该无脑计算机吗？一个视频讲透计算机类所有专业！【框框的b站大学-计算机类专业上期】计算机科学与技术、软件工程、物联网工程、数字媒体技术、数据科学与大数据技术…

-圆心-:
有一个重要的点提醒各位朋友们：你毕业的时间是4年甚至7年后，而不是现在，这一点非常重要，想方向时一定要买带上时间。 像我高中填志愿那会(七八年前吧)，还是大家扎堆财会金融的时代，连不是相关专业的人都想考注会acca啥的。计算机在理工中甚至都是次选。 时代真的很重要。

【回复】别说兄弟你七八年前了，我16级本科，那时候计算机有火的迹象了已经。但是我本科学校机械、土木啥的都比计算机分高。等19年左右或者之后，计算机才成为我们学校分比较高的专业
【回复】不管是什么专业，这段话都太对了，要多关心时势，最好和在岗的人有交流，了解行业的人材（不是人才，人才什么时候都能发光）缺口还像以前那么大么，毕竟站在风口，猪也能飞，看清前景很重要
【回复】是的，甚至可以加上读博的5年或进入工作岗位熟悉的前5年。总之对于高考生来说发挥专业的作用要在十几年之后了，其实要预测行业变化非常难，最好要做的是随时关注动向，并且始终培养自己的全方面能力，以及在短暂的确定方向的时候就尽可能向上提升自己的综合基础能力。
三千繁梦亦不顾:
计算机科学与技术，985211双一流本硕博，总结一下周围博士的观点， 1.还有一种途径是读博，从事科研工作，留校，或者转央企国企； 2.只要基础够好，计算机组成原理、操作系统、数据结构、C语言、英语，要使用的技能的学习速度会很快； 3.在一定基础之上时，idea大于technology； 4.视野真的很重要； 5.上学前要知道学什么，上学后要知道想学什么； 6.要找到学习的乐趣，能让你动起来的那个点； 7.沟通与交流。 希望各位加油

【回复】补充下，出国发展机会也不错，体现在以下几个方面： 1.具有很好的技术积累，大组往往具有知名工具、软件、算法的完整的研发沉淀； 2.具有不错的产学研转换，经常可以看到xxx之父等等，他们的对学科理解是无人企及的； 3.国外计算机相关企业待遇更好一些； 4.学术圈，学术圈，学术圈； 也有一些缺点： 例如疫情啊，安全啊，离家距离啊，交际圈啊，歧视啊包括但不限于、存在但未必一定有的等等问题。 可惜我的学校禁运，不太好出国～
【回复】回复 @放牛小队长 :按我的理解，熟悉数据结构、算法，高级程序语言优先对C和C++理解好一些，可以更容易学习其他语言；计算机组成原理来理解编译、优化、硬件、通信相关知识，结合os分析实际问题；有一定的英语水平，那么就可以快速的查找中英文资料，看懂绝大部分文章，到处去搜罗你需要的养分。 所以基础够好的一般情况是，以上一些专业课要求的知识要掌握，leecode起码能看懂其他解法，英语论文阅读不太费力；更好一些的情况是之前的基础上，可以融汇贯通；融汇贯通就是指可以结合不同的学科，多动脑子，多读书，可以把现象和知识对应起来，也就是理论与实际结合，比较抽象吧…多想多思考总是没错的。 仅限于个人认知。
【回复】回复 @三千繁梦亦不顾 :请问大数据开发，需要Java学到什么程度呢，可以看懂框架这些吗？我现在在学go，但是感觉Java相关生态太大了，学Java转go很容易，但go转Java感觉很慢，大二了在想要不还是好好学Java，然后跟着实验室做点后端，再跟一个老师学大数据[笑哭]，现在就是有点迷茫，感觉时间不多了，要尽快定下一个方向学习[笑哭]
超级小華:
框框太棒了！这个系列好有意义！很荣幸能尽一点绵薄之力[脱单doge]

【回复】回复 @想和孔刘亲嘴 :看你名字，不要阿加西了吗[doge]
十四玦:
我计算机基本就是自学的，实话说刚开始学c的时候真挺懵，后来越来越底层，写了一个简易的os后有了就不一样的认知，挺推荐清华的ucore课程，现在应该是rcore了。之后打算学编译原理写个luajit的反编译器作为项目[tv_doge]学计算机有兴趣的话学的挺开心的，毕竟偏向于应用，成就感很深

【回复】回复 @莫闻z :大部分人都是零基础，你要是不放心可以考完试到出分前这段时间先自学试试看，我个人觉得只要不厌恶计算机就行
【回复】贴个我的ucore笔记https://zhuanlan.zhihu.com/p/259592471，感兴趣的同学可以看看，lab1内容偏硬件，以我的经验来看这算是比较高的一道门槛
【回复】大佬大佬，0基础的建不建议大学选计算机啊
饱饱星瞳:
都说大学计算机重原理，我一直很庆幸我在大学遇到了一位很负责任的编译原理老师，好多人都觉得编译原理是计算机里很难的一门学科，但是在他的教导下，当我学完编译原理的时候，有一种融会贯通的畅快。 老师自己也说，你们可能学完之后一辈子也用不到这么底层的东西，但是上他的课真让我感觉到了一些曾经写程序时的疑问被解决了。

【回复】欢迎各位报考内蒙古大学计算机学院，我们学院今年刚刚装修，环境设备还不错，而且分数也不太高，很实惠的选择[脱单doge]
【回复】回复 @_十_七 :回复 @_十_七 :内蒙古大学在江苏 计算机排名 1w2太夸张了吧，宇宙机恐怖如斯
【回复】我当时上课我们老师也这么讲的，课确实抽象，但我还是啃下来了，对底层深有体会。
doppelganger99:
建议可以采访一下工作五年以上的相关技术人员，互联网行业1年只算入门，3年算中级，5年以上实打实项目经验才有一定的架构能力。10年以上才是解决各种疑难杂症的资深，不一定要采访大厂，大厂再大，99%的从业者也进不去，大厂以外软开公司的开发环境和能力要求和大厂不同，现实是很骨感。 1.学习能力，即使你在学校里把所有技术啃光也没用，因为新技术每天都有，总有你在工作时才接触到的新工具，新技术，新框架，等等，这时候唯一有用的就是你的学习能力。 2 解决问题的能力，考验你的逻辑思维能力，考验你对问题的拆解能力，百度和Google的水平，甚至人际关系，请同事吃顿饭帮你解决一个难题，不要高大上，不要形而上学，白猫黑猫，抓住老鼠才是好猫。 3 人际交往的能力。中国的软开环境有点特殊，技术这条路反而最难走，你的同事，领导，甚至接触的甲方都是你重要的资源，不要让技术成为牢笼，要让它成为你人生的一把钥匙，越好用越好~

【回复】文字分享里有的，只是有些不愿意出镜[妙啊]
【回复】回复 @梓太太岁 :外包就是把一些不重要的活，安排给其他公司做。。。这种公司一般都不把人当人看，而且学习机会少，各个行业的外包都很差，尤其是土木的外包
【回复】还有一点，能不去外包就不去外包
程序员鱼皮:
谢谢框框，很荣幸能为B站大学计算机专业效力 [脱单doge]

【回复】你能把视频的信息做成网站不,用视频看不容易查询
【回复】好那记得把这周作业交一下[doge]
从此不再走远:
课代表来啦！[打call][打call][打call] 计算机科学与技术 00:40 软件工程 06:09 网络工程 09:25 物联网工程 13:19 数字媒体技术 17:10 智能科学与技术 23:43 数据科学与大数据技术 29:09 信息安全 35:35 空间信息与数字技术 36:23 电子与计算机工程 36:32 网络空间安全 36:38 新媒体技术 36:44 电影制作 36:56 保密技术 37:02

【回复】回复 @彼方尚有荣光在shmily :是电子信息大类不是计算机大类，还没做
【回复】md信息与计算科学到底是什么牛马专业
東雲研究所首席研究员:
看到有评论说，做选择一定要考虑时间因素。这句话太对了，肯定有很多朋友看到最近大厂开出天价就考虑去卷宇宙机，总之要慎重，要考虑等你学出来能不能吃到这波时代红利。 就最近而言，原来说生化环材是天坑，今年材料去半导体拿到的offer相当客观；国家电网香的一批，三年前本科可以去市局，三年后部分研究生都要去县里；今年集成电路芯片ic待遇直追计算机，但明年好多大学扩招的硕士就要求职了，现在自学ic的求职就要和科班出身的去卷。

【回复】半导体一直不算坑，半导体不坑不代表材料不坑，类似生物里也有生物信息，化学里也有计算化学，环境里也有环境质量评价
【回复】生化环材的红利起码十几二十年前就说了，人多饼少就从来没变。计算机互联网的红利开始都是敢吃螃蟹的人去拿，人少饼大，后来趋势还越来越大。 当然每个行业都有顶尖人才，只是谁能保证他就是那个人才。半导体公司给的offer薪水高，但是他们也招计算机。我一直觉得一个人在某个领域能做顶尖人才，他当初选择什么都不会差到哪里去。可惜现实是很多人看不清社会的现实，也看不清自己的实力。 我真心希望基础科学行业能改善，生化环材土木机械。 不想看到这么多@大猛子ym 还有 BV1NL4y1q7cY
【回复】ic的难度你确定？ 一大堆ic转cs的，表示cs比ic简单多了。
radioisotope:
多伦多大学 本科 计算机科学专业（人工智能和计算机视觉方向） 本科 生物性化学专业 博士 计算机科学专业 (人工智能方向） 我个人觉得data science 和 machine learning 还是有些比较大的区别的。 做纯machine learning的会更关注算法创新，原理，证明，可解释性等等， 研究方向主要是做优化算法开发（比如Adam K-FAC），模型结构创新（比如nurelODE）等等 ML 领域里的NLP，CV，RL这些偏应用的方向，就比较接近做软件开发+算法创新， 主要的研究方向是以某一个任务在特定数据集的应用为目标， （比如CV中的object detection 在日常场景如COCO中的应用）。 这些研究方向同时要求要有算法创新和实际应用，但是对理论的要求会低一些。 做data science会更在意数据收集，处理， 建模，可视化等等，这个方向我不是特别熟悉，和身边学这个专业的同学交流还是感觉和ml是差别很大的。

【回复】本科数据科学与大数据专业 现在美国phd在读 借楼分享几点想法: 1. 北美和国内的ds岗的主要工作内容确实是完成从数据清洗 建模 可视化这一套流程为主 使用的工具通常是sql和python 在很多非科技公司也有相关岗位 不追求方法的创新 注重可解释性 目前国内大厂基本上好点的211硕士是门槛 美国也是以ds/ba/stat ms或者转专业phd为主 但工资和找工难度都不低 2. 北美的mle&国内算法岗通常根据部门业务对应到视觉/文本/语音/搜广推/机器人这些方向 国内现在比较好的cs本科生基本都去搞ai了(别的只要能扯上边的专业可能也是)算法岗年年都在卷 不过好一点的985硕士上岸还是没问题的 美国据我所知mle岗位不多 上岸比较难 会偏好对口专业phd 3. 更进一步真正在业界搞研究的岗位很少 在国内各个大厂都有ai lab 但现在很多也都是业务导向的 有的反而因为不是业务部门掌握不了核心技术 前景难明 美国在这一方面整体好一些 不过大公司真正做research的岗位难度极高 基本上只要最优秀的PhD 4. 关于ml和ds的关系 推荐这篇访谈 https://mp.weixin.qq.com/s/aX1xpOJXpu08PJ3Jt_9H_A 5. 关于数据科学相关专业本科技能树应该怎么点 推荐看这篇文章(从统计的角度来设置课程 如果偏重cs当然也可以有不一样的安排) https://mp.weixin.qq.com/s/nbRKRcF-bLHcN1HiMpF1Nw 6. 整体来说对于这种新兴方向 不要指望光靠课内学习就能达到找工作/做科研的水平 实际上国内所有学校绝大多数专业的资源是远远不够的 具体安利这篇文章 https://survivesjtu.gitbook.io/survivesjtumanual/li-zhi-pian/huan-ying-lai-dao-shang-hai-jiao-tong-da-xue
【回复】我好奇你们专业搞机器学习的是怎么看待这一行的 我学的是控制科学 也可以叫自动化 偏工程应用 但是身边越来越多的课题组开始做深度学习 我自学过一个月 感觉就像是在抄别人的作业 用着大佬开发的模型 自己就是输一些数据进去 就感觉 有点无聊 没有创新 只有真正的自己设计模型的才是大佬 我们这些一窝蜂涌上去的其他专业 就感觉很low
【回复】回复 @每天都很珍贵u :ml如果所有问题都能做到端到端的监督学习的话，确实只要老实做个调包侠就可以完成任务了。但是现实的问题往往是做不到的， 复杂的任务往往面临着数据不足，资源不够，模型能力不够强，优化算法不给力的问题。这时候就需要人来介入，要么扩充数据，要么加入一些feature enginering来简化任务，要么设计针对性的模型， 要么精简模型。这些都是需要创造力的地方。
清晨-白米稀饭:
现在计算机两极化，211/985卷的要死，双非辣鸡的要死，把408学好，你就领先很多人了，看到有个评论说408学完了没啥感觉，因为没有往实际上用，大家在学理论知识一定要结合实际，比如在学同步并发，可以用C语言或者java结合项目来使用，tcp/ip协议自己可以实现一个简单的协议，不然你永远学不会

【回复】回复 @懵倩love :考研科目代码，数据结构，计算机组成原理，计算机网络，操作系统
【回复】典型学生思维，然而实际上，你只要优秀到能让你学校的老师高看你一眼，老师的资源他也会给你，别觉得双非老师垃圾，至少人家拥有的关系圈你都用不完[吃瓜]像你在双非如果很优秀，给学院涨脸，你可以直接去找院长，让他给你毕业推荐单位，相信我，他绝对有这个能力
【回复】我也是普通双非，也不是杭电南邮这种，同学也有很强的，腾讯阿里百度华为字节都有。说句实话，还是靠自己
伏浮伏:
个人觉得如果对这方面不是很感兴趣真的别选这个专业。我当时就是觉得计算机前景好就冲动转专业到软件工程了，来了后发现自己本质上不喜欢这个专业，内驱力不足。并不是只要计算机专业就有高薪，而是有技术有能力付出时间精力去学习的才能高薪。而且这个行业不轻松，加班多压力大。反正我以后是不准备从事这方面的工作了。选专业一定要结合自己内心的热爱，否则进入不喜欢的领域只是在内耗自己，变得颓废

【回复】这世界上能凭自己兴趣吃饭的又有几个人，大家都是为了生活，计算机比大多数专业都好很多，出路也多，总比土木机械生化环材好很多很多。那些说计算机不好的，给我说几个好的看看。
【回复】回复 @猪仔飞呀飞 :生化环材太真实了，b区双一流研究生导师对我们说，毕业有公司出3-4k一个月我们就应该知足。看了计算机8k起，我都惊了。下限是别人中线的两倍，甚至是上限。对于寒门来说，兴趣个屁。
【回复】但是高中刚毕业又怎么知道自己真正喜欢的是什么呢 大部分人还是听从父母和身边的人建议罢了
哲咕哒:
谨防高校招生诈骗，比如说是机器人实则机械[笑哭]

【回复】机器人我学了两年了算是看透了， 说白了就是大杂烩，啥都学啥都学不精通，不要选！不要选！不要选！机器人是机械自动化计算机电子的交集[笑哭]，一个完整的机器人项目是需要不同专业的人合作来干的，一个人在公司里的实际项目中根本不可能既做机械设计又做硬件电路设计，又做控制算法....
【回复】真想搞机器人还不如学电子、自动化、物联网之类的，机器人工程是什么玩意？
【回复】回复 @时空自由民 :补充: 我觉得一个人要往一个专业方向发展达到精通的程度，要不做控制(就是自动化专业的)，要么做嵌入式系统(计算机专业)，要么专职做硬件电路设计(电子或通信专业干的事)，国家提倡要通识教育，呵呵了 一个人的脑容量和学习能力就这么点，根本不可能达到广而精，既精通机械设计，又精通硬件电路设计，又精通控制算法的设计，那不可能的，你不在一个方向上花大量时间和精力你不可能说精通它，只有你花了大量的时间和精力才能说精通，因为在这个过程中你会遇到很多的问题，会积累很多的经验
-calm_down-:
可是数媒看完还是很迷茫[大哭][大哭][大哭][大哭]我只能怪专业了，我觉得就是专业设置的问题才会导致这么多人迷茫

【回复】普通二本，2020届毕业树莓路过，分享一下经历，希望能对你有点帮助。迷茫的话，要敢于试错！先别急着抱怨方向太多太杂，在尝试的过程中你会收益匪浅，而且越早找到适合自己的方向就越有优势。 这里先想想当初你是为什么选择这个专业的。我个人而言，选专业时就已经给了自己一个目标：影视后期。然后大一上学期的课程仅限于基础理论课程，编程基础+数英之类的，没有什么实践，于是我大一自学了Adobe全家桶，而大一下到大二上的实践课程，除了编程，都是围绕着Adobe全家桶展开，所以别人在课上学软件基础操作时，我就直接在网上找素材做效果练习。后来的摄影课，由于没钱买器材，隐隐觉得还是放弃了影视方向哈哈。 但在此期间，幸运的是我又较于其他同学先接触了3D建模，又自学了Blender（其实先接触的3Dsmax，但是感觉太冗余了就换了），当然学校后面也设有3Dsmax的课程，而我依旧在老师的课上用我自己的blender，反正模型出来了就行。 再后面是大三的Unity游戏制作，从这里开始我就已经把自己定位成游戏开发中的美术向了，所以我的Unity的课程作品并没有什么游戏性，主要是基于shader graph制作的渲染表现方向。 [笑哭]大四找实习是我觉得我自己最大的败笔，但往好的方面想也算是一个历练。找了一家外包公司，让我接触了3D几乎所有的软件，客户要什么文件格式，你就得学什么软件（还好也就只是应付的那种，只是针对某个项目来学罢了，一般人应该都可以一两天内熟悉一下快捷键就能用了）所以熟悉3D制作的整个流程（不仅限于游戏的pbr次世代手绘，还有网购实物渲染的、基于CAD图纸建筑等） 接下来就是论文毕业设计了，做了一个小游戏，只是把独立单机游戏制作的整个流程走了一遍，策划，建模，UI，特效音效，编程。 然而现在就比较惨了哈哈，在一家小创业公司负责一些美术向的工作，小公司懂的都懂，只能说把我学到的都用上了，还有没学多久的也用上--写shader，现在的想法是尽可能的积累一些图形学知识和经验，往技术美术(TA)方向靠，TA一般是要精通美术制作（美术向）和编程（技术向），几乎是专门为数媒而设的一个职位，一些大厂招收TA实习生时，非常看好数媒专业 - 说了这么多，我想表达的是， 提升自学能力； 迷茫时敢于尝试，先确立一个大方向，如美术和编程，随后在深入学习过程中继续探索、细分； 最后，英语非常非常重要！
【回复】回复 @汤加饭_ :可能你看到最后，会发现我的选择还在摆来摆去的。其实不然，我越来越清楚了自己的职业规划，如果不是一开始就有非常强的目标的话，逐步细分方向，会是一个还不错的方法。
【回复】你好 我想问一下 我本科是双非二本金融学 硕士是香港浸会数据分析。自学一些计算机基础知识和JAVA开发 毕业后 申请 大厂的JAVA开发岗 会不会因为没有计算机背景 过不了机器初筛？ 我本科是个双非 读的也是金融不对口。那这样的话 我有没有必要跨专业再申请一个计算机科学专业的二硕，弥补计算机背景呢？ 还是直接在B站上自学JAVA网课或者报培训班然后直接去应聘开发岗呢？
摸鱼的鱼头:
数媒狗在迷茫期看的这个狂喜[大哭][大哭][大哭][大哭][大哭]

【回复】我是数字媒体艺术的，目前大一，大概看了下培养方案，和数字媒体技术主要差距在编程，我们几乎不学编程，核心在艺术，偏向于外在的表层的设计，数字媒体技术可能偏向于内在的基础的学习？我们有几个方向，一个是3d，像ue4 3dsmax maya我们也会学到，一个是平面设计，类似于视觉传达ps il ae，还有一个就是影视，关于剪辑拍摄类的ps pr ，如果要体现自身的核心竞争力的话，我觉得数媒技要学好编程和交互之类的，数媒艺要学好艺术表达与设计，这两个专业有点相辅相成的感觉，核心差不多，各有侧重点，如果对游戏感兴趣，可以把进游戏公司作为目标
【回复】回复 @琉璃世界红梅白雪 :虽然数艺有实践课，但是基本都靠进老师工作室学和自学，光靠专业课学不到什么的。我们数艺也是，什么都学，什么都不精，基本上都要自己确定一个方向然后去精通他，如果是数技我觉得最好是学好编程，这是比较大的优势（我们数艺没有编程哦）
【回复】我们学校学的好杂，但是编程吧学校又没有给我们开数据结构和机原课，pr，unity等一些软件又没有数艺的实践课多，好担心毕业找不到工作[大哭][大哭][大哭]我妈让我考教考研，但是我又想多精进一下专业课技能，迷茫死了。
这谁顶的住:
计算机，不来后悔几年，来了后悔一辈子

【回复】你好 我想问一下 我本科是双非二本金融学 硕士是香港浸会数据分析。自学一些计算机基础知识和JAVA开发 毕业后 申请 大厂的JAVA开发岗 会不会因为没有计算机背景 过不了机器初筛？ 我本科是个双非 读的也是金融不对口。那这样的话 我有没有必要跨专业再申请一个计算机科学专业的二硕，弥补计算机背景呢？ 还是直接在B站上自学JAVA网课或者报培训班然后直接去应聘开发岗呢？
【回复】回复 @红润东方 :最近裁员的大厂又多了。 最近印象深刻的有两份简历，计算机一男一女80后，一个是某奇艺，一个是某而思；一个博士后，一个北大。面试着他们，彷佛看到以后的自己。
【回复】回复 @BOW-POW :大厂初筛就过不了 只能去中等和以下的试试运气
SakuraのAsuna:
大佬，能不能给我们这些面临毕业找工作的计算机毕业生一点建议。本人是一个双非本科的cs大四学生，但我学到现在总是感觉理论和实践很难联系到一起，感觉还是实践项目做少了。像408，数据库，软件工程，设计模式，语言：c，c++，python，java我都学过就都学得我感觉不咋样，但就是很难将一个想法从提出到实现，我也参加过acm但没获得什么大奖，算法还是很渣，也考过软考蓝桥杯，软设过了，但今年高项没过。我就感觉我没有在大三大二去和老师做项目写论文，只是考了点证还没啥用。就比如今年做毕设，我感觉我理论都知道一点，但具体要用什么技术，用什么框架，前后端用啥，我都要自己去找，然后重新开始新学习。就很难感觉自己学到这些理论能很难的和现在热门的技术点结合，而找工作确都是问这些技术又得学。而我又想走cv方向，所以现在在考研，也备考了一年了。但看着旁边的同学都找到工作，自己却复习都稳不住心态，还得啃老，唉。而且研究生后大家都在卷算法了，但算法确实学好真挺难了，我是想做那种东西做出来，有实感一些。所以现在很迷茫。

【回复】安安心心考研就行了。考研结束后各凭本事。谁都不知道自己擅长哪个方面，多去做几个项目，别信知乎上面的内容。自己尝试过后你才知道这个东西好不好，喜不喜欢，有没有钱途。
【回复】cv 老调库＋调参大师 大四可以去招聘会碰碰准备一些项目经验 当然如果有好心人竞赛挂名也可以。毕竟如果考研失败了再想去准备就是快春招 没有经验＋没有竞赛 就基本和好的厂告别了 如果没有一门开发语言无法达到面试水平的话基本上中厂都很危（考研失败成本比较大 二战卷上加卷）
【回复】最后是，方向，如果你的专业课和项目经验。 或者是实习经验之类的。接触，智能驾驶，这个是c#比较多。 另一个是电商，电这块还有一定风口。 还有，别看一堆人天天吹嘘什么或者唱衰什么。 那些个应届生都没有的水平的话，有参考性。 都是周围学长啥的说，你知道人家下产线和做实验一定不累。每天965？ 是吧，该参考实际的参考实际。况且，IT已经门槛最低的渠道了。再低就是厂里了。。。 好了就这么多。有啥其他想问的私信。