【专业认知】抖音就业 / 保研北大教育学 / 留学南加州EE / 微软就业
2023.2.18
一. 周金辉学长分享——本科经验分享
0 简介
计算机农大本硕
硕士毕业后在抖音公司工作
1 行业前景：计算机专业能做什么？
1.1 计算机行业发展路线
远古时代：
二战开始，计算机技术发展，出现互联网
包括Web 1.0时代
Web 2.0时代：
网上冲浪，全面上网，可以任意发送邮件
对互联网行业而言，存在瓶颈
移动互联网时代：
给互联网行业带来 特大机遇，智能手机的出现（苹果ios到谷歌Android）
人们的生活习惯在这个时代得到改变
智能物联时代：
把所有设备连入网络，通过网络来控制设备
如，自动驾驶、智能家具等
总结：
娱乐、支付、出行、饮食等生活方面得到发展
一部手机在手，大部分问题都能解决
1.2 技术角度而言，计算机发展的方向
大数据：
当前年代注重数据的挖掘，无法用单一算法模拟（eg. 广告的定点投放、景点拍照效果最佳点）
训练样本和真值样本的挖掘依托大数据技术
互联网行业中，数据价值大于服务价值，数据可以产生真正收益
云计算：
算计发展，（边缘计算），偏向工程方面
研究内容：支撑大量级的用户请求服务
人工智能：
eg.把照片人变为动态人、精准识别人脸
研究内容：如何将人工任务替代为机器任务
1.3 行业角度而言，计算机发展的方向
智能设备：
eg.智能音响、智能网关、智能手表
万物联的一部分，通过各个部分进行联动，华为+小米做的比较多
线下生活：
线上与线下的结合产物
eg.大众点评、外卖、团购券、广告推送
目的：提高用户的购买率与购买欲望
游戏：
最为赚钱的行业之一
只有几大游戏厂分蛋糕，其他游戏基本在夹缝中生存
电子商务：
改变人们的购物方式
现在行业市场大部分已经站立，想要加入比较困难
社交媒体：
处于定型的状态
新加入较困难，已经加入后发展其他支线较容易
eg.微信的小视频和游戏
2 学科内容：计算机专业学什么？
2.1 编程语言
出现新语言：go、rust（未来的语言会越来越多）
不必纠结选择语言，各类语言是相通的
学习的是语言的精髓，而不是语言本身（注重逻辑、语法、思路）
特例：C/C++，系统底层语言，所有语言都与其有交互
2.2 数据结构和算法
算法：
用已有的工具去解决新的问题，并总结出共性
实际中最常用的为排序和查找
高级算法是基础算法的排列组合，可以总结共性
数据结构：
最常用的为线性表、树、哈希表
本质上都是处理数组的问题
2.3 技术框架
现实工作，不需要用所有代码都自己写（尤其是底层）
了解技术实现框架，可以搭建相关的工程
组件部分：
基础组件（包括缓存、数据库等）+Service（服务层）+API+API Gateway+Load Balance
一台计算机的处理压力有限，需要分散压力
2.4 数据分析
互联网厂商重视用户的数据的收集与分析
业务计划的重要参考基础（收益 + 压力 + 服务额度）
| 各部分概念 | 包含的内容 |
|---|---|
| 数据决策 | 价值、行动、决策 |
| 数据分析 | 洞察、AI、DM、BI、Analytics |
| 数据采集 | EDW/HDP/ODS、ETL/ELT/EL、数据采集平台 |
| 数据规划 | 业务系统（ERP/CRM/OA/SCM…） |
3 职业规划：毕业后我该何去何从？
3.1 大学毕业后的出路：
创业/打工
国内读研
出国留学
回家继承百亿家产
3.2 互联网行业关注的问题：
工资高？：大城市发展上限高，小城市限制多
加班严重？：目前周末双休，执行朝九晚六等模式，主要发生在初创公司（压力大）
除了写代码还能做什么？：所有行业都涉及计算机专业，各行各业都有机会
裁员严重？：目前裁员很严重，业务线和人员被裁，方式各种各样，但是不代表互联网寒冬，市场监管管制严重导致增长慢，找工作主要看个人能力
福利多？：与传统企业不同，侧重于个人的礼包
青春饭碗？：35岁后的程序员大有人在，未来要求经验高、判断能力高的人员，能力高的人更容易留下来
3.3 互联网岗位选择：
1-研发岗位：
分为算法研发和工程研发
算法研发侧重于新技术开拓，工程研发侧重工程流程的完善
工程研发分为前端开发、客户端开发、后端开发
薪资方面，算法 > 工程，后端 > 前端&客户端
必修课：如何与产品经理和睦相处
2-产品运营：
对接客户和业务方，确定需要研发出什么样的产品，给研发人员提需求
需要良好的身体素质
产品和研发是矛盾的存在，二者需要得到一定的平衡
3-测试运维：
测试研发出来的产品是否符合预期的要求，寻找研发出来的产品的缺陷并及时反馈
eg.游戏bug测试
4-数据分析：
每天和一大堆数据打交道，常用sql语言
需要有耐心，有时候跑出来的代码结果不尽人意
3.4 互联网公司如何考察候选人
面试考察造原子弹，入职工作为螺丝钉
1- 基本功
操作系统（CPU+内存），计算机网络（五层网络中的三层），Linux（与mac接近），常用组件
需要会用，且知道原理
2- 代码能力
现场写代码的能力
主要考察排序、查找、动态规划、数据结构
3- 项目经历
实践 > 认知，做的多了才有感受
考察项目中的角色 + 遇到问题的解决能力
弥补方式：科研项目、实习工作、编程竞赛等
4- 软实力
沟通能力，理解问题能力，解决问题能力，学习能力，领导能力
4 学习建议：我该怎么去学习这个专业？
涉及面非常广，短时间内难以掌握所有方面的知识
1-找准自己感兴趣的方向
需要学习很多基础的计算机理论和数学知识，需要找一个感兴趣的小方向进行深挖，之后确定相关的技术栈
2-不要像高中那样学习计算机
最好的计算机学习方式是找到最好最前沿的内容，避免题海战术，自己看书看视频的同时跟着动手做，不懂的地方找老师解答（刨根问底），然后提出自己的新想法，再重复找相关资料，如此循环
3-学好C语言
虽然python等更好用，但是C语言对操作系统（内存的分配和收回）、计算机网络、多线程编程等课程非常有帮助
4-多刷题，多实践
不能单纯看书，需要多参与工程项目，尝试自己复现高级的功能，多刷算法题
5-不停于课本，多接触现代工程架构
建议学习Git、Markdown、Redis、MySQL、Spark、RPC
6-关注市场，一定要尝试实习、竞赛或科研项目
在市场方向变化的时候，及时做出调整，真正提升技术为核心
7-积累自己的技术博客
一边学习一遍记录，别人考察学习能力的有力证据，文档能力很重要（涉及工作晋升）
8-尽可能保持一个好成绩
不要信奉60分万岁，争取保研，硕士学历对找工作有很大助力
5 讨论与交流
- 不同学历就业时的区别：本科和研究生要求一样，不会因为本科学习时间少/项目经历少就放松要求，本硕博在入职上可能确实有一定的区别
- 技术栈：计算机专业课多其满，累计效果选择小方向突出发展（擅长的方面），不要一直更换方向，比赛也是一到两年成果的积累
- C和C++的重要性，课本内容和实际运用的差别：实际运用当作不常用C语言而是Go，但遇到问题的时候会溯源到C语言上，平时可以多看开源代码
二. 苏晗宇学姐分享——计算机专业学习心得分享
1 个人介绍
计算机18级
推免至北大攻读教育技术学硕士
四级590+，六级600
GPA：3.98/4，排名：1/69
竞赛：
建模国赛国二
大英赛国二
物理竞赛二等奖
科研：
URP*1
北创*1（计算机视觉）
2 学习方法
因人而异，不能盲目效仿
2.1 自主学习、善于总结
| 数理课程 | 学分高，提升成绩（做课后题、往年试卷） |
|---|---|
| 实验类课程 | 提前预习，写好实验报告（内容、排版、结构） |
| 编程类课程 | 多动手，切忌”看看“就会 |
| 笔试类课程 | 按章节整理重点、大纲、思维导图 |
2.2 高效学习、拒绝拖延
保证良好的作息，提高效率
根据todo list（待办事项），做好规划
提高执行力，平衡好学习和学生工作（参加1-2项）
大一不要太松懈，后续反超排名不仅要靠自己，还要靠别人
2.3 英语学习
外语水平对计算机专业非常重要
课程PPT可能会有英文
英语能力强，可以辅助读懂代码（函数名、注释）
阅读英文文献，注重专业术语积累
四六级考试：
考试试卷在每年6月和12月
提前熟悉题型和考试规则
听力和翻译难度高（和高中考察不太一样），翻译侧重中华文化
注重单词的积累，词汇量是基础
2.4 学科竞赛
大英赛C类：
注重平时积累
考勤提前熟悉题型，提高做题速度
考前模拟往年真题
大物竞赛：
考试时间与期末时间相近，可以同时复习，无需特殊准备
获奖难度不高，含金量也不高
可以获得综测加分
数学建模竞赛：
包括国赛和美赛
三人一队，三天内完成比赛，难度和强度都很高
掌握基本模型算法
阅读优秀论文，学会总结
考前与队友多磨合，在模拟赛中实操
可视化数据、模型，掌握画图技能
论文是唯一评判标准（做的好不如写的好）
学科竞赛：
ACM > CSP > 蓝桥杯
人大和北航认可CSP成绩，可以不用机试
2.5 科研建议
尽早开始科研，不要担心不会的内容
建议大一下开始申请URP，大二下申请国北创
可能的方向：计算机视觉、自然语言处理、计算机图形学、图神经网络、网络安全等
搜索信息：导师信息（学院网站/Google scholar），领域入门（知乎、B站上看科普和综述的文章），深入研究（阅读CCF和SCI文献，阅读并复现开源代码）
3 保研经历
免试：考研初试免去
流程：保研资格获取（大一到大三）——对方院校考核（大三暑假到大四九月）——招生单位录取（9.28到大四毕业）
保研资格的获取：
1-学保（综测排名、GPA占70%、外语水平、体测成绩）
2-科保（注重科创能力，即学科竞赛和科研成果）
3-学工/支教保研（查询院网）
丰富的选择：（广泛应用、渗透到所有学科研究中）
1-计算机学院：计算机应用技术、计算机软件与理论、人工智能
2-人工智能学院：CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、语音处理
3-软件学院：要求偏低，主要是软件工程专硕
4-交叉方向：金融科技、生物医学工程、计算法学、教育技术、智能电网、中文信息处理、地理大数据
多样的考核形式：
夏令营（冬春也有）、预推免、九推（笔试、面试、机试）
提前联系导师
提前进入实验室（学院网站、实验室网站）
保研竞争力：
GPA和排名
外语水平（四六级）
科研论文和经历（创新项目、课程设计）
专业素养：核心课程（数据结构、算法）
学科竞赛
其他科研成果（专利、软著）
信息获取：
官方：研招网、学院官网
汇总：公众号、论坛
招生单位的录取：
9.28填报系统
接收拟录取通知
招生单位公示
复审与录取（可能要求毕业论文、必修课成绩）
4 读研经历分享
研究方向：教育技术学—>学习科学
迷茫+摸索，身边很多优秀的同学，压力和动力并存
技术特长是优势所在
研究生节奏和本科完全不同，理工科大部分时间在科研上
平时工作为做实验、读文献、写论文
文献管理：note express
能够接触到更多且更优质的资源，校内学生劳逸结合（讲座、基础设施、文娱活动）
就业方面更有优势（清北专场、定向选调、校友资源、清北政策优惠）
5 总结
- 未来发展看学历文凭，更看个人素质和专业素质能力，培养自主学习、终身学习的能力和观念
- 慢慢来才更快，心急吃不了热豆腐
- 计算机专业很火热且有趣，但是不一定适合所有人；在大类招生的时代里，对专业的试错成本不高，多尝试和体会
- 对未来做好大致规划：就业/留学/国内读研
- 课余时间，可以多参加文体活动、志愿服务活动，出校看一看（名胜古迹、胡同小巷、商区街道、网红景点等）
6 讨论与交流
- 教育与信息的交叉：智能聊天机器人（小学生做题），脑电波、眼动等数据处理更青睐计算机专业的学生
- 交叉方向需要学习其他方面的基础知识，研究生第一年可能较累
- 满绩点的原因：先苦后甜（先做作业再玩），期末突击中难度课程
三. 张靖祥学长分享——留学经验分享
1 个人经历
计算机17级
2022.1入学南加州大学电子信息工程专业（EE）
2 申请之前（出国选择、材料准备、时间规划、中介机构、学校选择、专业选择）
出国选择：
毕业去向：读研、考公、留学、工作、选调
在大学一开始就明确自己的目标，坚定不移地走下去
选择 > 努力
材料准备：
语言成绩（主要）：
1-托福95+/雅思7.0+，2年有效，选择最好成绩送分
2-GRE（美国研究生入学考试），5年有效，全部一起送分
3-GMAT（美国商科研究生入学考试）
大学成绩（次要）：绩点
其他材料：个人简历与个人陈述、2-3封老师推荐信
时间规划：
申请时间：
1-美国大学秋季（大四秋）：12.15~来年2月
2-部分大学有春季：申请截止时间一般为毕业后的10月以前
语言成绩：
在大四秋季（10月）之前取得理想成绩，提前半年报考托福
中介机构：
英语机构：
种类多（一对一、线上线下）且收费贵、营销手段恶劣、教学手段照本宣科
缺点：线上资源丰富（B站），浪费钱
优点：有老师帮忙批改口语和作文，督促学习（愧疚感驱动）
留学机构：
种类大致为三种，留学一条龙服务、文书撰写、文书批改
营销手段贩卖焦虑，主打信息差和高价
优点：省心省力（申请截止日期、成绩门槛、签证办理技巧）、督促学习（打电话催促）
注意事项：
1-中介机构承诺申请成功，但是不保证大学的质量
2-要求中介提供/自己查找申请专业的教学大纲
学校选择：
CS专业排名网站：https://csrankings.org/
不同学校的费用不同，选择能力范围内的学校
收费情况：按学期/学分收费
学费：私立 > 公立
住宿费：一线城市 > 二线城市
饮食费（挂钩生活习惯）：一线城市 > 二线城市
专业选择：
申请难度：CS >> EE
教学大纲：授课制大学，非论文毕业，没有导师（关键在于课程列表，可以跨专业选课到计算机相关的课程）
辨析program和major的区别
3 入学之前（申请学校、提交材料、托福送分、办理签证、学位认证、租房选择）
留学机构会提供申请学校、提交材料、托福送分、办理签证的帮助
提交材料还会包括银行存款证明（证明交学费的能力）
美国会卡STEM专业的签证，往往最终能通过
学位认证往往在开学之后才会要求（证明本科学历）
不要选择中国人在微信群提供的租房，尽量选择美国本土居民
4 入学之后（课业压力、校园生活、日常生活、课题小组、校园工作、毕业去向）
课业压力：
1-一般2年毕业，平均每学期2-3门课
2-作业量大
3-课业压力相对较小
4-毕业要求是GPA大于要求值
5-寒假时长一个月（12月开始），暑假时长三个月（5月开始）
校园生活：
1-校园环境古朴
2-社团活动丰富
3-中国学生占比高
4-关于饮食：中餐馆Panda Express，符合中国人口味
日常生活：
1-交流工具为邮箱，沟通效率低
2-疫情问题不用担心，学校会安排打疫苗
3-自行做饭，厨艺进步
课题小组/校园工作：
1-教授招聘学生做项目（有偿/无偿），经济类经验申请博士
2-校园工作多——Teaching Assistant（讲部分课程，要求博士生）、Research Assistant（辅助教授做项目）、Student Worker（辅助教授做项目）、Grader（辅助批改作业）
3-时薪制度，工作时长上限为20h/week，不同学校不同部门的工资不同
毕业去向：
1-毕业半年之内必须找到工作，否则签证结束；工作时间为毕业起的三年之内；找工作难度大
2-国内外找工作难度划分：国内 < 国外
3-申请读博（找不到工作后内卷学历），竞争激烈
5 总结
1-尽早选择自己的道路
2-无论走哪一条路，都需要努力前进
四. 林超学长分享——大学学习与个人经历分享
1 个人介绍
计算机17级，降级转专业（工程力学——计算机）
关键经历：
1-URP
2-程序设计Ⅱ助教
3-建模国赛省一
4-蓝桥杯省三、省一 + 国三
5-GPA：3.76，排名前10%
毕业去向：微软苏州，软件工程师
2 学习经历与建议
2.1 在校实习经历
——转专业进入计算机
——准备简历，开始申请实习（内推大厂）
——字节和微软面试通过
——准备保研申请
——微软实习 + 夏令营
——微软转正面试并通过
2.2 建议
核心：尽早确立个人目标
1-多试错，找到自己喜欢的方向（转专业、创业、卷成绩等）
2-选择毕业出路（读研、工作、从政）
3-不同选择所付出的努力方向可能存在较大差别，也可能高度重合
4-使用排除法，多面手准备
5-适当焦虑，不要妄自菲薄
计算机学习方面：
1-打好计算机基础（数据结构与算法、计算机网络、操作系统、数据库）
2-不要局限于课堂和学校（多使用国外的学习资料，了解前沿的知识）
3-多注重实践（国北创URP、实验室、提前实习，找到自己真正想要的东西，了解工业界和学术界的行业发展情况）
4-学好英语（顶尖文献为国外的内容，很多有用的学习资料也为英文）
学习资料：
1-acwing算法学习网站https://www.acwing.com/
2-知乎、B站
3 工作感受
3.1 计算机技术岗实习/工作
面试准备：
1-算法刷题（leetcode、acwing）
2-基础知识复习（上述几门课程）
3-项目准备（大作业、科研项目等）
offer = 能力 + 机遇 + 运气
3.2 微软的感受
1-同一公司内，不同组之间差别大
2-工作时间为965
3-弹性工作时间及地点，可以在家工作，但工作节奏紧凑
4-全英文工作环境
5-极其优秀的同事（名校研究生，50%以上有海外学习经历）
6-更规范的开发流程
7-多元化&包容性，互相尊重，人文关怀
4 讨论与交流
- 去微软前的英语能力：以托福的要求来准备，大学英语基础扎实，应用方面没有特别的练习，软件开发工程师的英语要求能力不算太高
- 给转专业同学的建议：不用担心自己跟不上学习节奏，培养程序设计的思维，在课下多花时间写代码（1-2个月就能熟悉）；多和身边的人交流和合作，接触非转专业的同学
- 工作中的编程语言：Csharp（C#），语法与Java类似，微软版的Java
- 算法在工作中的作用：有一些但不多，复杂算法的使用很少，主要是业务上的代码逻辑和设计，但算法是判断一个人是否有编程思想的标准（优化）
- 大学期间的代码量：上万行代码，主要是算法刷题和项目内
- 如何培养爱写代码的心态：学吧上写题后AC（accept）的成就感，积累学习曲线，一步一个脚印成长，写作业中遇到问题的时候，把大问题拆解成小问题，进行解决
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