211 计算机本， 211 材料硕，求助读博还是找码农的工作，详细见下面描述（反复焦虑）

多想想自己想要什么？
未来想要：
1.在大厂卷，拿着大厂亮眼的薪资，希望自己的代码被千千万万用户使用，即使过着 996 可能很疲惫的生活。
2.对生活有一定追求，但是喜欢写代码，就是热爱，写代码让我快乐。
3.钱，只认钱，互联网钱多，我要卷互联网。
4.其实也没有太多的想法，对钱也没有特别追求。

如果是 1 ，建议立刻准备实习，八股文刷题搞起
如果是 2 ，建议读 phd
如果是 3 ，建议立即工作，包括但不限于互联网公司
如果是 4 ，建议工作，phd 风险很高

下一个风口，超导， 大兄弟赶紧材料博士

材料才是风口，计算机已经被卷麻了

超导都要出来了，还卷计算机？？？

当超导博士，赶紧参与坩埚炼丹

读博 (赌博），直接去当大学教授

考公务员计算机就业，实话说，211 不适合读博，特别是计算机博

得广撒简历，提高概率才知道有没有好的工作机会吧

大厂都不招人了吧
没论文不太好读博
（这样吧如果你可以出去实习，可以现在去找个高校实验室实习，看看能不能发一篇文章留组

你这硕士学历对找编程工作感觉是 debuff

读博，进所/机构，别卷

@xd314697475 3 和 1 偏多一点吧

@listenfree 所以想的也是如果读博一定要好点的 985 ，否则还不如就业

@lrigi 奥奥，还有这种实习，谢谢兄弟了

@Nazz 一步错，步步错，没办法

@jump2cn 因为家境一般，就想着早点出来去挣钱，可能读博我也是想着读完博去企业工作

魏公村男子汽修学院提醒您, 你卷不过科班货的, 找个交叉学科把计算机应用进去才是真.

钙钛矿和机器学习有什么关系，会 cvd 烧炉子的话马上转超导

现在算法照样 35 危机，因为工程和学术不一样，工业界又不需要多顶尖算法，效率成本都要可控，我师哥他们给建行干活，最后发现训练的模型还不如写几百条正则来的好使，今年觉的没发展潜力，跳出来去干大模型了。。。而且，算法工作少，工资也就和开发差不太多。。。

不要神化算法，工资和后端差不多。

@wangmou 这样一说确实我要慎重一点了

@qzwmjv 那我这跨度可太大了😂计算机到钙钛矿到超导

非计算机本硕的来谈下，有幸作死选课选了机器学习课，机器学习其实很适合兴趣上的折腾，回归时序、模型选择、bootstrap 、交叉验证、模型调优、聚类，算法上 Monte Carlo 、遗传算法，学 python ，折腾 tensorflow ，书推荐 the elements of statistical learning ，quant/金融分析中机器学习是加分项，但面试从来没详细问过...

第一次看到 tensorflow 的 tutorial 特别是[天气预测的案例]( https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series)觉得逆天，涉及金融工程的 AR 、ARIMA 模型，立志迟早要弄明白 = =

[Tensorflow Tutorials]( https://www.tensorflow.org/tutorials)

用机器学习的很多是 quant 和金融工程，需要交叉学科背景，必须学，太强大了。

@Memoriae 好的谢谢友友中肯的意见

快进到大模型指导炼丹

做一个工具人

考编

@TWorldIsNButThis 有道理哈哈哈哈

@dode 暂时没有考编的计划

笑喷了楼上回复的，计算机，钙钛矿，超导，这条路可不顺溜

我有个大学同学，英国本科材料，剑桥硕士也是材料，但是他读 master philosophy 时抽时间自学了 ai 算法，python 和计算机基础。
现在他掌握了材料领域的科研方法与数学算法，进过剑桥卡文迪许实验室，以及把各种 ai 新模型缝合到一起的能力，并且在重修高数，整天听他说什么运筹学，虚数域之类的玩意，最后被伯克利一个教授收了读双学位计算机+材料博士，他英本的老师很想要他，但是我们的那个老师是搞核聚变磁悬浮外壳的，他看不上。我觉得你可以参考一下（现在看来名校也不是那么高高在上）

请回答我，这个世界上有什么工作是没有学历的人也可以做的？

1.水电工
2.装修师傅

3.程序员

4. 滴滴司机
5.送外卖


还有吗，各位朋友们

请回答我，这个世界上有什么工作是没有学历的人也可以做的？

1.水电工
2.装修师傅

3.程序员

4. 滴滴司机
5.送外卖


还有吗，各位朋友们

感觉功利心太强了，啥都想要啥都不敢面对，前怕狼后怕虎，我大概能猜到你为什么本科毕业后为什么不去工作，要考研，而且考的还不是计算机

听起来像是我们学院的但是我没有证据.jpg 。

我比较好奇是什么支撑你在 Material Informatics 走下去。这个领域下的研究成果可谓“五花八门”（贬义词）。你可以看到在十位数的数据上跑 MLP ，也能看到在十万数据上跑 RF 。数据量、方法、问题三个因素的任意选项组合使得研究人员能够非常容易水出文章，同一批人可能在相差甚远的 topics 上随机跳跃，今天做热电带隙值，明天做啥啥材料形成能，后天做晶体图像结构重建，而且没有研究的连续性。那么，你只是想在这个领域水水，还是想要发光发热呢？

如果你坚信不疑 35 岁是事业的终点，那我建议还是继续在象牙塔里呆着。
人生有无数种可能，只不过那些隐藏着的、不够明显的选项常常被忽略掉了，让自己以为只有一条路可走。

@paradoxs 皇上

钙钛矿不就是水泥么？ 211 水泥，合理怀疑你在武汉某高校。

@mooyo 不是……是一类功能材料，可以用于光电、热电领域

@PlsDontStop 很有道理

@shwnpol 谢谢友友的建议，我现在也是一边看材料论文，一边学习计算机，摸索着前进

@AutoRip 我本身并没有对材料有太多兴趣，走这条路其实因为家境一般，没有二战的勇气，谢谢友友最后一句话的提醒

很同意 AutoRip 说的，做材料信息学的机器学习可能就是找到什么数据就做什么目标值，课题会比较跳跃，如果组内不做实验去验证模型结果的话文章也不好发高的。不过另一条路就是要看看导师会不会接横向，如果有用机器学习作为方法和制造业的企业有合作课题的话，后面找工作可以作为自己的项目经历。

@CdpAsuka 就这吧，到时候看看能申请一个计算机的博士最好，申请不了这一年工作也先准备着，还是自己的计划要规划好