25 考研，请问专硕好还是学硕好？

单论理工科，不管是现在还是以后，我都认为对于大多数人来说，专硕是比学硕更好的选择。

简单点说就是学硕是为了培养研究型人才，专硕是为了培养应用型人才。但是大多数的理工科，本质上是不需要特别多的研究型人才的。

可能很多人会说我危言耸听，但事实就是对于理工科，尤其是像计算机、人工智能这样最热门的学科更是如此。

举个简单的例子，以GPT4位代表的众多生成式AI的崛起让很多NLP(自然语言处理)方向的研究者功亏一篑。他们很多的研究方向都被时代的浪潮所吞噬，让人扼腕叹息。

当然，如果你对这个学科有发自内心的热爱和研究热情，那么学硕仍然是一个很好的选择。不过需要注意的是，学术界其实存在着很明显的资源集中情况。为数不多的几个学校或者机构里面集中的最顶尖的人才，最丰富的资源。这些地方往往也承担了大多数的学术产出，其他的学校和机构往往很难给你提供很好地资源去做研究。

反观专硕，专硕的培养目标就是应用型人才，很多院校的理工类专业专硕甚至更青睐有过工作经验的人群。这就意味着专硕更注重实际需求以及解决实际问题，对比学硕有更高的市场需求。

同时，对于大多数的理工科来说，在工作岗位上的锻炼往往会比在象牙塔里得到的更深刻、更实在，学到更多的内容。专硕天然地更贴近实际工作场景，往往更能受到企业的青睐，这点无论在国内还是在国外都是大势所趋。

其次，专硕相比于学硕的另一个优点是培养周期短。学硕动辄三年的学习周期，而无论是国内院校还是国外院校，专硕一般的培养周期都是两年左右。很多学校还专门开设了校企合作项目，鼓励学生去对口的公司实习，提前了解实际需求。

史蒂文斯理工学院（简称Stevens）作为一家常年投资回报比排名全美前三的STEM类（理工类）院校，他们的毕业生年薪均薪会超过很多大众所熟知的综合性院校。

他们之所以能做到这点，很大一部分的原因就是他们研究生相关的课程更贴近市场需求。他们的毕业生在校期间就能得到很多去本土大厂实习的机会，这意味着他们能够一直保持着和市场的紧密联系。这也是为什么他们的毕业生能取得较高起薪的原因。

考研现状怎么样？考研难度系数大不大？

今年考研哀鸿遍野，我周围有很多24考研的朋友，他们有的第一次考，有的二战甚至三战。理工科的考研现状就是考研人数比去年少，但是国家线却更高了，各个院校的录取分数也更高了。我自己身边的二战朋友原话就是，今年他的分数更高了，但是距离复试线也更遥远了……

造成这种现象的主要原因是好的院校的消化能力有限，名校大多数的名额是留给保研er们的，以上海交大的电子信息工程为例，考研人往往要接近二十个人争夺一个位置。

那么想读书的话，有没有一种性价比高的方式呢？

有的，目前史蒂文斯理工学院面向国内开设了在线硕士项目，而且这个项目不是单纯的线上，对于有留学倾向的朋友还可以选择线上线下结合的模式。

虽然项目名称带着online，但是可以拿f1，线下转全日制，毕业获得3年STEM OPT，在美工作的。

值得注意的是，史蒂文斯理工学院无论是线上学习还是线下学习的同学，最终获得的学校资源以及学位证书都是一样的。不带任何online，part-time的区别。

史蒂文斯理工学院的这个在线硕士项目非常适合国内职场人报考，其学制是两年制。相比史蒂文斯理工学院在美国收取的在线硕士5.6万刀学费，面向中国职场人的学费省去4万刀，约合29万人民币，每年只需几万学费，性价比直接拉满。

目前史蒂文斯理工学院开设专业有：

MSCS 计算机科学硕士：主要为学生提供与软件开发、网络编程、移动系统和应用程序、云计算、人机交互和企业软件设计等高度需求领域相一致的课程。

课程内容： Java, Python和C++，机器学习支持，移动软件设计和云计算，企业软件设计与工程，敏捷开发方法以及算法设计与测试等等。

MSDS 数据科学硕士：帮助学生为金融科技、商业智能和分析、学术界和数据库管理以及需要强大数据分析技能的政府职位的职业做好准备。

课程内容:Python和R, SQL, Hadoop, Hive和TensorFlow，机器学习和深度学习，预测建模，先进的统计和优化方法，监督/非监督学习，神经网络，自然语言处理（NLP）以及数据可视化等等。

对于国人来说，史蒂文斯理工学院的在线硕士最大的利好在于其对雅思和托福成绩无硬性要求，可用英文面试成绩代替。支持文科背景转码，对于想转码的朋友来说也是大大的利好。

同时，史蒂文斯理工学院相比于传统留学可以省下大笔的花销。其两年总花销11万人民币，要知道史蒂文斯理工学院位于寸土寸金的经济圈，在那一年的留学生活费可以说是天文数字。

总结：

理工科角度讲，专硕是比学硕更好的选择，而国内考研大环境确实太卷了，目前比较热门的在线硕士项目性价比很高，可以深入了解一下。