信息管理,能在企事业单位从事物流系统设计、供应链管理、仓储管理以及运输等管理工作。

    物流管理专业

    毕业后能够胜任全省各级企事业单位物流系统设计、供应链管理、仓储管理以及运输等管理工作等工作。

    网络系统管理专业

    毕业后能够从事政府管理部门、经贸、金融、邮电、电子、学校、交通、社区以及应用计算机网络的有关行业,从事计算机网络系统的设计、维护、管理、从事网站开发与应用、网络安全管理、计算机软硬件调试、安装、计算机及网络产品营销等工作。

    计算机游戏专业

    毕业后能够从事网络游戏美术,网络游戏动漫设计,游戏概念/故事情节设计,网络游戏3D设计,网络游戏人物设计,网络游戏环境设计,网络游戏皮肤/纹理设计,网络游戏图形开发,网络游戏测试,网络游戏音频开发,游戏客户端开发,游戏服务器开发,游戏引擎开发,手机游戏策划,手机游戏开发,手机游戏程序开发,手机游戏美工,手机游戏测试等工作。

    计算机图形/图象制作专业

    毕业后能够从事广告企业平面的设计与制作、网络企业网页制作、企事业单位职员等工作。

    目前,计算机专业在国内的高等院校中,以理工科的实力较强;以文科、综合性高等院校为补充,基本上每所高等院校都设有这样的专业;或者有这样的专业人才。

    希望能帮助到你~

    2018-11-20
  • 统计专业毕业的学生一般从事何种职业?收入怎么样?

    有很多人认为统计学专业的工作不好找,找工作无非是银行、证券、公务员。其实不然,我们统计学还是有很多职业方向的。

    其实统计学和数学一样是一个服务类学科,并没有所谓的“对口就业”。只要出现数据的行业,都需要统计学,因为本来这个行业里面的人他们的专业范围是得到(产生)数据,比如说银行、保险、零售、公共卫生、制药等等,而分析数据就已经超出了这个行业内人员的专业范围了,举个例子比如制药,药学或者生物学的科研人员可以提出新药的配方,但是新药临床实验怎么设计?结果到底能不能说明新药比旧药效果好?结论的可信度是多少?有些参加实验的病人没有完成实验就退出了或者死亡了,出现了数据空缺,这些样本怎么处理?这些问题不是肉眼观察或者简单地加减计算能够回答的。这个时候就需要运用统计学的方法来处理。的确,银行、保险、医药好像感觉就业比例较多,那是因为这些行业对数据分析的依赖程度已经比较高,但是随着各行各业的发展,越来越多的行业开始需要数据分析这一个职业。不需要担心对口,如果用人方的需求是统计学人才,你去就能用上学的东西。

    目前总体看统计学在国外发展更好,相关工作的薪水更多。不过国人已经认识到统计学的重要性,相信以后统计学会在国内蓬勃发展的。

    2018-11-20
  • 金融学专业考研准备经验分享

    金融学属于考研的热门[url=https://www.applysquare.com/]大学专业[/url],分数要求比较高,因此公共课和专业课成绩都要很突出才可以成功考上心仪的学校。可以考虑从公共课、专业课两大类进行复习。

    1公共课

    考研公共课主要包括数学三,政治,英语。

    学硕考英语一,专硕考英语二,英语二难度更低一点。

    数学

    数学主要考数学三,部分学校如复旦大学考数学一。数学一更难一点,但是近几年数学三的难度逐渐上升,不容小觑。数学一或数学三考试科目主要是高等代数、线性代数、概率统计三部分,具体知识点有所不同。

    政治

    政治考试分为两大部分——主观题、客观题。主观题大家分数都差不多,客观题比较能拉开分数。下面是2种题目的具体复习方法。

    主观题

    政治一般是9月份开始复习,建议看红宝书、买肖秀荣的复习资料。红宝书是高教社出版,一般9月底出版,上面的知识点都是考研选择题要点,要逐字逐句认真观看。其次,肖秀荣老师的1000题等也是很好的复习资料,看一章红宝书做一章1000题,并认真订正。除此之外,推荐徐涛的优题库。优题库可以结合徐涛老师的网课观看,老师会总结很多口诀,有利于记住复杂的概念。当然,为了加深记忆,可以看风中劲草。这本书总结了红宝书中的高频知识点,每天背一点,有利于记忆。同时,走路、睡前可以多天配套音频,加深记忆。

    主观题

    政治的主观题主要靠最后的压题。强烈推荐肖秀荣最后8套卷、最后4套卷。尤其是最后四套卷的大题,都要会背,很有可能压中题目。同时,比较推荐徐涛小黄书,背诵其划出的重点即可。四套卷和小黄书都是在考前2天左右出的,时间比较紧,不要慌张,安排好自己的学习计划,是可以背完的。

    2专业课

    可以先从经济学一些基础课本学起。例如,高鸿业的西方经济学,曼昆的西方经济学,萨缪尔森的经济学原理。掌握了基础知识后,可以进行更深层次的阅读,进入中级微观的学习,如范里安的经济学原理——现代观点,尼克尔森微观经济学原理等。之后,感兴趣的话,可以学习高级微观经济学甚至高级计量[url=https://www.applysquare.com/fos-cn/economics/]经济学专业[/url],后面二者难度更大,要视自己之前的学习情况而定。

    书上有路勤为径,找准方法,勤奋努力,一定可以考试成功。

    2018-11-08
  • 大量数据建模经验分析

    什么样的处理才算是正确的处理呢?为了目的不择手段?只要得到好的预测性能就万事大吉?事实确实如此,但是这么做的关键在于,你能确保未知数据也能有个不错的表现。就像我经常说的那样,你很容易就会受到它的蒙蔽,在分析训练结果的时候,轻易地就相信了你选择的方法。以下三点很重要:

    1.模型评价是关键

    数据分析/机器学习/数据科学专业(或任何你能想到的领域)的主要目标,就是建立一个系统,要求它在预测未知数据上有良好的表现。区分监督学习(像分类)和无监督学习(如聚合)其实没有太大的意义,因为无论如何你总会找到办法来构建和设计你的数据集。方法行不行最后还是得看它在未知数据上的表现,你得保证它能得出同你过去的训练集一样的结果。

    初学者最常犯一个错误就是看到已知数据的表现,就想当然的认为未知数据也会一样。通常你会发现,现实是很骨感的。这里我们就只说监督学习,任务就是根据你的输入预测输出,例如把电子邮件分成垃圾邮件和非垃圾邮件。

    如果你只考虑训练数据,通过让机器记住一切,很轻松的就能得到完美的预测结果(除非这些数据自相矛盾)。这并不是什么新鲜事儿,人类自己就是这样的。还记得你学外语背单词的苦逼时光么,你必须检查单词字母的顺序,因为你的大脑需要按正确的顺序记住他们。

    机器在存储和检索大量数据上的优势是人类拍马不及的。但这也带来了过拟合和泛化能力差的问题。

    所以,一个好的评价方法是模拟未知数据的影响来分割数据,一部分用来训练,一部分用来检测效果。通常,用较大的训练集建模,然后用小的那部分进行预测,经过多次迭代来得到一个较稳定的模型。这个过程就是我们常说的交叉验证。

    为了模拟未知数据的表现,把数据集分为两个部分,一部分用于训练,一部分用于预测。

    就算我们这么做了,还是很有可能出问题,特别是在数据非平稳的时候,数据的潜在分布会随着时间变来变去。利用真实数据预测时经常会碰到这种情况,同样是销售数据,六月和七月的就可能差别巨大。

    还有数据点间的相关性,如果你知道了一个数据点那么你肯定对另一个数据点也有了一些了解。好比股票价格,他们通常不会在两天之间任意的大幅波动,因此如果你胡乱的拆分训练/预测数据,就会破坏这种相关性。

    每当出现这种情况,你得到的结果就会过于乐观,而你的模型似乎不打算在现实应用中也这么给你面子。最糟糕的情况就是,你千辛万苦终于说服人们认可你的方法,结果下水一试,它当掉了……

    所以学习如何正确的进行模型评价是关键!

    2.特征提取是天

    学习一种新的算法感觉总是很棒,但现实是,最复杂的算法执行起来和那些老办法几乎没什么两样,真正的区别在于原始数据的特征学习。

    现在的模型功能看起来非常强大,随随便便就能处理成千上万的特征和数据点,其 实本质上并没聪明到哪里。特别是线性模型(像logistic回归或线性支持向量机),就是个傻乎乎的计算器。

    这些统计学专业知识中的模型确实很擅长在数据充足的情况下识别信息的特征,但是如果信息不充足,或者不能按线性组合的特征来表示,那基本就没什么可玩了。同样这些模型也不能通过“洞察”自行简化数据。

    换句话说,你可以通过寻找合适的特征,来大量简化数据。坦白来讲,如果你能为想做预测的功能简化掉所有特征,那还有什么需要学习的呢?!这就是多么强大的特征提取啊!

    这意味着两件事情:首先,你应该确保你确实掌握了这些几乎相同的方法中的一种,并且始终不抛弃它。你真的不需要同时掌握逻辑回归和线性支持向量机,你只要选择一个就够了。这些方法几乎都是相似的,关键的不同就在于底层模型。深度学习还有些特别的东西,但线性模型在表现能力上几乎都是相同的。虽然,训练时间、解决方案的稀疏度等可能会有些不同,但在大多数情况下你会得到相同的预测性能。

    其次,你应该了解所有的特征工程。这是一门艺术,不幸的是,几乎所有的教科书都没有涵盖这一点,因为关于它的理论太少了。它的常规化就像我们的雾霾一样,还有很长的路要走。有时,特征需要取对数。每当降低一定的自由度,就是摆脱那些与预测任务不相关的数据,可以显著降低你所需的训练集数量。

    有些情况下这种类型的转化会不可思议的简单。例如,如果你正在做手写字体识别,你就会发现有没有一个识别度高的颜色并不重要,你只要有一个背景和前景就OK了。

    我知道,教科书往往将算法模型描述的异常强大,好像只要你把数据扔给模型,他们就会把一些都做了。从理论和无限的数据源上看它可能是对的。但很遗憾,我们的时间和数据都是有限的,所以寻找包含信息大的特征是绝对有必要的。

    3.最耗神的是模型选择,而不是数据集的大小

    在大数据时代,很多你不想被人知道的事情都被你的主内存以数据集的方式完美的记录下来。你的模型可能不需要花太多时间就能跑完这些数据,但是却要花费非常多的时间从原始数据中提取特征,利用交叉验证的方法来比较不同学习模型的渠道和参数。

    2018-09-28
  • [讨论]统计学专业申请选校推荐

    对于每个同学来说,背景可能都不一样,那么怎么才能给建议呢?所以这一段的标题是骗你们的哈哈哈哈哈哈233但是授之以鱼不如授之以钱,我觉得还是应该跟大家提一提一些需要考虑的方面。首先是需要明确一下自己未来的规划:是去读完就直接回来工作还是准备至少先工作几年:如果是前者,那么一定程度上要关注综合排名,毕竟国内某些公司也会看看知名度,如果是后者,可能专业排名更优秀一些;另一方面,也要考虑自己的兴趣方向:这个需要花一些时间去浏览下学校教授的名单和学校的组,[url=https://www.applysquare.com/institute-cn/duke/]杜克大学[/url](duke)自己有做数据的组,相对来说宾大的教授做的相对理论一些,但是也有一位特别特别厉害的教授叫做Weijie Su在做一些新兴的东西等等;再然后也要考虑下是不是想读博:比起本科直博,申硕士可能有更大的机会能够去更好的学校;然而有些硕士项目相对来说留校读博简单些,像umich的biostat stat项目似乎可以转博,而stanford stat的硕士项目在官网上就没有转博的渠道。

    特殊要求

    “特殊要求”感觉有种特殊服务的感觉,感觉一到寒光仓浪浪宝剑出鞘,大宝剑233其实这里主要是想说三点,首先是除了官网以外,我们能从哪里获得更多的要求信息呢?一方面我们可以跟学长学姐问,另一方面是陶瓷,第三点则是要动用一些自己的检索能力,比如去看看所有faculty的主页: Stanford ICME系主任有个博客,里面有一篇文章专门介绍了他们的偏好,比如他们不那么在乎GRE但是很重视GRE sub。 (YourGRE scores. Yes, we do look at those also. Are they all-important? No. But lowGRE scores may count against you. …Are GRE scores important? They can behelpful. For us, this means GRE subject Math. )因此我也想跟大家说说这个科研和GRE sub对于申请MS项目一样很重要,如果可能最好去考一个出来。

    其他项目

    其实想做统计的学生并不一定只能申请[url=https://www.applysquare.com/fos-cn/statistics/]统计学专业[/url]。运筹和统计的关联也非常强,比如UNC的统计和运筹就在一起,因此试试也未尝不可。现在数据科学的发展使得很多学校有了一些由计算机统计数学之类的联办的系,或者很相关的系。比如Stanford除了STAT,还有ICME,MS&E,UCB和哥大有IEOR,Upenn有AMCS,普林有ORFE,西北有IEMS等等。这些项目大家都可以去考虑一下,有些学校能申两个以上的项目就多申请一些,专业比较相关去了多修点课就是啦。

    相信这么多院校,和详细的要求,一定会帮你进入心仪的院校,

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    2018-09-13
  • [讨论]如何比较数据科学、大数据和统计?

    个人认为这三者既存在着密切的联系,也不完全相同。用数学的话来说,就是三者之间相互存在着交集,但也并不是完全包含。

    其中涉及的最广泛的应该就是数据科学了。研究大数据的方法可以称作数据科学、而统计的研究方法就更可以算作是数据科学了。本身,数据科学就是在大数据的背景下提出的。它不仅包括大数据的研究方法和研究背景,更包括对于数据软件的使用、对于数据库的理解、甚至包括对于算法的理解等等。

    大数据,是在近几年才刚刚提出并迅速走红的概念。它是未来数据分析和存储的新趋势。面对这个信息爆炸的时代,数据的高数量、高维度、高更新速度以及背后的高商业价值都对于传统的硬件存储、数据库管理和统计分析方法提出了更高的要求。原先的统计大多都是适用于小样本的情况,而面对这样的大数据往往显得无能为力。因此,相比较与其他的两个概念来看,它既是数据科学的基础,也是建立在统计基础上的一个科学。

    最后,三者最共同的地方应该就是统计了,无论是数据科学应用在各个实际领域、还是大数据的各种突破过去经典数据规模的领域,它们的核心思想或者说最先处理的基础都是统计。如果任何数据都可以使用经典的统计方法去解决的话,不会再采用其他的模糊近似的方法进行操作。

    综上,数据科学包含的内容更加全面、更加综合,它更像是一个对于实际的数据问题需要具备的一些基本甚至专业知识。而大数据,则只是一个概念,指的是对于现在这个数据泛滥时代的统称。而它的研究方法包括在数据科学之中。对于统计而言,它在应用领域与前两者也有着很类似的内容,然而其理论基础部分则与前两者不同,是前两者进行研究和发展的基础。

    2018-08-28
  • [讨论]工业工程考研有什么好的方向和大学推荐吗?

    多了解下工业工程专业方向吧,还有考研的信息~

    首先关于工业工程的考研方向,网上的人已经回答的比较全面了,大概就有7个方向

    1.制造业管理信息系统 2.企业整体运作与优化 3.物流工程与管理 4.生产系统分析与仿真 5.全面质量管理与控制 6.工业人因工程 7.工业工程与机电一体化

    至于[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/threads_home/?q=%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B&utf8=%E2%9C%93]工业工程[/url]考研哪个方向“好”这一点,可能是每个人对好坏的定义不同吧,我认为没有好坏之分,关键是看你对哪个方面感兴趣,当然未来的就业情况、发展前景也非常重要,但是如果只是为这些而选择一个所谓的“好的”但你自身并不适合学习的方向,未来三年你会很痛苦,而且你能把工业工程这个方向的课程学好的可能性也并不大,所以既然决定要考研,在选择方向的时候,我认为应该考虑一下几点:

    1.个人兴趣,是否对此方向感兴趣,自身能力、素质等是否适合学习此方向

    2.弄清自己未来的发展意向,继续读博深造or研究生毕业就业

    3.专业前景,所选择的考研方向发展潜力与就业情况

    搞清楚以上几点,然后对照工业工程考研的几个方向进行筛选,这样选择出来的方向可能未必是发展前景最好的,但一定是最适合你的!

    其次关于工业工程大学的选择上,大概是以下几所:清华大学、[url=https://www.applysquare.com/institute-cn/cn.sjtu/]上海交通大学[/url]、西安交通大学、天津大学等,毫无疑问清华是难度最大的,它需要你的综合能力非常突出,上交区域位置摆在这里难度也自然不必说,西安交大好考一点毕竟是内地的没有沿海竞争那么大,不过这都不是绝对的,要看你自己的优势条件,一切皆有可能嘛,

    社区里有工业工程专业大学排名的,给你看下,你自己再考量下~

    最后祝你考研成功!

    2018-08-16
  • [讨论]生命科学、生物科学技术、生物工程、生物医学工程都是一

    从网上看到这些答案,总结一下,

    [url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-%E7%94%9F%E5%91%BD%E7%A7%91%E5%AD%A6/]生命科学[/url]和生物技术基本算一回事, 相似度大于95%, 基础课都一样,除了数学物理化学之外就是生理,生化、细胞、遗传学、发育、分子生物学这些东西, 生物科学可能开两门动物学,植物学,生态学,生物技术可能开两门蛋白质化学,和基因工程,别被名字吓住了,这活民工都能干,我真见过高中生做基因工程的。

    生物工程用微生物进行生产,多数是发酵,少数是微生物制药,用大白话说出来 发酵造酒和醋,高级点的产青霉素。 没什么大不了的,收入也不高。 除了少量专业课,多数课程和前面也一样。

    [url=https://www.applysquare.com/topic-cn/tag-%E7%94%9F%E5%91%BD%E5%B7%A5%E7%A8%8B/]生物医学工程[/url]本质上是工程学科, 以电子科学信息科学为主加少量机械工程化学工程。 我们当年戏称做手术刀的。 低级的做无菌纱布,手术刀,无影灯,高级点的造心电图机,再高级的造CT, 核磁共振。 这门学科其实不好学,懂得要求特别多, 比如做核磁共振的不但要懂生理,还得懂电子电路和系统, 最终出图像了还得懂图像处理和模式识别。 也就岁生物,化学,机械,电子,计算机全要懂。

    从学习难读上生物医学工程 》 生物工程=生命科学=生物技术

    从就业前景上 生物医学工程 》 生物工程 》生命科学=生物技术

    所谓的生命科学(生物科学)和生物技术是没什么就业市场的火抗专业

    2018-08-15
  • [讨论]都说生物类专业毕业生基本找不到工作,真的是这样吗?

    我一直感觉生物类专业确实不好找工作,说说我的一点看法吧。

    学生物的,尤其是[url=https://www.applysquare.com/fos-cn/biology/]生命科学专业[/url]不是找不见工作,而是大部分人找不见大家觉得合适的工作。从整体来看,全国生物行业发展偏向于发达的一线城市,主要集中在北京,上海,深圳,广州,武汉等城市,比较大的公司有华大基因,上海生工等,同时在这些城市也兴起了许多小公司,它们分别负责其中的一个服务方向,分割了产业链。现在比较流行的是测序与生物信息分析公司,而现在大家在学校学的好多专业知识还是偏向于传统的学术性理论知识,缺少实际生产应用性。很难满足公司高端职位的要求,所以基本找不到大家想要的工作。不过如果是找个一般的工作,当个公司小职员还是不难的,大学里多注重下实验课的培训,学好实验原理,达到规范化操作。基本应聘一些测序公司还是没问题的。当然了,如果专业知识强的话,可以去制药厂,医院,科研院,食品厂等做实习生,最后完成转业。

    总体来说就业形势还是很严重,毕竟全国许多高校都开设了生物类专业,每年都会有大量的毕业生出来找工作,而生物类企业的发展和数量增长却跟不上毕业生数量的增长,基本上还是供过于求,所以那些大学里没有任何规划,也不关注专业前沿的混日子同学出来后是很难找到想要的工作的,只能放下身段去做销售了。

    不过我身边确实有许多正能量,好几个学长从科学院出来后直接进入了公司高层,他们经常教导我说:生物的工作并不是难找,而是我们的才华支撑不起我们的野心,还是低下好贵的头颅,提高自己吧。

    但在自己看来[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/KSjLJDMGH/]生命科学专业就业前景[/url]真的一般般啦,各位有什么看法呢?

    2018-07-13
  • [讨论]EE专业前景不如CS专业?

    我说下自己的看法,也欢迎大家在后面讨论,说下自己的想法。

    目前来看,[url=https://www.applysquare.com/fos-cn/electronic_engineering/]EE(电子信息工程)[/url]的毕业生的钱景是不如CS的,这要从几个方面来说起了。

    1,国内的互联网+热潮,中国的互联网+近几年年来是做的很不错,连硅谷的一些投资人来到中国后,都惊叹到:在无形的墙(大家懂得)隔断之下的中国互联网,并没有故步自封、或者走向和世界脱轨的节奏,而是同世界保持着一直,甚至更加欣欣向荣的发展了。所以,互联网+带来的希望,让之前的一段时间里,创业咖啡、望京SOHO、孵化器里面都熙熙攘攘都是创业团队,络绎不绝的路演,蠢蠢欲动的投资人。在最火的时候,据说只要是O2O项目,就能拿到钱。在这种火热浪潮之下,刚毕业的,有技术的安卓、iOS、Java开发人员、是比EE毕业的电路设计、逻辑设计更容易拿到较高的工资,所以,看起来钱景是不错的。

    2,再说一说学习积累上吧,CS学习的成本比EE要小一些。在EE专业的我,见过很多自学软件开发的师兄,都是利用闲暇时光学习计算机语言,研究算法。大多数还会找到学校里面的团队一起做一些APP或者网页项目,或者去一些公司实习,最后多数都能进到自己理想的公司比如BAT不说了。EE的同学除了会去参加机器人比赛、智能车比赛、电路设计比赛就是在教研室帮老师做项目了,自己很少有成立技术难度叫高创业团队的(当然智能手环、报警器等小型智能硬件的创业还是不少的)。因为EE设计到的项目,大多数都需要不菲硬件成本的投入,板子、原件、各种仪器,这些都是在学校、学院、老师的支持下比较好获得的,自己学习理论可以,操作上却缺少东西。说明,成为一名积累到经验的程序员还是比成为一名有项目经验的EE开发人员还是要容易些,这种情况下,大家会选择容易模式,觉得发展较好,殊不知,两种技术并没有谁发展较好的比较。

    3,再说说其他自己的看法,随着互联网+最火的浪潮过去,发展势头总在变化,对工业4.0有过自己兴趣驱使下的研读,也对目前很火的VR设备、无人机等有过关注,外加那句至理名言“任何阻止推动人类进步的东西都会衰落”。所以,CS和EE都是很有发展前途的,[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/Ph6dX9UMV/]CS和EE还是有许多联系的[/url],只是资本往哪里流,哪里就过热而已。

    2018-07-12
  • 数据科学的研究范畴

    数据科学实际上包括了计算机技巧,数学和统计知识,实质性的专业知识。

    具体来说,你不一定要拥有[url=https://www.applysquare.com/fos-cn/computer_science/]计算机科学专业[/url]的学历,但数据是电子化交易的商品,所以你需要了解一些极客技能。这些技能包括:Linux知识,能够操纵文本文件的命令行,了解矢量操作,算法的思想,这些技巧都是数据极客所需要的。

    一旦你已经获得并清理好数据,下一步就是从中提取有用的知识。此时你需要运用适当的数学和统计方法。这并不是说你要成为统计学博士,但你确实需要知道普通最小二乘回归之类的东西,以及如何解释其结果。

    在第三个关键是专业领域的知识背景。如果数据分析只是你的业余爱好,那么只捣鼓数学、机器学习和统计数据也就够了。但如果你从事数据科学的工作,这就要求从专业背景上提出问题,并用数据和统计方法进行检验,这样才能真正的发现并构建知识。

    最后,要注意的是黑客技能加专业知识的危险区。这里所描述的是那些“半桶水专家”,他们知道如何得到合适的数据,甚至掌握如何用R语言进行线性回归并报告系数,但他们不理解那些系数的真正含义。在不了解内在统计意义时进行数据分析是危险的,这也是数据分析经常被滥用情况。

    很多人应该并不陌生数据科学这个词,但是很多人跟你有一样的疑惑,都不知道它是做什么的。其实它是一门新兴的学科,数据科学所依赖的两个因素是:一是数据的广泛性和多样性;二是数据研究的共性。

    现在满大街的能听到大数据啊,数据科学这些词。其实数据的类型多种多样,不仅包括传统的结构化数据,也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。而数据分析本质上都是在解反问题,而且常常是随机模型的反问题。所以对它们的研究有着很多的共性。例如自然语言处理和生物大分子模型都用到隐马尔科夫过程和动态规划方法,其最根本的原因是它们处理的都是一维的随机信号。再如图像处理和统计学习中都用到的正则化方法,也是处理反问题的数学模型中最常用的一种手段。

    数据科学主要包括两个方面:用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域;后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。把他们有机的结合在一起才是真正的数据科学!!!

    用数据的方法来研究科学。

    1.其中开普勒模式最成功的例子是生物信息学和人类基因组工程。正是因为它们的成功,材料基因组工程等类似的项目也被提上了议事日程。同样,天体信息学、计算社会学等等也成了热门学科。这些都是用数据的方法来研究科学问题的例子。

    2.图像处理是另外一个典型的例子。图像处理是否成功是由人的视觉系统决定的。所以要从根本上解决图像处理的问题,就需要从理解人的视觉系统着手,并了解不同质量的图像,对人的视觉系统产生什么样的影响。这样的理解当然很深刻,而且也许是我们最终所需要的。但从目前来看,它过于困难也过于复杂。解决很多实际问题时并不会真正使用它,而是使用一些更为简单的数学模型。

    用数据的方法来研究科学问题,并不意味着就不需要模型。只是模型的出发点不一样,不是从基本原理的角度去找模型。就拿图像处理的例子来说,基于基本原理的模型需要描述人的视觉系统以及它与图像之间的关系。而通常的方法则可以是基于更为简单的数学模型,如函数逼近的模型。

    因此简单来说,数据科学就是用数据的方法来研究科学和用科学的方法来研究数据。

    原文链接:[url=https://www.applysquare.com/topic-cn/WhInHw5YC/]数据科学到底是做什么的?[/url]

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    作者ID:Dontcha、梦里繁花落尽

    2018-07-03