大熱門專業下,gpa將近4.0的我成為了“高分低能”的人

還記得當時大二下學期需要選專業的時候,data science這個專業簡直就是神壇上的存在。
未來最有前景的專業、高薪就業保障、AI和資料是時代的趨勢……這些標籤在頻繁出現在小A日常閱讀的各種公眾號文章,也經常聽到各種叔叔阿姨,以及爸媽對這個專業的高度期待。
但事實上小A對這個專業幾乎一無所知,甚至在選這個專業前也沒有真正寫過幾行程式碼,但小A被這些市場風向說服了,義無反顧地在大二下學期選定了ds作為她的專業方向。可小A並不知道,這樣的選擇會讓她成為 “高分低能”的案例之一。
大學三年,我都在背概念
那時A選擇ds的理由很簡單,希望以後能找到一份高薪體面的工作。迷失在各種對ds專業吹捧的文章在選定這個專業的時候,就腦補了自己未來在大廠做資料分析師的畫面。但其實小A並不喜歡也不擅長ds領域。也從來沒有問過自己適不適合學習ds。
事實上,大學三年A幾乎沒有學明白到底在學什麼,有什麼用,以及怎麼用。也許是因為學校課程的安排問題,也許是教授上課方式問題,也有可能是本身的學習方法問題,但總之對個人而言,就讀ds的體驗感很低。(以下內容純個人感受) 
她發現並不是每一個人都適合學習ds。

學校ds專業分為了三個部分學習:數學,computer science,和data science三個方面。數學方面包括線性代數,機率和統計等數學概念知識。作為從小各方面成績優異尤其是數學這方面,基本上作為普高出來的小鎮做題家來說考試都沒有問題。A讀完認為數學這個學科,可能只是用來鍛鍊你邏輯思維敏銳度,現實生活中誰沒事會出到數學奧數題讓你做呢?
computer science和data science方面的知識,是A從來沒有接觸過的領域因為程式設計從來不是國內考試的科目,而且原來小鎮裡也沒有什麼教授程式設計的課程,因此在小A上大二之前都只會用電腦寫word,查資料,做ppt。但小A相信只要努力,沒有什麼東西是學不會的。於是她從零開始,一步一步慢慢走,認為總是會學明白的。Computer science下面的課實用性還是很強的,學習了python和java的基礎程式設計。
而data science領域的課程,小A以為會學習如何利用一些ds領域的技術,去解決實際資料問題。但本科上完才發現程內容幾乎都是概念為主:機器學習的分類模型、統計的假設檢驗、AI的倫理問題……這些聽上去很高大上的知識點,在考試前A幾乎都能背下來,甚至可以像卷王一樣複述課堂內容。

如何應用呢A學習完也沒弄明白。在很多課程中,老師講授的是概念,而不是技能;程式碼部分大多就是一個ipynb檔案給你,上面有寫好的程式碼。但是並沒有人會告訴你numpy庫是怎麼用的,那些程式碼為什麼這麼寫。有時候在recitation課上TA講解一下這些程式碼的意思但也是很多時候就是照著教授給的Jupyter Notebook,run一下就結束。
ds課上完A真正親手寫過的程式碼,其實少得可憐。
高分掩蓋了低能
其實ds專業中需要用到程式碼最多的情況就是在project的時候。Project一般都是2個人以上的,因此A通常會靠她天賦型的社交能力,去結識一些技術特別好的人,然後跟他們組隊完成專案。於是在小組專案中總是被分配到寫報告、PPT製作、專案管理的角色。
原來一直在逃避,A心裡一直清楚,專案拿到很高的分數並不是因為她技術能力特別強,而是組裡的技術大佬完成了核心任務。只是在最後呈現,總結的環節發光發熱。考試呢?靠著老師發的考前複習提綱,A能把知識點一字不差地背下來,同時靠著自己的努力,基本能把概念知識表層瞭解的差不多
同時也因為小A入學時考了很多ap換成了學分,所以每次都能比別人早很多選課。因此不管是專業課還是必修課小A選課的原則都是easy A。最後結果當然很不錯,將近4.0,甚至在最後畢業的時候還獲得了院長榮譽學者而每次看著自己這麼高的績點,以及在別的朋友羨慕聲中,小A慢慢忽視了自己其實並沒有學明白,只會簡單的應用老師或者ta講的那一點點內容,學完也立馬忘了
找工作的現實,像一記響亮的耳光

大三的暑假,小A滿心期待開始投遞資料分析師的崗位。結果一連串的面試,把從高分學霸的幻想中敲醒了
“你熟悉SQL嗎?”
“你做過哪些資料清洗和視覺化專案?”
“請現場寫一段程式碼,找出每月活躍使用者中至少連續三個月活躍的使用者。”
這些是面試中最簡單的問題,可A當場懵了。心想SQL?我們老師從來沒講過,我甚至不知道SELECT * FROM 是什麼意思。整個本科生涯,一直到大四最後一節cs下面的程式設計課data management and analysis,才涉及了一點點sql內容。
專案經驗?說實話,我大多數專案都只是負責寫報告,做ppt,程式碼都是別人寫的。程式碼題?這個好像ta在recitation上有涉及,但是就是簡單掠過了一下,當時做作業也是照著模版寫的哇,這麼久過去我根本就不記得了呀,從哪下手

一場簡單的技術面就讓小A原形畢露,結果也可想而知立馬就被拒了。這一刻,她才意識到只是一個被熱門專業包裝出來的“高分低能”人。
一些心得
面對這個現實,A崩潰過、迷茫過。殘酷的現實讓她明白:逃避解決不了問題,真正能讓你獲得一份體面的工作的一直是你本身的技術能力,而不是所謂的名校光環,和熱門專業。A透過自己的親身經歷總結了幾點心得。
 謹慎選擇專業

首先不要覺得選擇熱門專業就意味著以後能找到高薪體面的工作。A一開始也是覺得,雖然自己完全沒有接觸過ds相關內容,但只要努力就一定能學會。但事實是有些東西並不適合自己,不管是什麼原因導致沒有學好,都不如從一開始就尋找到自己擅長的方向。從一開始就要了解清楚自己的專業,以及專業的課程具體上一些什麼內容。
一般本科學生在大一是可以自由選課的,可以多去上一些專業的基礎課,上完之後再思考自己是否對這個專業感興趣,以及自己是否能很好的理解上課的內容。如果從基礎課就感覺明明努力了還是沒有完全搞明白,其實就說明這並不是你擅長的專業。
其實在一些很多冷門小眾專業。很多人以為以後沒啥出路,甚至找的工作聽起來就不是很高大上。但這些都是他們以為,每一個領域都有能力出眾的,最終還是決定於你自己的能力。
 不要侷限於老師上課的內容

如果選定專業後,那就應該想盡辦法成為這個專業的能力佼佼者。其實很多專業知識都是需要自學的,尤其是像資料科學、計算機這樣高度依賴實際操作的工程技術類專業,課堂只是起點,真正的成長往往來自課外的自學與實踐。
所以,與其抱怨老師沒講某個技能,不如問問自己:你有沒有主動開啟過這些庫的官方文件,仔細瀏覽過?有沒有上YouTube或B站看過實操演示?有沒有在Kaggle上做過哪怕一個完整的資料處理流程?
 調整心態,不再唯GPA論
很多同學為了申請比較好的研究生學校很在意自己的gpa花大量時間在刷rate my professor帖上,看哪些課容易拿A、哪位教授給分松。只要是專業選修課,但聽說作業多、專案硬核,就會猶豫再三。相反,那些幾乎跟專業無關、但閉著眼都能拿A的水,卻成了每學期的戰略選。
A有一個朋友,在大家都在選水課的時候,她的所有選修課都選擇了專業高階課。當時我問她你不怕gpa不好嗎?她說你想想一節課5w人民幣左右,你選一節水課,除了拿到A,不僅浪費錢,而且對你的能力有任何提升嗎?最後她本科畢業就直接入職了美國的一家科技公司。
原來抱著僥倖心想,花錢買高分,買以後研究生高學歷,挺值的。但高學歷,熱門專業在現在就業環境早已失去了光環。們需要的,不是放棄對好成績的追求,而是跳出“唯GPA”的迷思。別讓高分變成一種精緻的虛假感,把你對真正成長的那份渴望一點點吞噬。
寫在最後
也許你也是抱著這個專業熱門、工資高的想法選擇了某些專業然後因為各種小聰明,你成績還挺高,但自己明白自己其實沒有學會很多能力。
我想說:我們都不是唯一的例子。
熱門專業固然有優勢,但也更容易讓人忽略自己真正的熱愛和真正適合自己的領域。真正能走得遠的,不是那張漂亮的成績單,而是我們踏實積累下來的技能和成長。與其沉溺於我好像不行的自責中,不如從今天開始,寫點程式碼、看點文件、做個小專案……一點點把“高分低能”轉化為“高分高能”。
只有你自己,才能真正救自己。

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