考研失败的第二年,我终于明白考研≠读研

2022年考研即将落下帷幕,今年,背水一战的考生人数暴增到了令人瞠目的457万

考研失败的第二年,我终于明白考研≠读研

彼岸教育邀请参加过国内研究生考试的在读学员Jason同学,分享他经历考研后对计算机专业择校性价比的思考。
随着考研报录比逐渐降低,一年比一年激烈的考研大战背后,是无数备考人陡增的压力和焦虑,以及落榜的黯然神伤。
做一个考研党需要有破釜沉舟的勇气,也要有分散风险的头脑。毕竟,深造不止一条路,柳暗花明又一村,希望他的经历能够帮助考研学子更好地放平心态。 *本文由在读学员Jason-Y授权整合转载,首发于知乎,部分内容有增减。

考研失败的第二年,我终于明白考研≠读研

考研择校主要考虑两个大方向:学校排名专业排名。如果学习能力强悍,不妨选择学校排名和计算机专业都很强的高校,比如清北复交。 如果忌于名校竞争压力大,可以选择学校整体实力一般,但本专业实力强悍,在同行业的HR都认可的院校,比如说北邮、西电、北理工、北交。 专业排名可以参考教育部第四轮学科评估:

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择校性价比主要考虑5个维度:入学要求、所学技能、社会认可、机会成本和资金预算。 经历国内考研后,我偶然发现海外高校还有可以在国内攻读的计算机硕士项目。
在这里,我总结了国内考研择校主要需要考虑的问题,并补充了一些我目前就读的伊利诺伊理工大学项目信息:

1.入学要求

国内研究生:计算机初试考察英语、政治、数学和计算机专业基础综合。计算机硕士大多都是考数学一,每个学校的具体专业课指定书目有所差异。
考试科目和指定书目基本都是参照去年,但身边学弟学妹们也有遇到学校9月突然换科目或参考书目的情况,比较考验心态。
值得注意的是,往年分数线较低,报名人数较少,“捡漏”人数较多的名校,经过一年宣传,次年可能会出现报名人数爆炸,考试难度陡增的情况。
准备时间上,初试需要准备8至10个月左右,加上复试(包括面试和上机考试),准备时间在一年左右,如果没有上岸,考研“二战”也要花费大半年时间。
在初试准备中,政治考试的背诵需要消耗大量时间。最紧张的12月,作为理科生,需要把大量时间放在肖四肖八的背诵上,每年时政内容都大不相同,所以第一年背的政治大题内容在考研“二战”时的帮助不大。

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伊利诺伊理工大学:国外大学的申请审核制不需要参加入学考试,需要向校方提交个人简历、成绩单、本科毕业证、学位证还有英语成绩。
我从申请到拿到Offer,大概用了一个多月的时间。伊利诺伊理工大学每年春季、夏季和秋季各有一次入学机会,申请时间比较灵活。
注:伊利诺伊理工大学在线攻读的硕士项目对英语成绩要求较为宽松,标化成绩可以通过学校面试替代,不强制要求提交托福、GRE成绩。

2.所学技能

国内研究生:近些年国内高校开设了一些人工智能的专业方向和课程,如机器学习与大数据分析、深度学习及其应用、自然语言处理与信息检索、计算机视觉与模式识别等等。

据已经在国内读研的同学们讲,研究生阶段所学和导师关系较大。在报名前可以多去学校官网找找有没有研究感兴趣领域的导师,向学校学长学姐咨询下导师风格和项目,能够帮助自己对读研有一个较为合理的期待。
伊利诺伊理工大学:国外硕士计算机硕士以授课形式为主,我学的CS硕士项目课程可以选修一些人工智能、机器学习等前沿知识。考核方面比较重视应用层面的编程能力,有每周的定期作业、小组作业(包括Lab、Project等项目实践)。
除了通过邮件联系海外的教授和助教咨询学术问题以外,还有教务老师提醒Due Day等重要时间节点,对于在国内工作繁忙的我有很大帮助。助教老师也会详细讲解一些比较难的作业。

3.社会认可

国内研究生:综合名声较大的学校,如清北复交;以及行业认可高校,如北邮、西电、华科等高校,国内认可度高,同时认可度基本与考研竞争强度成正比。部分双一流院校有新成立的学院或专业方向,竞争较小的同时,可以获得社会认可度较高的学历。

伊利诺伊理工大学:在线在职学习获得的硕士学位证和出国留学生的学位证相同。我考虑未来计划向海外发展,所以美国硕士文凭对于求职应该很有帮助。

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4.机会成本

国内研究生:随着推免比例大幅上升,部分名校的统招报录比已经降到5%左右。
由于最初没有考虑工作,我在考研的时候,毫无疑问错过了9月到11月的秋招。不过即使当初有找工作的意愿,可能也很难兼顾名校高强度的考研复习和面试准备。
对于一些想兼顾求职和考研的同学们,可以选定自己能力更游刃有余的院校,以防10月考研焦虑和求职焦虑叠加影响复习状态。 伊利诺伊理工大学:申请和秋招可以同时进行。即使考上国内研究生,也可以同时读第二个硕士学位。对于想通过考研转计算机的学生更友好。 如果硕士第二年选择赴美在校学习,毕业后还可以申请3年留美OPT实习机会,有更大可能申请到H1B签证。 此外,赴美后工作薪酬待遇更丰厚,如IEEE(国际电气和电子工程师协会)2018年的薪酬调研结果表示人工智能有关领域的薪酬待遇位列信息科学领域的前茅:机器学习工程师的平均年薪18.5万美金(约130万人民币);机器人和自动化领域的平均年薪13万美金(约90万人民币)。

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5.资金预算

国内研究生:学硕虽然招生人数较少,但是性价比还是很高的,学费比专硕低得多,奖学金能够完全覆盖学费。
但是专硕费用在不断提升。就我之前考的复旦专硕而言,学费水涨船高,计算机学院和软件学院2.5年学制的全日制硕士学费已经涨到了6万,并且从2019年新生开始,复旦专硕不安排在学校住宿。
据我了解,北大、北师大等国内高校招收的专业硕士也都只能自行安排住宿。专硕学生在核算读研成本时,住宿费和交通费也需要加以考虑。

考研失败的第二年,我终于明白考研≠读研

伊利诺伊理工大学:计算机硕士纯线上11万多人民币,相比出国留学60万,节省了大约2/3出国预算,如选择一年线上一年赴美,也节省了近1/3出国预算。 综合国内考研和在线海外硕士项目的性价比,我最终选择了在职读伊利诺伊理工大学计算机科学硕士,欢迎你来和我做同学!

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