[分析]学习如何用图论看待大学科系(出路广的科系就是好科系? )_学科_科目_工作

-> 这篇在说什么

这篇文章提供一个科目图的视角来分析科系,每个学生可以依照自己喜欢的工作,来反推出需要学习的科目,进而反推出选择科系的成本效益值

此篇也会leverage这科目图工具去解除一些大家的误解/盲点

出路广的科系就是好科系? 是否有盲点? 出路广的科系还有分类?

只想学会写code没必要读资工系?

前言

2022年学测在1月21-23就结束了,二月底就未开始寄发成绩单,之后相信大家会有不少选科系的疑问吧!

选科系这件事以哲学角度来说,属于人生观的范畴,每个人的取舍,重视的东西不一样,选出来的科系自然地不一样,非常主观的东西

但其实选科系还有一些客观的事实可以帮助莘莘学子,少走冤枉路,举例来说,跟挑水果一样,我们想要挑哪一颗苹果当然是自己选择,别人不应该插手,但如果可以事先知道,苹果的色泽,苹果的价格,挑起来就更可以避免跟自己预期差异太多,所以这篇主要在于用客观分析法让大家多一些信息,可以避免毕业后出社会工作预期的落差

例外一个例子跟选科系很类似的,就是以前RPG线上游戏,选科系跟选RPG职业类似,不同职业可以学不同技能,同样地,不同科系也可以学不同科目,选科目类似点技能树,只是当点满好几个技能树就可以得到一个奖励(工作机会)

graph分析工具

为了简化分析,这边只考虑选科系是为了工作需求,而工作需要习得科目点数,所以把一个科系定义成好几个科目组成的graph,当达到某些科目点数就拥有应征工作的资格!

在此可以把科系简单的分成扁平式科系跟垂直式科系两种,如下图

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垂直式科系,简单说就是要学完学科A才能学科B,以此类推,而扁平式科系则是,彼此学科没有depedency,可以学习任何学科,其中一个没有学习,不影响其他学科学习,

如何判断?

最简单判断方式就是有没有挡修,假设A挡修B,代表要修完A才能修习B,

挡修可能属于强dependency,有些虽然不挡修,但也有一点depedency,详细可能需要去问问系上,如果没有可以去其他学校相关科系去找

当然现实科系不会这么单纯,现实科系大概长这样子

简单说一下,工作A需要学完学科D,但是学科D需要学科A,所以工作A其实只需要学完学科A跟学科D即可,其他科目没有非常需要修习的必要,当然可能有加分

以上图还有个限制就是这边只是weight=1的edge,但真实情况可能是,有些工作只需要学科D修习10%熟练度就可以胜任,有些工作要学科D修习90%熟练度,这也是这graph没有,但真实世界需要考量的

有个疑问: 我知道每个科系对应到哪个图,那对我选择可以有什么样的帮助呢?

一个残酷事实:时间精力是有限的

假设的大家在以下两个科系在挑选

科系A跟科系B都有一个工作有兴趣,可是科系A乍看要学很多科目,但其实那个dream job A只要学完A即可,我们只要把学科A非常认真学习,其他科目可以当作兴趣chill学习就好,还可以花时间玩社团,谈恋爱,培养人生经验,岂不乐哉?

可是如果选了科系B,就需要花4倍的力气才达到dream job的需求,这可以说是CP值低

当然,通常现时不会这么极端,通常越好的工作需要学科要求越多,因为容易的话,大家都抢着进去,supply上升,薪资福利下降,dream job也越来越不那么好惹

另一个残酷事实:有些技能是读书无法培养的

上面都是说,学完XX学科就可以得到dream job,但现实是,有些job是需要其他技能,类似softskill,竞赛成果等等,这也很花时间培养,在给定有限时间资源下,对于跟dream job离很远的科目可以的话,也许不用花太多时间也是可以允许的

另一个残酷事实:适时的放弃更重要

在上面两个事实下,给定时间又要额外培养特殊技能,人生经历,放弃有时候更重要!

其实国外学分/学科数目不像这么多,但他们每一门课非常扎实,训练效果非常好,学生只要知道自己未来想做什么,然后选对课,只要少少的几门课,是可以达到非常高效率的学习,看过很多高中基础不好的学生,都可以训练成很优秀的大学毕业生

当然了,放弃认真学习会影响GPA,尤其大学GPA影响甚大,影响未来出国机会,所以可以的话,尽量去选的科系,他们的必修课程是对你未来有用的

对于迷思的想法

迷思一: 出路广的科系?

大学招生很多科系宣传自己的科系出路广,未来潜力无限可能

那我们如何用这个简单的科目graph来分析呢?

左边的图是比较扁平式的科系,大家可以发现,只要学习学科A就可以到自己的dream job A,但因为其他学科因为是必修,为了顾及GPA,身为好学生还是要努力学习,所以左边科系CP值:70/40 = 1.75

右边科系是垂直式科系,可以看到他们也要修习四门必修,成本也是40,但效益是100,所以右边科系CP值:100/40 = 2.5

等等为什么右边是100而左边是70,这根本不公平!

没错,这边考虑到一点现实,就是因为学科A看似只有左边科系可以选择,但现实是其他科系也可以选修,其他科系只要选修学科A就拥有跟你类似的竞争力,而他的成本只有额外的10而已,他不需要选修B,C,D,而其他科系要获得工作E的资格就更困难,需要选修ABCD,成本40,在supply-demand 下,工作E应该给予更高的薪资福利,所以效用更大一点

这边是假设劳动市场稳定状态,不考虑未来爆炸是市场需求,例如某科系A突然有爆炸式劳动市场需求,因为科系A本来毕业人生有限,也很难一时大规模扩招,造成科系A的CP值大增,如:近年资工,Data science 相关科系

结论

大家不要一听到出路广的科系就很开心,要仔细去看是否过于扁平,然后每个学科是否熟练度要90%,100%才可以胜任dream job,学科所学技能跟工作连结没有非常紧密,然后又过于扁平,会造成样样学,样样不精的情况(尤其是想认真学但也无法学精,因为上课教的跟实际落差本来甚大)

迷思二: 会写code也可以不读资工系?

简短的答案: maybe is yes!

大家可以把工作A想成就是软件工程师,学科A:coding,学科B: 计算机概论,学科C:资料结构与算法,

的确看到很多非资工系,去当软件工程师,而且也可以做得非常好,他们只要把刷题刷好(coding + 数据结构与算法),还有一些些计算机概论即可

但其实笔者觉得,他们要刷好刷熟也确实不容易,非本科系如果没有在学校学过真的更是困难,从上图也可以知道,要刷熟,熟练度要非常高才可以,花的时间也是很可观的

那资工系就没优势了?

其实软件工程师范围非常广,有前端工程师,后端工程师,AI工程师,devops,种类非常多,而且不同公司对于每个role能力要求也不一样,

对于某类型的工程师,资工系由于对于某领域有knowledge,可以直接当即战力,创造价值,

对不同领域也因为学习到类似的概念,上手比较快,并且学得更快

对任何领域,即使只考虑implementation skill,资工系由于每一们课几乎都要写code,implementation skill也是有一定的水平

不过外系如果可以自修,花一样的时间学习,除了特定领域需要lab大师,有人带效率更高一些,不然一样的学习时间跟强度,也是可以有一定的水平的迷思二: 会写code也可以不读资工系“的隐含假设

笔者觉得只讨论资工系是否可以自修没有太大意义,说实在,只要非常认真聪明够花时间,要自修任何科系(物理,数学,电机)都是可以的,只是大家不这么做而已,为什么呢?

主要是因为反应近年来软件工程师的劳动市场,大幅暴增,所以让很多有志有能之士,他们之前没机会选资工系,跳下来自修而已

就像以前很多人跳下来去当自营交易员,可能还操盘的比纯财金系出来的更好,所以如果对软件工程师有兴趣,真的最简单的方式,就是去选信息相关的科系,如果因为分数不到没选到,也千万不要去重考,(关于重考有几个想法,以后有机会再分享)或是觉得人生毁灭,分数不到也选不到相关科系,就自修花大量时间,还是可以有成果的,笔者认为以后很多科系都会开设程序课程,有心想学还是很多机会的!

结论

这篇文章提供一个科目图的视角来分析科系,主要是提供钓竿,至于怎么抓鱼还是很多艺术跟主观成分在的

不同人对于dream job的定义不同

不同人对于科目难度的定义不同(有人擅长数打工读书擅长记忆)

不同人对于大学时间规划不同(有人all in课业有人注重multi-tasking 恋爱社团打工 读书 有人找人生意义)

简单的分析流程(反推法)

多了解有兴趣工作是否真的如自己预期多看看网络共享(薪资待遇 work-life balance,有没有成就感)-> 知道个工作的分数

多了解自己的能力,简单了解学科,看适不适合自己学习-> 知道个学科的成本分数

再来了解自己大学想追求什么(optional ,因为人一直改变,很难说得准)

选出对自己成本效益最高的科系

特别声明

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