自动化考研跨考软件工程有前途吗

如题所述

分几个部分讨论吧。

1、软件工程属于实践学科,不管你的关注点是软件还是工程(工程管理)。对实践学科,当然是深入实际是第一要务。就如很多大学本科就学企业管理的逗B一样,如果没有老爹给个企业让你玩,屌丝学这专业就是找死。据研涂宝小编了解软件工程也是如此,企业中是如此的实际和现实,会把任何不靠谱的理论者踢出去。
现实中的情况是,学校里讲的那点软件工程知识跟工程领域大家玩的完全不是一个概念。你考研的学校如果比较好,可能就不会那么重视瀑布模型,甚至可能跟你谈点敏捷的皮毛。但是那些深居庙堂之高的教授哪里懂得一个研发团队所真实面对的问题。而只是能依据以前在工作实践中的人总结的经验进行一些推理。
现代软件工程领域的创新都是来自于冲在一线的工程界。并且最近几年将很多心理学因素融入其中,认识到人的局限性,并且用方法尽可能的让人工作的舒服高效。而大学里又怎能考虑到这些思想背后人的因素?能够方便写进书本里,上得了台面的管理经验,全都是用何种方法实现目标的,哪管人的局限性。
2、关于考研。泛信息技术领域相关学科发展极快,学校是完全没办法跟上发展步伐的。而且读硕士的两三年本身也会让你早期学到的知识落伍。加上学校那不紧不慢的节奏,读完书你会发现落后去工作的同学更多。
而且以我的观点,读个泛信息技术领域硕士跟去读北大青鸟没有本质上的差别。大多是本科毕业时就已证明自学能力不行,找工作压力过大才去选择花钱让别人教自己。你不去实际的工作环境看看,哪里知道真实环境中的学习效率。
前段时间面试了几个人,算是通过了简历筛选和电面后的佼佼者。其中一位在某211的本科,中科院的硕士,GPU高性能计算方向。毕业后工作3年。看简历上做过各种只能写「某部门」的条目,以及地球物理、湍流分析等的计算加速,十分高大上。面试过程也证明了他确实在此方面能力不错。但谈到硕士期间所研究的GPU加速,我只能怜惜他浪费了那么多时间。硕士期间所学的那点东西,对一个工作了的人也就是两三个月就能自学搞定的量而已。此事与人无关,就在于学校环境的脱离实际,和没有项目压力。
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