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IT前辈们,半路转行该读college还是上本科呀?

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同问
 
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最好把college的课单列列,
如果已经有大学文凭了,读college。
一般已有大学理科文凭,直接读硕士了, 全职两年完成。如果国内还有相关工作经验,硕士一到手,工作就非常容易且工资高。college training只适合搞搞网站开发或系统管理,还是低端的那种,时间投入和产出不划算。如果完全没经验,还是走正规流程读大学。编程不是这么容易学的。而且这边也不只是看文凭,技术面试过不去,一切都白做
 
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谢谢各位。College有好几家,不同的专业。有八九个月的app开发、网页开发专业,也有一年出头的数据库或者编程专业。因为课程都是法语名,就不贴了,基本上都是跟专业名称相关的课程。

本科就是康大的CS专业,申请COOP的话要读四年。还有个麦大30学分的本科证书班,一年半上完,全在线上课,貌似比较方便。大家觉得呢?
 
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我拿自己做例子, 国内经济的学历,过来后重读本科 先统计后转计算机,未毕业已在Montreal 一医院的研究室内全职 4 万年薪,工作一年,毕业两三个月吧 跳到加拿大最大的几个电信公司之一做数据科学,现在刚在那里工作一年半,年薪78000,算上奖金福利什么的年薪11万差点。并且公司支持我边全职工作边读研究生(即是工作量减低,留时间给我上课做作业什么的)。
 
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谢谢各位。College有好几家,不同的专业。有八九个月的app开发、网页开发专业,也有一年出头的数据库或者编程专业。因为课程都是法语名,就不贴了,基本上都是跟专业名称相关的课程。

本科就是康大的CS专业,申请COOP的话要读四年。还有个麦大30学分的本科证书班,一年半上完,全在线上课,貌似比较方便。大家觉得呢?

如果只做app开发,几个月时间是差不多了。但是能学的framework 和工具很有限。老实说,计算机的东西,网上资源一大堆,理论上,什么课程都不用上都能自学成牛人。毕竟计算机可能是最开放的学科了。但是,一个成熟的程序员起码具备能用3种以上的编程语言工作(是工作,不是搞hello world)其中,必须包括c++或java(之一),(python, scala,julia,JavaScript 等等之一),最后是Haskell,Scala+cats effect 或erlang 之一。 这样你就具备了一个月内由0开始自学一门新编程语言并能用于工作的能力。这个很重要,因为你换个公司,可能你的工作语言就得换了,最后还需懂一点电脑构造,究竟编程语言和电脑的互动是怎样的,如何编程效率会更高(实际没什么用,面试拿来吹的),还有数据结构,软件工程概念等等,这些都不是几个月到一两年能学会的,并且,对编程完全没基础的人也不知道这些概念,自然也不会自学这些。但面试时,成熟的公司都会问这些。
 
最后编辑: 2019-11-24
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我拿自己做例子, 国内经济的学历,过来后重读本科 先统计后转计算机,未毕业已在Montreal 一医院的研究室内全职 4 万年薪,工作一年,毕业两三个月吧 跳到加拿大最大的几个电信公司之一做数据科学,现在刚在那里工作一年半,年薪78000,算上奖金福利什么的年薪11万差点。并且公司支持我边全职工作边读研究生(即是工作量减低,留时间给我上课做作业什么的)。
太棒了!好厉害。请问您是在康大读得本科吗?多久读完的?
 
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我拿自己做例子, 国内经济的学历,过来后重读本科 先统计后转计算机,未毕业已在Montreal 一医院的研究室内全职 4 万年薪,工作一年,毕业两三个月吧 跳到加拿大最大的几个电信公司之一做数据科学,现在刚在那里工作一年半,年薪78000,算上奖金福利什么的年薪11万差点。并且公司支持我边全职工作边读研究生(即是工作量减低,留时间给我上课做作业什么的)。
另外,请问数据科学,数据分析之类的工作,会不会比编程稳定一点,技术更新慢一点?毕竟涉及到基础科学。大龄女,怕跟不上技术更新。
 
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我本科康大读的,读了5年,主要是中途换专业了和参加coop了,但是,重点是coop 能参加还是参加,coop找工作时,对方对你的期待没有毕业生高,容易找些,然后经验慢慢就积累上来了,并且有工资,(我第一个coop是在多伦多,还记得当时是35 一小时,高兴坏了,不过据说正常时15-20 一小时,按经验涨)。到毕业时基本上工作不愁。不过很多人coop第一份工找不到,过不去,之后就没继续了。另外本科的话,康大比麦大轻松些。数据科学需要很强的数学基础,并且看个人工作兴趣,毕竟不是所有人都喜欢看论文看公式。没有说比编程稳定,毕竟你算法模型出来后,还是编程人员把他们变产品,各有各的复杂。我会说编程的更稳定,毕竟数据科学是新兴的,现在一堆新人学这个,你看看麦大人工智能的课,人多的像本科课程多于硕士课程。但是现在各个行业能用数据科学的不多,来来去去还是那几个巨无霸有稳定的职位,其他的都是startup(包括那些很出名的startup),什么时候倒闭都不知道,谈何稳定。再加上接着来的一堆新人,迟早供过于求。最后是起步要求,数据科学找工作时,最起码要硕士,一般要求博士。有些傻逼startup招聘说明写着最低博士。我是特殊例子,不能作为榜样,我硕士课程还未开始时已有5篇论文,一篇第一作者的论文获奖,连续三年拿了加拿大本科生的研究funding,Google scholar上的 引用指数都差不多够申请一些大学的associate 教授职位了。事实是大部分本科毕业生进不了数据科学的门槛。
 
最后编辑: 2019-11-24
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我本科康大读的,读了5年,主要是中途换专业了和参加coop了,但是,重点是coop 能参加还是参加,coop找工作时,对方对你的期待没有毕业生高,容易找些,然后经验慢慢就积累上来了,并且有工资,(我第一个coop是在多伦多,还记得当时是35 一小时,高兴坏了,不过据说正常时15-20 一小时,按经验涨)。到毕业时基本上工作不愁。不过很多人coop第一份工找不到,过不去,之后就没继续了。另外本科的话,康大比麦大轻松些。数据科学需要很强的数学基础,并且看个人工作兴趣,毕竟不是所有人都喜欢看论文看公式。没有说比编程稳定,毕竟你算法模型出来后,还是编程人员把他们变产品,各有各的复杂。我会说编程的更稳定,毕竟数据科学是新兴的,现在一堆新人学这个,你看看麦大人工智能的课,人多的像本科课程多于硕士课程。但是现在各个行业能用数据科学的不多,来来去去还是那几个巨无霸有稳定的职位,其他的都是startup(包括那些很出名的startup),什么时候倒闭都不知道,谈何稳定。再加上接着来的一堆新人,迟早供过于求。最后是起步要求,数据科学找工作时,最起码要硕士,一般要求博士。有些傻逼startup招聘说明写着最低博士。我是特殊例子,不能作为榜样,我硕士课程还未开始时已有5篇论文,一篇第一作者的论文获奖,连续三年拿了加拿大本科生的研究funding,Google scholar上的 引用指数都差不多够申请一些大学的associate 教授职位了。事实是大部分本科毕业生进不了数据科学的门槛。
太强了!无比钦佩!
 
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究竟college教的编程,和大学教的编程,有什么区别呢?难度不同吗?有没有了解的?
没读过这边的college,不好置评。不过读大学时很多小年轻同学都是读完cegep,相当于college吧,再来读的大学,所以大部分有编程基础。大大学的课程也是基础学起,只是进度很快。
 

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