因为填志愿时没充分了解，第一个填的BIT的软件工程，然后录了...现在看很多说软工很水，不如计科之类的话，感觉很迷茫啊...请问下有必要去转专业么?软工的话以后有什么硕士能读呢？
首先，恭喜你被北京理工大学（BIT）的软件工程专业录取！这是一个非常不错的开始。理解你现在的心情，对未来专业的不确定和听到的一些言论感到迷茫是完全正常的。填报志愿是一项复杂且信息量巨大的过程，很多人在初期都可能会遇到类似的情况。
我们来详细地分析一下你的情况，以及如何做出最适合你的决定。
1. 理解“软工很水，不如计科”的说法
首先，我们需要理性看待这些说法。很多时候，这种比较往往是基于一些片面的、甚至是过时的信息。
“水”的定义是什么？
课程难度： 有些人认为软件工程的课程设置相对基础，不如计算机科学（计科）那样深入理论。这可能在某些方面是事实，但并不代表软件工程的学习就没有挑战性。
就业前景： 另一些人认为软件工程的就业不如计科宽泛或薪资高。这很大程度上取决于你进入的是哪所学校的软件工程，以及你个人的学习和实践能力。
名校光环： 一些顶尖的计算机科学专业，其理论深度和校友资源确实非常有优势。但这并不意味着其他专业就“不行”。
为什么会有这样的说法？
历史原因： 早期的软件工程专业可能更偏重于工程化、流程化，而计算机科学更偏重于理论和算法。随着行业发展，两者的界限在很多方面变得模糊。
学校差异： 不同学校对同一专业的课程设置和培养目标可能存在较大差异。北京理工大学的软件工程，尤其是作为一所国家重点大学的王牌专业，其培养质量和含金量是毋庸置疑的。
学生认知： 有些学生可能在学习过程中没有深入了解专业，或者对就业市场缺乏了解，容易受到外界声音的影响。
BIT软件工程的优势：
国家重点大学的品牌效应： BIT作为一所双一流A类高校，其整体的学术声誉和资源都是非常扎实的。
实践导向： 软件工程专业通常更侧重于软件开发的实际应用和工程实践，这对于培养能够直接投入工作的工程师非常有帮助。
就业针对性： 软件工程的课程设计通常会涵盖软件生命周期的各个环节，包括需求分析、设计、编码、测试、维护等，更加贴近实际的软件开发流程。
与计算机科学的交叉： 即使是软件工程，也必然会涉及计算机科学的基础知识，如数据结构、算法、操作系统、计算机网络等。很多时候，优秀的学生在软工专业也能打下扎实的计科基础。
2. 有必要转专业吗？
这是一个非常个人化的问题，没有绝对的“是”或“否”。我们需要从几个维度来考虑：
你对计算机科学的兴趣有多大？
你是否对底层原理、算法优化、计算机理论等有强烈的探索欲望？
你是否喜欢钻研数学、逻辑，以及抽象的计算机模型？
如果你对这些更感兴趣，并且认为软工专业在这方面的教学深度不够，那么转专业可以考虑。
你对软件工程的实际应用和开发过程有多大兴趣？
你是否热爱将想法变成实际可用的产品？
你是否享受团队协作开发大型软件项目的过程？
你是否对软件的生命周期管理、质量保证、项目管理等更感兴趣？
如果你对这些更感兴趣，那么软工专业可能非常适合你。
转专业的可能性和难度：
校内转专业政策： 首先要了解BIT是否有转专业政策，通常是在大一或者大二有转专业的机会。你需要了解具体的申请条件、时间节点、需要满足的成绩要求等。
竞争情况： 转专业往往伴随着竞争，你需要评估自己能否在竞争中脱颖而出。
学业压力： 如果转到计科，你需要补习计科专业可能更深入的理论课程，这会增加你的学业压力。
适应成本： 即使成功转专业，你也需要重新适应新的课程体系和学习节奏。
从长远职业发展来看：
名校背景 + 扎实能力 = 优势： 在北京理工大学这样的名校，无论你选择软件工程还是计算机科学，只要你学习扎实，积极参与实践，培养出过硬的技术能力和解决问题的能力，你都能获得非常好的就业机会和发展前景。
行业需求： 现在的互联网和科技公司非常看重实际开发能力和项目经验。一个优秀的软件工程师，即使是毕业于软工专业，其市场竞争力也完全不亚于计科专业的毕业生，甚至在某些对工程实践要求更高的岗位上更有优势。
职业发展路径： 无论是软工还是计科，未来都可以选择成为后端工程师、前端工程师、移动开发工程师、算法工程师、DevOps工程师、项目经理等等。你的兴趣和能力决定了你能走多远，而非专业名称本身。
研究生深造： 后续我们也会详细讨论软工专业可以读哪些硕士，很多硕士专业对本科背景的包容性很强。
我的建议是：
1. 先深入了解BIT的软件工程专业：
查看你们专业的培养方案，了解具体的课程设置。哪些是基础课？哪些是专业核心课？哪些是选修课？
尝试联系已经在大一、大二的学长学姐，了解他们的学习体验、遇到的挑战和收获。
关注学校就业报告，看看往届毕业生的就业去向和薪资水平。
2. 不要轻易被“水”的说法影响： 很多时候，学习的深度和广度很大程度上取决于你自己。如果你对编程、软件开发充满热情，即使在软工专业，你也可以通过自学、参加ACM竞赛、项目开发等方式来深化学习，弥补理论上的不足。
3. 审慎考虑转专业： 在充分了解BIT的转专业政策和难度后，再决定是否值得付出精力去转。如果转专业机会渺茫或者成本太高，不如把更多精力放在现有专业上，并辅以自己感兴趣的计算机科学领域知识的学习。
4. 重点是培养能力和兴趣： 无论在哪里，最重要的都是培养解决问题的能力、学习能力和对技术的持续热情。把你的精力放在提升这些方面，而不是纠结于专业的名称。
3. 软件工程专业以后可以读哪些硕士？
这是一个非常好的问题！实际上，软件工程专业的毕业生在选择硕士专业时拥有非常广泛的选择，并且很多学校对背景的要求也比较灵活。
直接对口的硕士专业：
软件工程 (Software Engineering)： 这是最直接的对口专业，通常会更深入地研究软件开发的理论、方法、工具和管理。比如：
软件工程（学术型/研究型）： 侧重于软件工程的方法论、可信软件、软件架构、开发过程模型、需求工程、软件测试与质量保证等理论研究。
软件工程（专业型/工程硕士）： 侧重于软件项目的管理、团队协作、敏捷开发、大型软件系统的构建与维护等实践技能。
高度相关且非常热门的硕士专业：
计算机科学与技术 (Computer Science and Technology)： 这是最常见的选择之一。虽然你可能觉得自己的本科专业和计科有些区别，但软件工程专业学习的基础知识（如数据结构、算法、操作系统、计算机网络）是计科的基础。你可以通过研究生阶段的学习，弥补在理论深度上的不足。
主要研究方向： 算法、人工智能（机器学习、深度学习）、计算机图形学、计算机视觉、信息安全、数据库、系统结构、分布式系统、高性能计算等等。
计算机应用技术 (Computer Application Technology)： 这个专业通常比计算机科学更偏向于应用，与软件工程的联系更紧密。侧重于将计算机技术应用于各个领域，如软件开发、系统集成、信息处理等。
网络空间安全 (Cyber Security/Information Security)： 如果你对信息安全、网络攻防、加密技术等感兴趣，这个专业非常适合。软件工程的开发实践背景可以让你更好地理解软件漏洞和安全防护。
人工智能 (Artificial Intelligence)： 这是当前非常热门的领域。软件工程的背景在构建和实现AI应用方面非常有优势，尤其是在AI工程化、模型部署、系统集成等方面。
研究方向： 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等。
数据科学与大数据技术 (Data Science and Big Data Technology)： 这个专业要求有较强的编程能力、统计学基础和算法知识。软件工程的编程基础和系统开发能力是你的优势。
研究方向： 数据挖掘、数据分析、机器学习在数据科学中的应用、大数据处理技术等。
其他可以考虑但需要一些基础或额外学习的专业：
电子信息工程 (Electronic Information Engineering)： 如果你对硬件和软件的结合感兴趣，比如嵌入式系统、物联网等，这个专业也是一个不错的选择。
控制科学与工程 (Control Science and Engineering)： 如果你对自动控制系统、机器人等领域感兴趣，并且有一定的数学和编程基础，也可以考虑。
模式识别与智能系统 (Pattern Recognition and Intelligent Systems)： 这也是人工智能的一个分支，与计算机视觉、机器学习等紧密相关。
如何准备考研：
1. 打好基础： 无论选择什么专业，计算机基础（数据结构、算法、操作系统、计算机网络、数据库）是重中之重。在本科阶段要认真学好这些课程。
2. 积累实践经验： 积极参与项目开发、实习、科创竞赛，这些经验不仅能提升你的能力，也是你在考研复试中重要的加分项。
3. 有针对性地学习： 了解目标专业的研究方向和导师的研究领域，提前阅读相关文献，熟悉相关技术和理论。
4. 跨专业考研的注意事项：
看招生简章： 仔细阅读目标院校和专业的招生简章，了解是否接收跨专业考生，以及对跨专业考生的具体要求（如是否需要额外考试科目、是否需要相关专业背景证明等）。
补习相关知识： 如果目标专业有与你本科课程差异较大的科目，你需要提前进行学习和补充。
复试准备： 很多学校在复试环节会考察学生的跨专业学习能力和潜力，因此在准备复试时要更加充分。
总结和建议：
1. 不要过度焦虑： BIT的软件工程是一个扎实的专业，无论你未来选择就业还是深造，都有非常广阔的空间。关键在于你如何利用好大学的四年。
2. 主动出击，深入了解： 多向老师、学长学姐请教，查阅学校的官方信息和就业报告，了解专业的真实情况和发展前景。
3. 兴趣是最好的老师： 如果你对软件开发和相关技术充满热情，并且愿意为之付出努力，那么无论在哪个专业都能学有所成。
4. 多学习，多实践： 在校期间，充分利用学校的资源，积极参与课程学习、项目实践、竞赛活动，锻炼自己的编程能力、解决问题的能力和团队协作能力。
5. 长远规划： 如果你对计算机科学的某个细分领域（如算法、AI、安全）特别感兴趣，可以提前规划，通过自学或选修课来弥补，并在研究生阶段进行更深入的学习。
总而言之，北京理工大学软件工程专业为你提供了一个非常好的平台。与其纠结于专业的名称，不如专注于如何在这个平台上充实自己，培养扎实的技术功底和解决问题的能力。祝你在北理工的学习生涯一切顺利！
我们来详细地分析一下你的情况，以及如何做出最适合你的决定。
1. 理解“软工很水，不如计科”的说法
首先，我们需要理性看待这些说法。很多时候，这种比较往往是基于一些片面的、甚至是过时的信息。
“水”的定义是什么？
课程难度： 有些人认为软件工程的课程设置相对基础，不如计算机科学（计科）那样深入理论。这可能在某些方面是事实，但并不代表软件工程的学习就没有挑战性。
就业前景： 另一些人认为软件工程的就业不如计科宽泛或薪资高。这很大程度上取决于你进入的是哪所学校的软件工程，以及你个人的学习和实践能力。
名校光环： 一些顶尖的计算机科学专业，其理论深度和校友资源确实非常有优势。但这并不意味着其他专业就“不行”。
为什么会有这样的说法？
历史原因： 早期的软件工程专业可能更偏重于工程化、流程化，而计算机科学更偏重于理论和算法。随着行业发展，两者的界限在很多方面变得模糊。
学校差异： 不同学校对同一专业的课程设置和培养目标可能存在较大差异。北京理工大学的软件工程，尤其是作为一所国家重点大学的王牌专业，其培养质量和含金量是毋庸置疑的。
学生认知： 有些学生可能在学习过程中没有深入了解专业，或者对就业市场缺乏了解，容易受到外界声音的影响。
BIT软件工程的优势：
国家重点大学的品牌效应： BIT作为一所双一流A类高校，其整体的学术声誉和资源都是非常扎实的。
实践导向： 软件工程专业通常更侧重于软件开发的实际应用和工程实践，这对于培养能够直接投入工作的工程师非常有帮助。
就业针对性： 软件工程的课程设计通常会涵盖软件生命周期的各个环节，包括需求分析、设计、编码、测试、维护等，更加贴近实际的软件开发流程。
与计算机科学的交叉： 即使是软件工程，也必然会涉及计算机科学的基础知识，如数据结构、算法、操作系统、计算机网络等。很多时候，优秀的学生在软工专业也能打下扎实的计科基础。
2. 有必要转专业吗？
这是一个非常个人化的问题，没有绝对的“是”或“否”。我们需要从几个维度来考虑：
你对计算机科学的兴趣有多大？
你是否对底层原理、算法优化、计算机理论等有强烈的探索欲望？
你是否喜欢钻研数学、逻辑，以及抽象的计算机模型？
如果你对这些更感兴趣，并且认为软工专业在这方面的教学深度不够，那么转专业可以考虑。
你对软件工程的实际应用和开发过程有多大兴趣？
你是否热爱将想法变成实际可用的产品？
你是否享受团队协作开发大型软件项目的过程？
你是否对软件的生命周期管理、质量保证、项目管理等更感兴趣？
如果你对这些更感兴趣，那么软工专业可能非常适合你。
转专业的可能性和难度：
校内转专业政策： 首先要了解BIT是否有转专业政策，通常是在大一或者大二有转专业的机会。你需要了解具体的申请条件、时间节点、需要满足的成绩要求等。
竞争情况： 转专业往往伴随着竞争，你需要评估自己能否在竞争中脱颖而出。
学业压力： 如果转到计科，你需要补习计科专业可能更深入的理论课程，这会增加你的学业压力。
适应成本： 即使成功转专业，你也需要重新适应新的课程体系和学习节奏。
从长远职业发展来看：
名校背景 + 扎实能力 = 优势： 在北京理工大学这样的名校，无论你选择软件工程还是计算机科学，只要你学习扎实，积极参与实践，培养出过硬的技术能力和解决问题的能力，你都能获得非常好的就业机会和发展前景。
行业需求： 现在的互联网和科技公司非常看重实际开发能力和项目经验。一个优秀的软件工程师，即使是毕业于软工专业，其市场竞争力也完全不亚于计科专业的毕业生，甚至在某些对工程实践要求更高的岗位上更有优势。
职业发展路径： 无论是软工还是计科，未来都可以选择成为后端工程师、前端工程师、移动开发工程师、算法工程师、DevOps工程师、项目经理等等。你的兴趣和能力决定了你能走多远，而非专业名称本身。
研究生深造： 后续我们也会详细讨论软工专业可以读哪些硕士，很多硕士专业对本科背景的包容性很强。
我的建议是：
1. 先深入了解BIT的软件工程专业：
查看你们专业的培养方案，了解具体的课程设置。哪些是基础课？哪些是专业核心课？哪些是选修课？
尝试联系已经在大一、大二的学长学姐，了解他们的学习体验、遇到的挑战和收获。
关注学校就业报告，看看往届毕业生的就业去向和薪资水平。
2. 不要轻易被“水”的说法影响： 很多时候，学习的深度和广度很大程度上取决于你自己。如果你对编程、软件开发充满热情，即使在软工专业，你也可以通过自学、参加ACM竞赛、项目开发等方式来深化学习，弥补理论上的不足。
3. 审慎考虑转专业： 在充分了解BIT的转专业政策和难度后，再决定是否值得付出精力去转。如果转专业机会渺茫或者成本太高，不如把更多精力放在现有专业上，并辅以自己感兴趣的计算机科学领域知识的学习。
4. 重点是培养能力和兴趣： 无论在哪里，最重要的都是培养解决问题的能力、学习能力和对技术的持续热情。把你的精力放在提升这些方面，而不是纠结于专业的名称。
3. 软件工程专业以后可以读哪些硕士？
这是一个非常好的问题！实际上，软件工程专业的毕业生在选择硕士专业时拥有非常广泛的选择，并且很多学校对背景的要求也比较灵活。
直接对口的硕士专业：
软件工程 (Software Engineering)： 这是最直接的对口专业，通常会更深入地研究软件开发的理论、方法、工具和管理。比如：
软件工程（学术型/研究型）： 侧重于软件工程的方法论、可信软件、软件架构、开发过程模型、需求工程、软件测试与质量保证等理论研究。
软件工程（专业型/工程硕士）： 侧重于软件项目的管理、团队协作、敏捷开发、大型软件系统的构建与维护等实践技能。
高度相关且非常热门的硕士专业：
计算机科学与技术 (Computer Science and Technology)： 这是最常见的选择之一。虽然你可能觉得自己的本科专业和计科有些区别，但软件工程专业学习的基础知识（如数据结构、算法、操作系统、计算机网络）是计科的基础。你可以通过研究生阶段的学习，弥补在理论深度上的不足。
主要研究方向： 算法、人工智能（机器学习、深度学习）、计算机图形学、计算机视觉、信息安全、数据库、系统结构、分布式系统、高性能计算等等。
计算机应用技术 (Computer Application Technology)： 这个专业通常比计算机科学更偏向于应用，与软件工程的联系更紧密。侧重于将计算机技术应用于各个领域，如软件开发、系统集成、信息处理等。
网络空间安全 (Cyber Security/Information Security)： 如果你对信息安全、网络攻防、加密技术等感兴趣，这个专业非常适合。软件工程的开发实践背景可以让你更好地理解软件漏洞和安全防护。
人工智能 (Artificial Intelligence)： 这是当前非常热门的领域。软件工程的背景在构建和实现AI应用方面非常有优势，尤其是在AI工程化、模型部署、系统集成等方面。
研究方向： 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等。
数据科学与大数据技术 (Data Science and Big Data Technology)： 这个专业要求有较强的编程能力、统计学基础和算法知识。软件工程的编程基础和系统开发能力是你的优势。
研究方向： 数据挖掘、数据分析、机器学习在数据科学中的应用、大数据处理技术等。
其他可以考虑但需要一些基础或额外学习的专业：
电子信息工程 (Electronic Information Engineering)： 如果你对硬件和软件的结合感兴趣，比如嵌入式系统、物联网等，这个专业也是一个不错的选择。
控制科学与工程 (Control Science and Engineering)： 如果你对自动控制系统、机器人等领域感兴趣，并且有一定的数学和编程基础，也可以考虑。
模式识别与智能系统 (Pattern Recognition and Intelligent Systems)： 这也是人工智能的一个分支，与计算机视觉、机器学习等紧密相关。
如何准备考研：
1. 打好基础： 无论选择什么专业，计算机基础（数据结构、算法、操作系统、计算机网络、数据库）是重中之重。在本科阶段要认真学好这些课程。
2. 积累实践经验： 积极参与项目开发、实习、科创竞赛，这些经验不仅能提升你的能力，也是你在考研复试中重要的加分项。
3. 有针对性地学习： 了解目标专业的研究方向和导师的研究领域，提前阅读相关文献，熟悉相关技术和理论。
4. 跨专业考研的注意事项：
看招生简章： 仔细阅读目标院校和专业的招生简章，了解是否接收跨专业考生，以及对跨专业考生的具体要求（如是否需要额外考试科目、是否需要相关专业背景证明等）。
补习相关知识： 如果目标专业有与你本科课程差异较大的科目，你需要提前进行学习和补充。
复试准备： 很多学校在复试环节会考察学生的跨专业学习能力和潜力，因此在准备复试时要更加充分。
总结和建议：
1. 不要过度焦虑： BIT的软件工程是一个扎实的专业，无论你未来选择就业还是深造，都有非常广阔的空间。关键在于你如何利用好大学的四年。
2. 主动出击，深入了解： 多向老师、学长学姐请教，查阅学校的官方信息和就业报告，了解专业的真实情况和发展前景。
3. 兴趣是最好的老师： 如果你对软件开发和相关技术充满热情，并且愿意为之付出努力，那么无论在哪个专业都能学有所成。
4. 多学习，多实践： 在校期间，充分利用学校的资源，积极参与课程学习、项目实践、竞赛活动，锻炼自己的编程能力、解决问题的能力和团队协作能力。
5. 长远规划： 如果你对计算机科学的某个细分领域（如算法、AI、安全）特别感兴趣，可以提前规划，通过自学或选修课来弥补，并在研究生阶段进行更深入的学习。
总而言之，北京理工大学软件工程专业为你提供了一个非常好的平台。与其纠结于专业的名称，不如专注于如何在这个平台上充实自己，培养扎实的技术功底和解决问题的能力。祝你在北理工的学习生涯一切顺利！
网友意见
我曾在2003年给北航的软工硕士讲过课，因此对这个有些了解。
软工硕士，本身在创建之初就存在着比较严重的定位问题。与计算机信息技术其他专业相比，想要定位成高端技术管理人群，但是却出现了严重的问题。
从教学上看，大部分仍然是大学老师授课，当时我讲的是面向对象与UML，学生有120多人，普遍给我的反馈信息是，我这门课如果评比一定是他们称之为什么 的一个课程，也就是说最好的意思。其他的教师讲课仍然处于课本，翻造，也就是hello world之类的例子，不断地反复推进的状态。所以，从师资力量来看，绝大部分课程仍然没有脱离现有的计算机以及信息技术专业范畴。
如果真得要定位到技术管理层面，至少有以下几点：
1、技术必须要有足够的深入，比如，在某一门，或者最多两门语言上让学生有真正的实操体验，这个在大学里就很难具备环境。
2、管理上的东西更不是书本上可以直接得来的。对于技术人员的管理，和工厂里面流水线工人的管理是完全两个概念，两个层面。国际上这二十年来推动的 peopleware才是更适合技术团队管理的模式，可是在国内，只见到口头的呼喊，没见到多少实质，更不用说真正用心在这上面的管理者，没有有经验的管 理者，用什么来让学生体会到这些的实质精髓呢？让大学的管理学教授来讲，基本属于胡扯。前几天和一个毕业多年的管理学硕士聊到管理，我问了她一个我前一天 刚刚遇到的问题，她给我的回答就是人性化管理，继续问，她就不知道如何做了。于是，我告诉了她，我是怎么解决的，她表示说，这才是人性化管理，但是在她这 个情况下，确实想不到这样的解决办法，也确实解决不了。
3、项目经验，大学的项目和企业的项目完全是两个范畴，很多人认为考个拍马屁证书就如何如何了，实际上书本上得来的东西，真正投入到应用，基本上没有多少人能做好。实操和纸面之间的距离还是很大的。
4、团队融合与冲突解析，这个事情在虚假的项目中不可能真正体验到，大学里的教师也没有这样的经验，他们更讲不出来，也想象不到。
04年我因为工作变动，就没有继续和北航签约，后来也就结束了。
我想其他学校的也差不多如此，所以，软工硕士在我招聘的过程中，基本上是漠视其学历的。
就说这么多吧，要去吃饭了。
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