資訊與計算科學專業與計算機專業相比，更加註重數學理論的學習，但是在計算機原理，軟體設計等專業知識方面較少，所以如果想從事it工作，建議加強計算機原理，和程式語言學習例如java , c + + 等。

剛畢業一年半，勉強回答下你這個問題。

先介紹下背景，研究生畢業，苦逼工科專業，讀書時有預感到情懷專業與計算機專業的工資差距，但沒想到差距那麼大，遂自學了點程式設計，也就是所謂的python入門到放棄這種。所以說，你一開始是計算機專業的學生，就這幾年人工智慧的發展勢頭來說，你在起步上已經領先其他很多學生了。（PS：這不是說其他專業較計算機差或者怎麼樣，確實360行，行行有能人，但是就整體就業形勢而言，計算機專業的學生工資確實高於其他專業）。

言歸正傳，畢業後去了知名500強企業，工作了一年，工作期間正式感覺到危機與差距，遂正式開始自學，把所有空閒時間都用上了，終於於去年8月成功轉行到CV方向。在此期間，首先惡補了計算機相關的知識，演算法、語言、資料結構......這些對於你科班出身而言，自然是不需要的，但是這些東西很重要，希望你上課的時候能夠好好聽講，他是你日後找工作面試的基礎，也是你以後從事這個行業的基石。

但學好專業課是遠不夠的。你得刷題，鍛鍊自己的程式設計能力。LeetCode是個很好的去處。沒事去打打怪升級，刷的好的話，找工作的時候你會再來感謝我的，因為大廠很多面試題也是從這裡面挑出來的。

對機器學習和深度學習概念有了一定的瞭解後，一定是迫不及待的想要操練下自己。GitHub不用解釋了，如果你不知道，你得多去上面逛逛，裡面有很多稱為“爸爸”的人存在，他們開源了很多專案，要多少有多少，每年計算機的頂會文章的開原始碼幾乎都在上面公佈，找幾個深入的看一下，很有幫助（我當時選的是超分方向）。

有了這些之後，就是專案鍛鍊了。但是這些我給不了你太多建議，因為我也才入門，轉行到這也才半年時間。

這位同學，資訊與計算科學本科專業其實所學的內容較多、面廣，內容最多的還是數學知識。由於該專業內容較多、面廣，都是些基礎新知識，就業針對性不強，所以就業率不高，待遇也不高。如果題主將來想從事IT行業，獲得更好的職位和較高的收入，筆者建議讀研為好。

讀研最好選擇計算機科學與技術專業。該專業需要較好的數學基礎知識，而本科資訊與計算科學專業為題主打下了較堅實的數學基礎。同時，計算機專業研究生對IT行業來說是需求量最大的專業，不僅工作好找待遇也高。

1. 在讀書期間進入大公司實習，瞭解實戰

2. 在校期間多模仿，可以練習優質的演算法和程式碼，熟能生巧，網上的好素材不用我說了吧，這個都找不到你就別妄言想進大公司了

3. 鍛鍊表達，練習批判性思維；建立有效溝通，少說廢話，建立data driven的習慣

1、首先要找一家對你提升有幫助的公司來工作。

2、到崗後謙虛一點，多學習，多請教。

3、要有至少一項超越周圍人的技術。

作為一名IT從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，從課程體系來看，資訊與計算科學專業除了有大量的數學課程之外，還有豐富的計算機課程，所以該專業的畢業生從事IT行業的技術崗位是比較適合的，實際上早期計算數學專業（資訊與計算科學專業的前身）的畢業生很多也進入了IT行業發展。

對於重點大學的學生來說，要想在IT行業有更好的發展，可以有兩個選擇，一個選擇是繼續讀研，另一個選擇是在本科期間選擇一個主攻方向。在當前IT行業人才結構調整的大背景下，資訊與計算科學專業讀研是不錯的選擇，而且在讀研的時候，由於該專業的學生具有比較紮實的數學基礎，在具體的方向選擇上可以偏向於大資料、人工智慧等方向，這些方向的前景還是比較廣闊的。當前重點大學的保研比例在不斷提升，所以應該儘量爭取一個保研名額。

對於沒有計劃讀研的學生來說，應該在本科期間為自己選擇一個主攻方向，從當前的人才需求情況來看，可以重點關注一下大資料方向。IT行業內的大資料崗位涉及到大資料開發、大資料分析和大資料運維等，當前大資料開發崗位的人才需求量要更大一些，而且崗位的薪資待遇也相對比較高。

重點大學的教育資源相對比較豐富，本科生也會有更多的機會參與到科研專案中，所以對於沒有讀研計劃的學生來說，應該儘量爭取一些實踐機會，而且也可以參與一些高級別的專業比賽，這都會提升自身的實踐能力，從而為後續的工作奠定一個紮實的基礎。