大三女生 计算机科学与技术专业 考研?工作?

白云苍狗是虾米 2010-03-23 12:32:50
本人现在读大三
现在纠结是考研还是工作
学校是国家985重本
保研资格,我算是擦边球
平时成绩还不错:大一年级排名54,大二年级排名19(年级总共大概230几个人)英语已过六级
正在参加java培训(当初貌似是随大流去报的名)
现在是找工作应该还行
本人也比较喜欢编程

但是想以后工作会不会研究生比较多
本人是90年的(读完研也才24不到)
拿文凭是一方面 主要是想读个研能找个更好的工作
但又听说读计算机的研究生还不如去工作的经验值

现在很纠结 恳请过来人指点迷津
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我现在读研了。保本校,混文凭吧!毕竟以后如果还想读研基本上没有机会了![Quote=引用 29 楼 oracle123_ 的回复:]

我觉得我的情况跟你很像,也在徘徊大三到底朝哪个方向发展。楼主现在的情况怎样?介绍点经验吧~
[/Quote]
oracle123_ 2011-12-11
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我觉得我的情况跟你很像,也在徘徊大三到底朝哪个方向发展。楼主现在的情况怎样?介绍点经验吧~
快乐老头儿 2010-03-25
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[Quote=引用 13 楼 lanyizhilian1990 的回复:]
引用 10 楼 sun_blackh 的回复:
既然考研是为了工作,那为什么不早点工作呢?
在国内读研能学到什么东西呢?你可以去问问学哥学姐。
考研的话能找到好的导师吗?

劝你第一出国,第二工作,如果还想玩几年,并且爹妈有钱的话,就考研吧。

偶是大山里走出来的娃儿呀!爹妈没钱。。。出国是没戏。读研还是有些学校能学到东西的。
[/Quote]

在学校里学到的,出来基本上用不上。
ronaltn 2010-03-24
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喜欢什么就去做什么
qgq8312 2010-03-24
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女生去搞编程很累的。建议往测试方面转转,考研也可以,在学校也许能找个doctor做bf呢
qgq8312 2010-03-24
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女生去搞编程很累的。建议往测试方面转转,考研也可以,在学校也许能找个doctor做bf呢
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e(⊙o⊙)… just do it~~~
[Quote=引用 23 楼 ronaltn 的回复:]
喜欢什么就去做什么
[/Quote]
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现在是三岔路口,向左or向右!

[Quote=引用 24 楼 zhangdaxue01 的回复:]
向前进,不回头
[/Quote]
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咋总是和找男人挂上钩啊!
[Quote=引用 22 楼 qgq8312 的回复:]
女生去搞编程很累的。建议往测试方面转转,考研也可以,在学校也许能找个doctor做bf呢
[/Quote]
zhangdaxue01 2010-03-24
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向前进,不回头
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[Quote=引用 1 楼 caotoulei 的回复:]
女生在高校做老师是一条不错的路子。
[/Quote]
本人觉得我们学校的女老师的课都讲的不怎样,没深度!
我想到大城市转转,闯闯,不想就呆在学校啊什么的过安稳的生活。。。
caotoulei 2010-03-23
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女生在高校做老师是一条不错的路子。
龙四 2010-03-23
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男人成功看事业
女人成功看婚姻

LZ抓住主要矛盾啊

回了这么多,LZ的20分都给我吧
龙四 2010-03-23
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如果认为读研找工作会容易点这个想法也太片面,除非准备搞研究。所以当老师真是个好差事哇

高中生能做的事不会找研究生做的
龙四 2010-03-23
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考研,做高校老师,找个男人嫁了

编程还是算了,听说有女的搞编程怀孕都流产了。。。
readfuture 2010-03-23
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嗯,支持下,帮顶。
netbo 2010-03-23
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女生当老师是比较好,但是个人建议去工作赚经验吧,如果你喜欢这一方面
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好老公是一定要找的,不过不见得只有这两条出路吧!


[Quote=引用 19 楼 itxuls 的回复:]
王道的出路!
1. 学术做的牛X
2. 弄beautiful点,找个好老公
[/Quote]
itxuls 2010-03-23
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王道的出路!
1. 学术做的牛X
2. 弄beautiful点,找个好老公

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请上13楼,我回复到那儿去了。搞错了。。。

[Quote=引用 10 楼 sun_blackh 的回复:]
既然考研是为了工作,那为什么不早点工作呢?
在国内读研能学到什么东西呢?你可以去问问学哥学姐。
考研的话能找到好的导师吗?

劝你第一出国,第二工作,如果还想玩几年,并且爹妈有钱的话,就考研吧。
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一. 课程介绍本课程结合Python进行统计与数据分析的原理讲解与实战,涵盖了大部分统计&数据分析模型,特别是当前比较主流的算法:参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、Lasso、岭回归、广义可加模型、回归样条等;机器学习经常用到的主成分分析、因子分析、典型相关分析、聚类分析等;各种非参数统计模型,包括非参数统计推断、尺度推断、位置推断、非参数核密度估计、非参数回归等。本课程主要针对有一定Python编程基础、即将毕业参加工作的的大三大四学生,或者已经参加工作需要提升自己数据分析能力以及转行从事IT行业尤其是数据&大数据分析工作的初入职场者,或者正在攻读硕博士学位需要学习和掌握量化研究方法的研究生。本课程对于即将从事机器学习、深度学习&人工智能相关工作的程序员也有很大帮助,有利于打好坚实的理论基础。二. 课程目录第0章 课程导学第1章 数据描述性分析1.1 描述统计量1.2 数据的分布1.3 概率分布函数的图形1.4 直方图、经验分布函数与QQ图1.5 多元数据的数据特征与相关性分析1.6 多元数据的基本图形表示第2章 参数估计2.1 点估计2.2 区间估计第3章 假设检验3.1 基本原理3.2 参数检验第4章 回归分析4.1 回归分析的概念与一元线性回归4.2 多元线性回归及统计量解析4.3 逐步回归与模型选择4.4 回归诊断4.5 广义线性回归4.6 非线性回归第5章 方差分析5.1 单因素方差分析5.2 双因素方差分析第6章 判别分析与聚类分析6.1 判别分析6.2 聚类分析第7章 主成分分析、因子分析与典型相关分析7.1 主成分分析7.2 因子分析7.3 典型相关分析第8章 非参数统计8.1 经验分布和分布探索8.2 单样本非参数统计推断8.3 两独立样本的位置与尺度判断8.4 多组数据位置推断8.5 分类数据的关联分析8.6 秩相关与分位数回归8.7 非参数密度估计8.8 一元非参数回归三. 讲师简介主讲人李进华博士,本、硕、博皆就读于武汉大学信息管理学院,2005年获博士学位进入211高校任教,2012年受聘为教授。从事信息管理与数据分析方面的教学、科研与系统开发工作20余年,具备深厚理论修养和丰富实战经验。是中国最早从事Java开发的程序员和Oracle数据库的DBA之一。曾带领团队开发《葛洲坝集团三峡工程指挥中心三期工程施工管理系统》、《湖北省财政厅国有企事业单位资产管理系统》等大型MIS。

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