计算机专业考研，计算机专业考研需要考哪些科目
前两天，知乎上一个学历相关问题引起了我的注意：
看了各答主的观点，大家基本能对以下三点达成共识：
学历贬值是因为中国教育提升太快。
2. 计算机的发明与进化融合了各学科，未来的想象空间依旧巨大，贬值的只有更新换代中被淘汰的旧技术。
3. 计算机学历增值首先因为供小于求，它几乎可以和所有行业结合，造成了计算机人员相对不足；其次是对人才质量要求变高，现有人才筛选，学历成为筛选维度之一。
我整理了一些相关数据，发现这个问题虽然容易解答，但背后其实还有不小的挖掘和讨论空间。
很多人都听过一个数据：截止到2021年，本科人数占全国人口比例约为4%，只要你获得了本科学历，就打败了全国96%的人。
但是，用庞大的总人口基数来安慰自己，真的合理吗?
一个小提醒：千万不要忽视中国高学历人口的增速。
根据第七次、第六次全国人口普查的受教育情况对比。
在2010-2020十年间，全国每10万人里大专以上学历的比重快翻了一倍，这与高校逐年扩招密切有关。
从各地区具体情况来看，如果你想在北京、上海等超一线城市发展，甚至能到知乎回答“身边近一半的人都是专科及以上学历是一种什么体验”。
数据来源见左下角注释
另一方面，每年可怕的考研报名人数增幅、研究生扩招的举措，也预示了研究生人才数量的增速只会更快。
自2016年起，我国硕士研究生报考人数在高位上保持高增长趋势。2015-2022年，7年平均增长15.8%。
2022年全国硕士研究生报名人数457万，比2021年增长80万，增幅为21%。
不久前，2023考研人数预计高达520万更是直接上了热搜。
热搜话题下的热门微博
目前的学历贬值速度值不值得恐慌？这个问题见仁见智，但是这些数据已然表明，提升学历是大势所趋。
报名自测
成功申请名校硕士的概率有多大
美国理工强校/现国内可在职读
在知乎等平台，基本每年都会有各种唱衰计算机专业的声音出现，从行业前景到人才饱和，甚至对高薪的质疑、35岁裁员的恐慌渲染：
但是，正如一位答主所说，计算机及其思想深入到各行各业当中，其产生的价值是庞大到不可估量的。
从机器人、智慧城市到元宇宙，还有太多故事可讲。
至于人才饱和，目前还是听听就好，毕竟“计算机饱和”已经是个梗了，从09年开始，连续十几年都会有质疑声出现，没有一年缺席。
十几年前的担忧，现在看来完全是多虑的
认真来讲，计算机行业一直都是低端饱和、高端紧缺，这个状态恐怕未来3到5年都不会有太大改变。
我曾采访过一位美国伊利诺伊理工大学（IIT）人工智能硕士在读同学，他同时也是拥有多年工作经验的中国资深程序员，对待互联网行业发展的敏感度极强，面对互联网行业裁员等问题，应当理性看待。
他认为，在各行各业都在进行数字化转型的当下，单从互联网行业上来讲，并没有看到一个非常明显的瓶颈期。无论是市场还是就业机会，都面临着很大的扩展。
他对当前人才需求的看法很理性客观，认为如今的互联网行业裁员现象，是市场上一些不健康的就业环境导致的。而由于大多数人难以改变大的环境，只能从自身出发提升自己，无惧市场波澜。
当然，每一个行业职业可以发展的方向有很多。但他认为对程序员而言，提升技术能力是最关键的。作为技术人员，也有必要为改变大环境贡献属于自己的力量。
现在，让我们回到开头的那个问题，对一些程序员来说，学历的升值主要在于用来筛选高端技术人才，对于许多普通程序员来说，看得不是特别重：
一位答主对于开头问题的回答
但是，“需要解决工作温饱问题”只是普通程序员在工作一两年时的首要问题，一旦就此放松对自己的要求，缺乏长久规划，就是在给自己的职业生涯制造危机。
毕竟10年后，计算机行业衰落的概率很小。
但是在未来，对程序员学历最低要求上升至本科的概率很大。
对于未雨绸缪的人，提升学历，深造计算机硕士迫在眉睫，在专业选择上，学习计算机、自动驾驶等热门方向，也可能会成为你进入前沿领域、成为稀缺技术人才的敲门砖。
在这里，向你介绍一些适合中国程序员申请的热门美国名校计算机硕士项目，申请免雅思托福GRE，工作多年申请成功率更大，适合以下类型的职场人：
想通过系统化学习稳稳零基础转码
想抓住风口，转型AI等前沿热门领域
想赴美发展，需要海外计算机硕士作为发展跳板
以及所有想高效提升学历能力、提升职场竞争力的技术人
热门招生项目一览
伊利诺伊理工大学（IIT）
硕士专业：人工智能、计算机科学、软件工程、人工智能（计算机视觉与控制）、电气与计算机工程、金融、工商管理
凯特林大学（KU）
硕士专业：工程、人工智能工程、自动驾驶工程、电动汽车工程
北亚利桑那大学（NAU）
硕士专业：计算机与信息技术（分为：数据分析方向、项目管理方向、软件开发方向、信息安全方向）
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很多美国计算机在读同学都表示，工作之余读硕给自己带来的正反馈，让他对于工作、生活的心态都积极了很多。
美国大学的实用性课程也让他们在工作中变得更加高效，感受到自己的不可替代性在递增。
一位IIT在读同学分享： “最近我看到我们在工作中也有一些用吉普斯采样去做概率分布的建模和对模型的计算，正好是我们上学期学的内容。以前会觉得困难，但经过课程的学习再去上手就会容易很多，因为很多基础内容都已经在课程里覆盖到了。”
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