Начиная с CompSci Uni на следующей неделе, какой лучший совет вы можете получить?

Question

Что бы вы сказали кому-то, только начинающему в Uni, или хотели бы, чтобы кто-то сказал вам, прежде чем вы начали?

[Редактировать: спасибо уже за поразительный совет, я не буду отмечать как принятый, потому что я не мог выбрать.]

Answer 1

Лагерь в кабинете вашего профессора. Шутки в сторону. Если вы чего-то не понимаете, идите в рабочее время. Пусть проф рассмотрит вашу работу до того, как ее сдаст. Сделайте точку, чтобы хотя бы на 5 минут всех ваших профессионалов хотя бы на другую неделю. Когда придет время оценивать, давать рекомендации или выбирать кого-то для классного проекта, они будут знать, кто вы и что вы можете сделать.

(Примечание: замените профессора коллегой, и именно так работает реальный мир.)

Answer 2

После того, как вы сдадите проект или получите оценку, найдите программу в Интернете или посмотрите, что сделали другие люди. Есть много способов написать программу, и есть вероятность, что кто-то сделал это лучше. Учитесь у этого!

Кроме того, если вы хотите получить работу после получения диплома: Получите стажировку !!

Answer 3

Если дано тогда шанс сделать какую-то исследовательскую работу или проектную работу, воспользуйтесь им. Особенно то, чем вы гордитесь и о чем можете поговорить с потенциальными работодателями. Многие рекрутеры говорят, что одной из отличительных черт, которые они ищут в кандидате, является то, что они по выбору работали над проектом и гордятся им.

Это также имеет то преимущество, что вы можете работать над проектом с учетом долгосрочных целей, что обычно является полной противоположностью курсовой работе по CS, когда вы сосредотачиваетесь только на конце семестра.

Answer 4

Самое важное, чему вы можете научиться в школе, - это как решать проблемы. То есть, как выяснить, что вам нужно выучить и сделать, чтобы найти решение проблемы. Это один из атрибутов, который, как мне показалось, больше всего не хватает у бедных инженеров, и наоборот, только он может сделать вас ценными.

Я бы сказал в дополнение к остальному полезному совету здесь, не забывайте делать шаг назад от каждого задания или обсуждения, и убедитесь, что вы учитесь тому, как подходить к решению проблемы в отсутствие кого-то, с чего вы начали или говорю вам, что делать. Этого обычно не хватает в образовательной среде, но это важно в реальном мире.

Answer 5

И да, начинайте программировать работу, когда сможете.

Answer 6

Изучите свое окружение. Как репетитору по CS, уныло видеть, как люди учатся на минимуме, чтобы пройти в лабораториях. Если вы действительно хорошо знаете свою среду, вы будете намного продуктивнее и сможете справиться с проблемой, а не бороться с компьютером.

Создайте себе имя. Если вы закрепите задания и привлечете лекторов / профессоров / волшебников / как там их ни зовут, вам будет легче приступить к исследованиям. Это повысит ваши шансы на получение одобрения для выполнения необычных задач, таких как выдумка, занятия по специальным темам, поиск научных руководителей и т. Д.

Не забывайте, однако, о социальной стороне вещей. Студенческие группы являются фантастическими для такого рода вещей. Когда я начал учиться в университете, я не двигался, поэтому я болтался с местными друзьями и ни к чему не присоединился. Большая ошибка. У вас не будет такого большого количества шансов сделать что-то с такой высокой концентрацией единомышленников, поэтому максимально используйте это.

Наконец, посмел быть глупым .

Answer 7

Научитесь управлять своим временем, или вам его никогда не будет достаточно.

Имейте в виду, что работа / учеба! = Жизнь. Вы должны заводить друзей и делать забавные вещи, не связанные с техникой.

Участвуйте в классе, проявляйте интерес к темам, поддерживайте высокие оценки и производите впечатление на своих преподавателей. Если вы это сделаете, скорее всего, один из них предложит вам исследовательскую должность для студентов старших курсов (вместе с хорошей стипендией) и порекомендует вас в аспирантуру, если вы заинтересованы.

Answer 8

Здесь уже много хороших вещей. Я хотел бы добавить, узнать, есть ли в вашей школе глава ACM, присоединиться к ней и быть активной. Здесь вы найдете контакты, которые могут привести к работе позже, а также познакомитесь с другими хорошими программистами.

Если вы заинтересованы работать неполный рабочий день, проходя через школу, найдите ИТ-отдел школы. Сначала вы не будете программировать, но у вас будет доступ к ресурсам, и вы можете даже получить возможность заниматься программированием. Кроме того, поговорите с профессорами ваших классов программирования, которые вам нравятся. Посмотрите, есть ли у них вакансии для оплачиваемых исследовательских должностей.

Может быть трудно приблизиться к профессору. Не позволяй им запугать тебя. Остановитесь в рабочее время, даже если проекты слишком просты. Заставьте их говорить о предмете; найдите профессоров, которые заинтересованы в любой области, которая вас интересует (AI, графика и т. д.), и привлекайте их. Им платят ваши доллары за обучение; и если вы искренне интересуетесь их темой, они будут рады провести с вами время.

Answer 9

Много кодируйте, но помните, что теория и понимание теории, а не полупонимание, - единственное, что окажется чрезвычайно полезным.

Все, что направлено на то, чтобы научить вас, например, использование .NET может быть временным, но скоро появятся новые, немного раздражающие, немного другие инструменты, которые в основном одинаковы.

Answer 10

Спросите, собирается ли ваш класс выполнять задания за ночь до того, как они должны быть. В первом семестре я немного боролся, не зная, что они сделали, и я мог бы присоединиться к ним и преуспеть.

Не забывайте знать, как вы учитесь: любите ли вы абстрактные идеи, конкретные примеры, смотрите на что-то визуально, слышите что-то устно и т. Д. Это, наряду с сочетанием работы с одноклассниками, вашего таланта и ваших полезных способностей, должно увести вас далеко.

Наконец, остерегайтесь одновременного использования одного и того же материала в нескольких форматах. У меня было несколько примеров этого в мои университетские годы:

Вычисления наименьших квадратов: курс численного анализа того, как Matlab делает это, контрастировал со статистическим курсом, охватывающим то, что это было для меня немного головокружительным, поскольку это один и тот же материал, но я не делал этого формально до эта точка.

Оптимизация: линейная и нелинейная одновременно. В каком-то смысле сбить с толку - мягко говоря. Я бы больше так не делал.