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信息与计算科学专业就业解读

信息与计算科学专业在数学、计算机金融等方面的课程都有涉猎,可是每个又都学的不透彻,不深入。这是一个很严重的问题,又不是一个学信息与计算科学专业的小伙伴们能改变的问题。咱们能做的,只有学会怎么利用咱们学的东西找到一份适合自己的工作。


“信息”、“计算科学”很容易让人联想计算机专业,事实虽不如此,但咱们完全可以考虑计算机专业的相关行业,作为自己的职业发展方向。学信计的前辈们有很多都选择了去做程序员,但也不能仅仅局限于这一方面。咱们学了四年的数据分析、算法也可以用来找工作,还有系统软件开发、测试工作也是适合咱们专业的。


程序员:软件、Java、iOS、c++、php等开发测试


“编程那么好玩的事情,能作为职业,还能赚钱养家,还有机会富起来,天下居然能有那么好的事情”,热爱编程的学长如是说。


的确,IT行业是目前公认的高薪行业,而信息与计算科学专业的小伙伴们进入IT行业也是主要的就业方向,咱们可以在互联网企业从事计算机软件开发、信息安全与网络安全等工作。


咱们虽然不属于计算机专业,但也用过Matlab或C++解决数据问题,这就使得我们比其他专业离IT行业更进了一步。很多IT企业招聘时也打出了“招收数学、计算机专业”的名号。


从同学们的角度考虑,编程可能更适合内向的完美主义者,也就是工匠特质的人。因为对于这类人来说,对就对,错就错的世界太美丽,而IT的设备的最大特点又是及时反馈,你错了马上就说你错了,在反复尝试后的成功,你的成就感是巨大的。


如果从程序员的角度反向考虑,数学不仅可以培养逻辑思维,做事情有条理并且思路清晰,也可以提供一种规范性的意识,理性的处理事情,一步一步地去解决问题。


编程在外人眼里是很枯燥的一件事,其中乐趣也只有置身其中才能体会得到。想做程序员的小伙伴们,你们要能吃苦,走纯技术路线需要投入大量时间和精力,加班或者通宵都是常有的事。但这种付出与回报是成正比的,测试成功之后的成就感也不是一般人能够体验得到的。工作几年有了经验后,可以做到高级软件工程师或者项目工程师,自己带团队做项目,项目做成之后的喜悦更是不可言喻的。


老本行:数据、算法分析师


正如N.Wirth所说,“程序=算法+数据结构”,想要做出一系列完美的程序,需要的是灵活的算法和强大的数据结构。这个方向算是学信计的小伙伴们的老本行了,如果你热爱数据分析,成为一个数据分析师是很不错的打算。


大多数时候,数据分析都是为了解决一个问题或者验证一个猜想。而测试工程师也和数据分析师沟通,将测试之后的数据反馈给数据分析师,再进行优化算法或者得出结论。其中重要的是获取有效数据的途径,比如线上的数据是通过网站日志或用户cookie留下的信息,结合数据挖掘算法而获取。


理解数据以及其中的信息也是非常重要的,这决定了你的分析和呈现的方法是否合适,决定了最后的结论是否可靠。从不同角度要衡量、监控的项目或产品的方面,侧重点也不一样。在实际工作中运用到的知识只能靠经验积累,咱们要从工作中总结经验、分析得到更有效的方法,才能让工作越来越得心应手。


从事数据分析师这一职业不必局限于互联网行业,也可以来源于多个行业,比如房地产、风投、期货等等。


投资、理财


说到风投和期货,学信计的小伙伴们也可以考虑在投资、理财行业做顾问。相比其他,投资理财是个富有挑战性的行业。


投资顾问需要直接面对客户,需要强大的市场洞察力,什么时候交易能够让你的客户受益,什么方式能让你的客户增加交易次数,最终目的就是使客户频繁交易,从而获得佣金收入。


现在有很多投资理财公司,也需要大量优秀投资理财人才。从业初期肯定会遇到种种困难,新人犯错误是难免的,要不停修正自己的错误,多向有经验的同行请教,不断努力做到更好。所以小伙伴们要是对投资、期货感兴趣,有足够的信心和耐心能够和客户打好交道,投资其实是个很能锻炼人的行业。


教师


信息与计算科学专业属于数学学科,喜欢小孩子的小伙伴们可以去当老师。能够把自己的知识分享出去,能够有人对自己的分享表示感谢,个人虚荣心会得到很大满足。有老师这么说过,这种事利人利己,钱少,有时甚至不要钱也干。


先说教育机构里的教师,一般是不需要教师资格证的,通过面试培训就可以了。再说说公办学校教师,是有编制的,入职需要按照规定走流程的,各种证一个都不能少。


都说老师工资少,那是对公办教师说的。教育机构里的老师大部分是按照课时计算工资的,所以在学生放假的时候,教育机构里的老师也是“苦中有甜”。另外,不论公办还是教育机构,教师的假期都很长(相比普通上班族),所以咱们更能有时间去做自己喜欢的事。


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参考文章:

[1]信息与计算科学专业

[2]信息与计算科学专业就业前景及职业发展情况分析

[3]你曾后悔进入 IT 行业吗?为什么?

[4]小明说,我是数据分析师——浅谈数据分析师的前世今生

[5]为什么需要数据分析人员而不能全部由机器和算法完成数据分析工作?