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※ 本文為 ryanlei 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2013-12-13 00:21:42
看板 Soft_Job
作者 chucheng (時間太少事情太多)
標題 Re: [請益] 該直接工作還是多花一年拚研所
時間 Sat Mar 10 07:29:57 2012


※ 引述《Jiang1985 (絕地逢生)》之銘言:
: 之前常常看到人家說學歷最大影響在第一份工作 後面的工作就是看個人實力了
: 所以其實不是很想再花三年去念研所
: 但有另外一位教授則是力勸我試著去考研所  可是如果要考研所我勢必需要延畢一年準備
: 想請問各位前輩我是否需要努力去將學歷洗成國立
: 如果私立學士直接去職場 在寫程式這塊會有所吃虧嗎?還是各憑實力呢?

我很喜歡這個問題,你的問題可以簡化成
「軟體人才到底學歷重不重要,以及讀研究所有沒有幫助」

這個答案很簡單:不一定,但是我通常鼓勵年輕的時候,不要太拘泥於"錢" 甚至"負債"
只要這個債是"撐得住""不會影響家裡人""以後還得了"…(類推)

先來談談洗學歷的幫助,很明顯的
- 不想承認,但好公司都或多或少有名校情節,台清交很好MIT Stanford Berkely 更棒
  名校畢業是取得面試的最容易門票(當然實力強靠推薦也行,但那是很少數的特例)
  通常在談薪時(不成文)好一點的學歷(愈好的學校/愈高的學歷),起薪就較高
  不想洗學歷就要靠人脈,說實話,前面那個選項容易點
  實力相近時,都沒人脈的二個人,學歷就決定一切
  話說好學歷的同班同學通常更容易進好公司,這也間接影響未來的人脈,不是嗎?

- 年紀愈大,責任愈大(舉例,有/沒 家庭小孩)
  22歲唸研究所跟32歲跟42歲的 機會成本差很多

  有的人一生的遺憾是一個爛學歷,撇開未來不講,人生能做的是實現夢想

  講白一點,一個「爽」字,拿一個世界名校PhD的CS不會讓你CODING更強解題更快
  但印在名片上的PhD有人會覺得是爽一輩子的事,有人覺得沒差
  當然,以後你很爛的話,也剛好準備被吐槽一輩子 XD
  實話是,有些事情你現在不作,以後等錢還光了,有錢了,再回來頂多讀讀EMBA
  唸研究所(碩/博),恐怕代價比你想像中的高很多…

- 唸書有沒有用
  有些東西在學校"比較容易"培養
  舉例來說,英文能力(在學校或出國留學)總比你一邊寫CODE一邊學英文實在
  再者,如果基礎不好,或只會寫CODE,大多數人一輩子當Coding黑手
  很多的學問不是"寫CODE"或是"讀CODE"可以學會的


  舉個例:Facebook怎麼知道推薦誰可能是你的朋友
          GOOGLE怎麼知道什麼Keyword要傳回什麼網頁(排序)

  又或者,開會時假設某像功能需要用到LDA(先別糾結WHY)
  http://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation
Latent Dirichlet allocation - Wikipedia, the free encyclopedia
[圖]
[圖]
With plate notation, the dependencies among the many variables can be captured concisely. The boxes are “plates” representing replicates. The outer plate represents documents, while the inner plate represents the repeated choice of topics and words within a document. M denotes the number of document ...
 
  但是如果我只告訴你想自修LDA,你沒人教根本不會知道那東東幹麻用
  除非你經過特定的"研究所"訓練
  這些東西(或是很多新技術),對不起,書本上沒有…

  這些東西在研究所裡會教,至少,有機會學到
  更重要,學會怎麼"自修"
  要一個大學生自修LDA? 別鬧了,除了少數天才不談,難!

  頂多,抓一個人家寫好的PACKAGE回來RUN,你會,別人也會
  如果大家都會,你不會,你就囧了
  如果大家都不會,你會,你機會就來了

  在大學裡學線性代數,只是一門學科,到了研究所在真正開始了解
  為什麼matrix decomposition很重要(例:用在SVD)
  http://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition
Singular value decomposition - Wikipedia, the free encyclopedia
[圖]
In linear algebra, the singular value decomposition (SVD) is a factorization of a real or complex matrix, with many useful applications in signal processing and statistics. ...
 

  話說隔行如隔山,同是CS,不同領域不一定懂上面的東西
  等有一天你發現,為什麼某某能領你5倍10倍薪水?
  也許就是因為他有一樣你不可能具備的專業技能
  當然,專業有可能是"廣的",有可能是針對特定"平台"的,…

我曾經很勇敢的跟我的Advisor說,幹麻唸研究所,反正會寫CODE就能賺大錢
我得到的回答是,研究所是教你怎麼設計 思考出 (原理+實作Prototype)
                工作需要你怎麼用這些 工具(頂多再加修修BUG)
真正的差別恐怕只有在解決"未知領域"的問題的時候才會發現

當然 我也可以輕易舉出三個反例為什麼不該讀研究所
去爭論那些沒有必要…因為每個人要的都不一樣
(想當TOP SALES需要的是實戰,不是學歷。想個穩定實用的購物車也不需要PHD)

那結論是?

  如果你覺得有一天你會讀研究所,那愈早讀愈好
  工作一二年再回來可以,但工作三四五年就有點不好,愈晚只是成本愈高

  讀"好的"研究所跟"好的"老師可以讓你學到外面學不到的知識
  相比之下,去省個20萬或是說少賺80萬(TOTAL 100萬)沒什麼意思

  用20年的歲月來除,一年5萬,一個月4千多…真的沒什麼
  學歷愈爛,洗起來的價值愈划算,這顯而易見囉
  如果下決定的唯一因素只是錢,請三思!

  至於很"專門"的東西(特別指博士的專業)
  但是如果你剛好你的專攻,某間公司的某樣商品的某樣功能需要用到
  通常你薪水要多少都隨你開了 XD
  當然,世界上不是只有你會,但是如果會的人很少
  某種的人才愈難找(當然能找的工作可能愈少><),薪水自然就愈多
  當然,這看緣份,有的"很難"的東西在市場上不幸比較沒有價值
  我可以很肯定的告訴你 PHD OR 碩士 != 發財

比較隨便的想法:

  人生不能重來,如果有些事情對你來說會留下遺憾,就快去補起來
  有的人覺得學歷是,有的人覺得不是…只有你自己知道

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◆ From: 131.179.64.159
EJB:我喜歡你這篇...也是我現在的想法....1F 03/10 07:38
iman00b:好文不推不行~2F 03/10 08:18
gmoz:推人生不能重來那一句3F 03/10 09:03
andymai:推~不過人脈...讀研究所就會比較好?個人覺得不一定~因為還4F 03/10 09:12
andymai:有太多因素~就像我永遠也搞不懂為什麼有人會搞小團體~然後
andymai:不管你怎麼努力也進不去...我不得不承認~有些事是命中注定
vity:這篇好棒..7F 03/10 13:00
a210535:好文8F 03/10 13:57
asleisureto:推這篇  學歷是否重要每人的路都不同  但若年紀大了想9F 03/10 14:01
asleisureto:再回去拿學歷通常不可能了  就看個人取捨
※ 編輯: chucheng        來自: 131.179.64.202       (03/10 17:50)
bndan:本以為你舉1.2例時要說演算法(大學就該會的..) 但後面又補註11F 03/11 13:11
bndan:所以只能推了 XD
sky12999:感同身受,當兵完工作一年,再回來考研究所!13F 03/11 17:48

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