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1、互联网行业的优点
①首先是，大佬们都认为，计算机是个相对公平的行业。如果没什么背景，又有一定的天赋，那么选择计算机是个很好的机会。我们见过大专毕业生，因为有算法的天赋和后天的努力，工作五年年薪就达到了150万，也认识通过一些关系进到大厂，但是编不出来程序，进去了又能怎么样呢？毕竟计算机是有技术壁垒的。
②其次是，计算机、机器人或者分支AI都对逻辑有很严格要求。软件工程师或者是算法工程师都要求有很好的逻辑，再去用技术层面去实现。这对我们传统工科生还是很有优势的。毕竟数学，物理以及基础科学都是我们的要学的，同时逻辑也是大部分工科生的优势。
③当然了，最重要的还是薪水高
国内呢，互联网的平均薪水也超过金融，成为第一薪水。应届生算法的，随随便便就上到40了，java工程师上个30没啥太大难度。薪水，是互联网这些年极速膨胀的根源
2、互联网行业的缺点
面对疾风吧：
①年龄要求。想转就赶紧转，墨迹到30就别了，都老头子了，转完了还没反应过来就快被淘汰了。高龄歧视在互联网越来越严重了，淘汰你的不是公司，是自己。毕竟高强度的工作也需要充沛的精力，不断进步的技术，也需要不断的学习。如果你可以持续创造价值，持续学习是没问题的。但没有人能阻挡岁月的侵蚀，内心和精力总会老去。
②技术以及强度要求。在前面就说了，互联网是相对公平的。如果擅长再好不过了，但不是每个人都擅长逻辑，数学，和谨慎的思维，也不是每个人都承受互联网高强度的工作。转之前感觉自己什么都可以，但是万一不热爱代码，看到就想吐，那真是掉坑里了。
③非本专业的鄙视链。互联网行业有鄙视链。虽说你能力突出是可以慢慢出来的。但是时间有限，并没有那么多时间让你慢慢展示自己。非985非211是一个平台，其他专业通过自学或者培训班出来的又是一个平台。没有足够的平台，无法学习到更深刻的知识，对业务和技术都需要慢慢熟悉，这对我们想转专业的同学都是一定的劣势。可能只能去一下外包，也可能只能永远都在小厂。如果大厂还有一定的机会养老人的话，小厂可不会放过这些老头子了。
毕竟这个社会，是现实的
转计算机或者转Robotics的方法汇总
首先要说明的是，任何学科良好的教育背景都是转专业的重要资本。任何专业优秀的本科，研究生，以及海外教育都是杠杠的加分项
1、转过去的兄弟姐们现在怎么样？
任何例子可能都要有一定的时效性。
转的越正规，发展的就越好。转的越早，机会就越多。
接触了这么多同学，转到AI或者计算机的难度，我感觉每年都在增加
对于留学生来说，早些年，随便哪个专业的工科master，通过刷题和做project，就有机会去到Amazon，Linkin，Irobot，Swiftform，Microsoft，Paypal, Apple等，并拿到很可观的薪水。随着CS以及Robotics越来越火，找工作的难度也在不停地增加，我们同学想拿到更好的offer就要付出更多的努力了。而这些年，非专科出身的，可能去data就更多一些。整体工作其实也很辛苦，但是工资水平和算法工程师以及软件工程师相比还是稍微低一些的。
对于这些年已经转到CS的同学来说，目前来看都还是蛮好的。薪水基本在10到20万美元之间。值得一提的是，Google等大牛互联网领头公司的算法工程师，回国就是百万年薪起。普通的国外的工作经验，也可以帮助在国内找到很好的工作。这些年比较火的就是头条之类的。但是回国虽然薪水也很高，整体工作辛苦程度却大大的提高了。
一些年纪稍大 28、29岁的同学在国内转到计算机之后，就不太容易了。一来是工作量陡增，加之对业务的不熟悉，经常加班就是863。有个小伙子更是，转到了计算机之后，又回来考市政了。其实传统行业也有传统行业的优势。虽然起薪不高，但是经验随着年纪的增长，都是一个优势。喜欢而擅长就好，转专业这种事，除了趋利避害，还要考虑个体的喜好因素
2、自学
自学都可以进入的学科，也确实不常见。
但是时代的发展，和在能力上的公平，也确实给天赋好自制力强的小伙伴自学成才的机会。
慕课网，B站等有大把教学材料，教学视频，分门别理，整整齐一。想自学的同学可以直接试试。大部分自学的都从前端开始入手。时下比较火的python可能上手更容易，但是每个语言都有每个语言的优势，不必人云亦云。前端更广，后端更深入。有一定数学基础，也可以在data 甚至算法上尝试一下。
循序渐进，也可以在这个过程中不断check自己是不是真的喜欢这个专业。在找工作的过程中，也是基于你的demo，项目等进行考量，所以不必太担心自己自学的是不是有一定劣势。其实完全没有。
但是自学的小伙伴在前期只能委屈的去小公司了，并且要接受起薪不高这个事实。随着慢慢的跳槽都会越来越好的
3. 报班
其实竞争力和自学是一样的。最终还是要靠自己的
4. 考研
考研转专业肯定是性价比很高的一个方式了。现在的行情是，本专业考起来都很不容易，转专业就更难了。真的太难了。
5. 留学
这个方向的经验比较多，所以着重分享一下。
无可厚非的是，所有选择里，留学肯定是成本非常高，也是准备周期最长，准备起来最辛苦的。
当然如此辛苦的付出，也必然有成比例的回报。
其实大部分工科留学生都在拼命转Cs或者Robot了。不得不说这两个方向，无论是在当地找工作，还是回国找工作，都是非常热门的
1）对于背景很好，又有CS或者AI相关经历的同学
那我们给你的建议肯定是直接申请CS或者robot或者data以及HCI。在课程匹配度上的劣势，完全可以用你的论文，工作经历，demo，作品集以及项目来弥补。目前这两个专业的申请趋于一种白热化的状态。相对来说，除了互联网本专业，我们申请的自动化，电子电气，轮机工程，通信工程等申请的成功率更高一些。
简单举个例子。从双非轮机工程如何申请到斯坦福CS。主攻开源kafka和hadoop，GitHub传上，demo和project顶上。推荐了一些AI的实习给他，这样前端和算法的经验又丰富了。summer term一定要申请的，去了之后赶紧屁颠屁颠联系老师，搞好推荐信。美国在专业匹配度的要求没有欧洲这么严格，而且cs以及robot的录取有时候也很迷。所以愿望的表达和积极的沟通还是很重要的。转专业的同学一定要表现出来对这个专业的天赋，很好的逻辑思维，以及无限的热情。最后呢，还有一点运气。
名正言顺在以后去美国知名公司，或者是回国去一些大厂，还是很重要的
（2）对于背景一般，又没啥CS或者Robotics的经历
同一个热门话题，选专业还是选学校。
其实从务实的角度来讲，这么多年的申请经验告诉我们，能找到工作或者能读到更好的PHD才是王道。
在海外找工作，很多奇奇怪怪的当地学校，名气不高反而有很好的校友关系和口碑，找起工作来也更受认可。这一点适用于各个工科专业。
如果是执着于编程，我们的建议还是执着于转专业的申请，可能申请的只是100名开外的学校，可能没有那么多鲜花和掌声，但是如果确实擅长，这样一个平台也足够找到很不错的工作了。
同样，名次差的学校并不代表找工作没有优势。可能在当地反而更受欢迎。
CS之所以可以这样，还是大环境的优势。哪怕不是很好的学校，但是有一个正统的master出身，找工作应该没有问题。再有了这个基础，通过自己的努力不断跳槽，之后无论留在当地还是回国，本科的学历劣势基本就不存在了。
然而，实际情况是很多同学并不擅长，也并不喜欢编程。有这个想法完全是生活所迫。哪怕去了找了一个ＣＳ里的普通工作，薪水可能也远高于自己目前的薪水。
所以如果并没有多喜欢编程，我们对于这种情况的建议还是：以本专业好学校申请为主，去了之后做两手准备。传统行业本身也有自己的优势，有一个很好的平台，说不定在本专业也可以找到很好的工作。就算不行，通过选课、自学、网课、实习以及项目也完全可以找到数据或者计算机的工作，虽然可能只是小公司，但是用于起步也足够了
3）复合型人才的发展
这种需求还是有一定困难的。目前计算需求量比较大的就是，电商，管理，或者营销。这些在各个专业领域在前期并没有没那么大的区别，基本都是要求你的基础编码能力了。
但是在交叉领域，像盖房子的机器人，自动驾驶的小汽车，智能船舶的应用等，都是算法、专业知识以及编程的集合。数据的处理，算法的预测和分析总是必不可少的吧。在专业领域，有限元的网格，CFD的边界条件，或者数值的计算或者分析总是要懂原理才能编出来的。同样计算机的业务也是遍布航空，车辆，机械，土木等等等，那在这些行业的人脉，想法，以及熟悉程度都是在日后的发展中一个很重要的优势，也是在未来无比残酷的竞争中是否可以顺利升级为管理层或者技术高手的一个很重要的优势。
算法＋工程师，已经是一个越来越火的趋势了
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