人机交互专业排名 跨专业考心理学研究生

跨专业考心理学研究生

跨专业心理学考研难。有以下五点：

一、专业课基础薄弱

对于跨专业考心理学考研来说，最难的部分要属专业课学习。首先，跨专业考研需要我们在短时间内学习心理学考研相关的专业课知识，你的专业课基础知识储备缺乏，需要比那些本专业考生付出更大的努力，并且还会挤压对于公共课学习的时间。

二、收集资料难

对于跨专业考心理学考研的考生来说，第一要收集院校考研动态、参考书目、历年试题等;第二要收集所报考专业本科生的期末考试题目、课堂笔记、教师课件、课堂作业等，如果这些信息特别难以查找。

也不要过分浪费时间于此，抓住参考书和试题即可，你找不到的信息或许他人也不是很容易就找到;第三要充分了解目标学校和目标专业的情况。尽量多的获得相关信息，才能知道自己如何备考。

三、思维的转变难

跨专业考心理学考研时面对的是一个崭新的学科，这不仅是知识的学习，学科的转换，更是思维方式的转变。思维模式不同，二者的学习方法也不同，如果你是从理科转入文科的学习，那么构建自己的知识体系很重要。如果你从文科转入理科学习，那么培养自己的逻辑能力就非常重要。

四、面试会出现困难 七七网

现在许多大学选择生源更偏向于选择本专业或者与本专业相近的专业，所以跨专业考考心理学考研，即使初试通过，也会再复试阶段遇到很大的困难，要有用于面对这些困难的勇气。

五、心理压力会更大

跨专业会对你的心里压力造成很大的影响，你会害怕它的难易程度，害怕学不会，近而会影响你的学习效率。

跨专业考研加试只是针对同等学力的考生。初试科目以各学校公布的招生简章为准，一般不用加试。但是考上后有的学校要求跨专业考研生必须补选一定学分的专业基础课。跨专业考研和本专业考研的要求在复试和初试的要求是一样的。分数线也是一样的，不会因为你是跨专业考研生就放低要求，也不会因为你没基础就提高分数。

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计算机类专业都有什么区别，值得报考吗？

计算机类的专业可以说是绝对的热门专业，这个专业类型有计算机科学与技术、软件工程、信息安全、大数据等。这些专业怎么选，读完后有什么区别？很多家长不可能有这么深入的知识，去认识到每一个专业的内涵，所以也没有办法去区分哪一个专业更好。小编将从学习内容与难度，就业方向与薪酬，为大家做一个深度的解读。

首先这些专业毕业过后的工作内容，都可能跟我们手机上看到的APP相关，比如说QQ、微信、西瓜视频、腾讯视频、今日头条、美团、百度地图等等，它是怎样和这些APP发生关系的呢？
计算机科学与技术
这个专业主要学习的课程有数学、物理、计算机编程、电子电路、操作系统，它可以选修一些如嵌入式相关的课程，可视化技术相关的课程，生物信息学的课程，人工智能相关的课程。它的集中实践的环节是Java开发、汇编语言、微博技术、数据库、APP的开发、it项目的实践。
其实这个专业最核心的课程，最需要学好的课程还是数据结构、计算机组成、操作系统、数据库原理、计算机网络、软件工程，然后再学一门自己非常精通的计算机语言，你就能找到高薪了。其核心能力一定是编程，能开发项目，如开发一个APP，做一个信息系统，开发一款小程序。毕业后就业的方向就是去互联网公司或者软件公司，或者去其他行业的公司的信息部门，本科生的收入在3000到4万不等，每月薪酬是很高的，差距也是很大的，拿到高薪的同学是能力很强的，不是学校很强的，985大学干不过双非本科的现象也非常多。

所以说，计算机类专业就适合那些在高中学习不爱记忆，不爱背诵，甚至英语还不怎么好，但是数学和物理不需要怎么学都能学好，还爱动手，还有点儿追根究底的精神的，这类同学学习计算机专业，高薪就等着你了。而那些英语学得特别好，数学怎么学都不怎么灵活的，要谨慎报考，平常学习靠记忆不靠推理的同学，也要谨慎报考，虽然你学了热门专业，但是你的薪酬可能不高。

可能有的家长说，即使我的薪酬不高，也比其他很多专业的薪酬要高，可能高个一两千，但是这是没有什么意义的，大家听说过没有，35岁的工程师被一些互联网的大公司合同不再续约了，就是35岁就会面临转行，但是，有的工作是越老越吃香，比如说学医的，35岁才开始成为骨干，才学成归来，而学计算机的，这个时候已经到了强弩之末了，所以学计算机它的逻辑一定是比每个月的工作要赚其他的有些工作两个月甚至三个月以上的收入，不然到了35岁过后，没有天赋而学了计算机也是很难受的。

软件工程
软件工程学习的基础课程和计算机没有太大的区别，主要也是学数学、物理、计算机原理、计算机网络，专业核心的课程增加了软件体系结构、软件项目组织管理、软件工程等课程。专业选修课仍然可以选择如云计算、机器学习、人工智能，甚至可以选修大数据处理这样的一些课程。集中实践的环节主要是工程研究与实习、项目地实习，项目实习简单来说就是开发一个项目，可以是APP，也可以是某个信息系统，也可以是小程序。

这个专业的学习与计算机相差的真不多，是近亲。核心课程就多了软件工程基础、软件体系结构、软件项目组织管理等几门，毕业后的就业方向几乎与计算机专业是完全一致的，就业单位就有如腾讯、阿里为代表的大型企业，如果学的不不太好，只能去一些中型的或者小型的公司写程序，适合报考计算机就适合报考软件工程，收入也是差不多的。如果学得好的话，你可以去下图上，所列的这些企业去工作，这些企业都是非常多的，也是能拿到高薪的。
信息安全
信息安全的基础课程与计算机和软件工程是差不多的，都有数学、计算机网络、数据结构、电路、物理。但是他的核心课程与计算机和软件工程相比差得就比较大了，核心课程主要有操作系统及安全、密码学及应用、软件安全、网络安全、编译原理。专业课有信息内容安全、信息安全工程与管理、计算机取证、信息隐藏技术等跟安全相关的课程是比较多的，在选修课当中仍然可以选择Java语言的开发、算法分析与设计、WEB技术、并行计算、嵌入式人机交互、人工智能。Java这个语言对计算机来说就是一个必学的语言，但是对信息安全来说，它只是一个选修的课程。
集中实践的环节是应用基础实践、网络和家网、计算机原理与汇编语言，然后是信息安全相关的实践课程。它的核心课程与计算机科学与技术、软件工程相比较的话，变化是比较大的，主要是要学习一系列跟安全相关的课程，如密码学、软件安全、网络安全。毕业最对口的就业的公司有阿里的安全领域、绿盟科技、安恒信息、亚信安全、深信服、奇安信、华为、新华三、天融信、腾讯云，要么是去大公司做安全相关的业务，要么是去直接做安全的这类公司。如果安全方面学得好，技术也很好，可以在这些公司去做与网络安全相关的技术开发或者技术的维护。但是如果你在大学锻炼了你的编程能力，你也可以去抢计算机科学与技术、软件工程的同学的饭碗，去做编程工作，这样你的就业面就会更广一些。
这个专业学习难度对数学的要求会更高一点，这个专业想要就业好的话，第一是要学精安全方面的课程，第二个是一定要提升自己的程序开发的能力。这个专业学完过后的收入，跟前面两个专业来说是差不多的。如果你在安全领域能成长成为一个专家，那你的收入是非常高的。
数据科学与大数据技术
这个专业的基础课程也需要学数据结构、数据库、操作系统、计算机网络、数学、电子电路，在数学方面会加强科学计算与数学建模等相关的课程的学习。数学的学习难度是比上面的三个专业会难一点。专业的核心课程有算法分析与设计、机器学习、大型数据库技术、可视化、大数据采集与融合、数据仓库、分布式与云计算、智能搜索与引擎，专业课增加了Python数据处理、R语言数据处理与变成，选修课可以选修Java程序设计、WEB程序设计、移动APP应用开发的，像Java\WEB移动应用开发，这是计算机和软件工程必修的课程，而在大数据里面的是选修的课程。
集中的实训主要有数据处理、大数据综合应用实践，大数据科学与技术这个专业与前面三个专业的区别都是很大的，它的核心课程更偏向于跟大数据相关的算法分析与设计、机器学习、分布式系统与云计算、大型数据库技术、数据仓库、深度学习、可视化等。学完过后，主要能进行大数据的采集，数据存储，数据分析，数据可视化与应用等工作，所以在学习的时候，除了学习一些基本的编程技术外，对数学模型方向的课程会有大量的增加，对数据的大规模存储相关的课程会有增加，编程方面会侧重学习Python和R语言，但是这两个语言相对来说是比较简单的。
这个专业的毕业生往往在编程的能力方面和计算机科学与技术和软件工程相比要差非常多，他们对数学方向和大数据存储方向会了解的更深入，但是在就业方面，因为一般的小企业无法涉及到大量的数据，而大企业的大数据人才的招聘要求又高，需要硕士名校优先，所以建议成绩不太好的同学，只能考一个二本的同学尽量的就不要选择这个专业，或者你选了这个专业就把它当计算机科学技术和软件工程来读，大学的核心是提升自己的Java编程或者Python编程的能力，还是要以能开发软件相关的项目为主，这样你就可以与计算机和软件工程的同学去抢饭碗了，不然这个专业学完过后是真不好就业。

我目前接触了大量的这个方向的学生，虽然这些学生具有一定的大数据的思维和具有一定的数学知识，但是因为缺乏比较强的软件编写能力，因此被很多企业拒之门外，或者只能找到的新的工作。如果你的分数足够高，学校排名比较靠前，就可以放心地选择了，并且要准备好考研，然后去大公司，这样薪酬也是比较可观的，甚至比纯的软件开发、软件工程和计算机科学与技术的同学薪酬会更高。你能够去到一些大型的公司做大数据。

卡内基梅隆大学人机交互专业怎么样？汉密尔顿学院专业设置有哪些？

卡内基梅隆大学人机交互专业怎么样？

一、专业课程

人机交互研究生新项目是一个三个学期的计划，在所有日历表年(8月至8月)的过程当中进行。这是一个学术学位，为学生提前准备领域与和客户体验、人机交互等有关职业的。卡内基梅隆大学的计划是交叉学科的关键。每一年，学生人群均由多样化学生人群构成，这些人在设计、人文科学、商业服务和电子信息科学等行业有着一定程度的从业经验和环境。

人机交互研究生由促进和界定HCI全球的老师领导干部。她们汇聚了电子信息科学、人格心理学、行为科学理论、设计层面理论知识，在其中很多是可以直接来源于行业权威专家。大家多样化师资队伍为HCII的交叉学科文化艺术带来了驱动力。人机交互硕士的旗舰级课程是历时7个月Capstone课程，这是一个与外界行业客户签约合作研究和设计精英团队新项目。

二、课程设定

卡内基梅隆大学的人机交互研究生学位是一个严谨交叉学科新项目。MHCI课程通过战略设计，致力于专家教授以用户为中心的关键研究、互动设计、客户体验和页面程序编写专业技能，与此同时容许学生应用来源于全部大学的与众不同选修课程来订制自已的HCI途径。参与MHCI计划的学生务必攻读七门核心课程和四门选修课程才可以大学毕业。学生必须做到必需课程和选修课程的总数才有机会进行学士学位。

本课程有三个目标，致力于提升领域工作上的HCI沟通的技巧：根据研究与行业专家讲座让学生掌握HCI世界;让学生还有机会提升学生的英语写作技巧;同时向学生详细介绍冲突管理、团队协作和积极倾听技巧，便于为其提供在跨学科团队里更有效的合作的一种手段。

本课程给予人机交互领域内的简述和详细介绍。它向学生详细介绍相关HCI的一种手段、技术以及数据来源，同时提供全面的设计方式。该课程根据对现有技术的分析，增强对设计的好坏了解，专家教授任务说明的专业技能，及其分析与实证研究评价方法。研究活下来将参加一个试验室，在那儿他将在一个单独的、自定的一个项目中训练HCI技术性。

本个人工作室课程向学生详细介绍设计思想和互动设计的最基本实践活动。它遵照以人为中心设计全过程，包含研究、定义形成、原形设计和优化。学生需要以个人或小团体的方式高效地设计挪动信息管理系统和其它体感互动。工作在三个层次中进行设计：特定用户交互、使用场景和更多的系统软件。学生将了解设计方式，比如手稿、故事版、线条、原型制作等。不用编号。本课程是互动设计个人工作室2(05-650)的前提条件。

本课程遵照互动设计个人工作室1(05-651)。学生应先她们学习到的设计逻辑思维与方法做为全部工作的开端。学生将分类开展游击战研究、综合性数据信息，并且在设计移动业务和其它智能控制系统时考虑到好几个相关者的需要。

设计定义远远超过了操作界面，包含感应器、控制和无处不在测算。重心放在学生念头质量以及他们为设计定义授予方式的能力方面。根据进行和展现自己的工作，学生可获得和专业UX设计实践活动有关的专业技能。

汉密尔顿学院专业设置有哪些？

非洲研究

美国研究

社会学

考据学

设计学

绘画史

亚洲研究（中国、印度、日本）

细胞生物学/生物学

分子生物学

有机化学物理

有机化学

中国

和电影新闻媒体研究

古典学

电子信息科学

创意写作

跳舞与运动研究

东亚思维和语言文学类

社会经济学

文化教育研究