读研VS就业——我的选择

博主分享了选择读研还是就业的心路历程,指出读研的原因包括提升学历、沉淀技能、进入特定行业等,但个人因对工科更感兴趣且看好互联网行业,认为工作经验比学历更重要,故放弃读研。博主强调应根据自身情况规划,避免盲目跟风,并分享了自己的职业规划和对技术与业务关系的理解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

读研VS就业——我的选择

没有最好的,只有最合适的!
我的选择是我经过深思熟虑后的做出的决定,不一定适合你!!!

为什么选择读研

选择读研的原因无非以下几点:
  • 学校太拉跨(专科)又或者是心里有一个名校梦
  • 你当前的水平不足以支持你找到一份你自己满意的工作(进不了大厂),你需要通过读研的这几年时间来沉淀一下
  • 你要找的岗位的起点是研究生,不得不去读研,比如说算法岗位
  • 或者是你真的对科研感兴趣,喜欢去做研究
  • 又或者是你将来不打算去互联网行业,想要去银行、国企这种事业单位或者是想要考公务员进体制,那么研究生也基本是门槛了(读研确实选择更多)
  • 最后也是最差劲的就是你也不知道你想干啥,大家都去考研,你就随大流去考研

对于以上几点(除了最后一点),我的建议就是踏下心来认真准备考研,争取考上自己喜欢的城市、心仪的学校、合适的专业。


如果你读研的出发点是最后一点,那么我很同情你。你连自己为啥想要读研都搞不清楚就要去考研。要知道考研的风险是非常大的,如果没考上咋整,这时秋招早就结束了,你再去准备春招也大概率来不及了,只能去二战或者是到小厂曲线救国了。殊知对程序员来说青春是非常宝贵的,浪费一年少一年。
记住,早做规划,永远不要用你战术上的勤奋去掩盖你战略上的错误。

读研的好处

  • 可以多出几年纯粹的学习时间,去做自己想做的事
  • 可以结识更多的人,扩大自己的朋友圈

  • 抱歉,没读过研,没什么经验。

说了这么多,其实我选择在本科毕业的时候正式结束我的读书生涯,开始新的生活。

我为什么不读研

去年疫情在家的时候,哪也去不了,每天没事就是床上一躺思考人生。非常感谢能有这么一段时间,不必匆匆忙忙,能够让我平静下来思考人生,思考自己到底喜欢什么、适合什么。

其实,那个时候我的成绩大概率还是可以保研的,但是我还是决定放弃读研!

原因总结起来有三点:
1. 我本人是一个典型的工科生,不喜欢官场上那一套,这一辈都大概率不会去事业单位、体制内,这么一排除,好像我除了互联网行业也没地方去了,而互联网行业几乎是当下对学历看得最不重要的行业之一吧。或许你会说算法岗不是要求硕士起步吗,但是我对算法非常不感冒,就算读了研学了算法我大概率毕业出来还是会去搞研发吧,因为搞研发更有成就感(PS:算法以前是神仙打架,现在是诸神黄昏,正在慢慢退潮,慎入)。所以,对我来说本科学历已经够了,没必要在学校浪费青春了。
2. 对于我来说读研的性价比不是很高。 如下图,这是学长声哥告诉我的(何其有幸能够和大名鼎鼎的声哥做校友,声哥的RPC简直封神)。 我本科学校还不错,据学长说任何一家公司不会挂我的简历,都会给我一个机会,剩下的就看我自己的水平了(确实,大学的作用就是一块敲门砖)。既然它们肯给我一个机会,那么剩下的事就简单了,自己去努力就好了,没什么好说的。

学长

我的开发知识已经储备了相当一部分了,缺的是真正的线上经验。但是在学校里永远不会接触到千万并发亿级流量这种场景,只有到工作中才会遇到这些。所以读研所能带给我的成长远远比不上工作了,而且本科+3年的工作经验大概率会比硕士+0经验混的强些(据说HIT研究生要从22届从两年制改成三年制了)。

我一直坚信:是业务成就了技术,是技术成就了人,脱离业务的技术死无葬身之地!
3. 我觉得一个人要有自知之明,要清楚他擅长做什么,不擅长做什么。我可能不是一个研究型人才,每次看到书上的证明,我头就大了,然后就会直接跳过证明,翻到结论那里直接记下。但是我擅长用已有的知识去解决问题,并且可以做的很好。由于这个特点,我不适合去读研。

写在最后

从现在开始到明年找工作,我还有至少8个月的时间去准备,如果不用去应付考试的话,我想我一定可以。 不留退路方有出路,干就完了!生而为人,怎么能输!



如果你想了解更多我对编程和人生的思考,请关注公众号:青云学斋

公众号

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值