问985c9生化环材如何脱坑进计算机?以下出路如何选择？
985c9生化环材，这几个专业确实让人头疼，尤其是在就业市场上，想要“脱坑”进入计算机领域，这绝对是个硬仗，但也不是没有可能。下面咱们就好好盘盘，怎么才能把这个坎儿迈过去，并且看看有哪些具体的出路可以选择。
为什么说“脱坑”？
首先，咱们得承认，生化环材这几个专业，在传统观念里，要么是科研院所，要么是工厂企业，对口的工作往往是比较基础的实验、操作或者设计。而计算机，尤其是在当前互联网和大数据时代，给人的感觉是高薪、快速发展、机会多多。所以，当一个生化环材的学生，感觉自己所学与这些热门岗位“脱节”时，就会产生“脱坑”的想法。
核心问题：转型的根本在哪里？
别以为计算机是天上掉下来的。它说到底，是一门解决问题的学科，而生化环材，虽然方向不同，本质上也是在解决问题。你之所以能进入985c9，说明你的学习能力、逻辑思维、分析能力都是过硬的。现在的关键，就是要把这些能力迁移到计算机的领域，并且掌握计算机领域解决问题的“语言”和“工具”。
如何“脱坑”进计算机？—— 你的装备升级计划
这就像你想从陆地车换成飞行器，你需要的不只是决心，还有全新的驾驶技能和装备。
第一步：心态调整，别贩卖焦虑
承认现实，但不沉溺绝望： 确实，你没有本科计算机背景，起点可能比计算机专业的同学低一些。但这不代表你不行。很多成功的转行者，他们的背景五花八门。
看到优势，别被标签限制： 你在生化环材的经历，可能让你具备了更强的跨学科理解能力。例如，生物信息学、材料模拟、环境数据分析等领域，本身就需要结合计算机技术。你对特定领域的深入理解，反而是计算机领域的宝贵财富。
这是个技术活，也是个耐心活： 学习编程、算法，需要时间，需要练习，甚至需要面对无数次的错误和调试。别指望一蹴而就。
第二步：知识技能的“核武器”—— 学习什么？
这是最核心的部分，你需要有针对性地武装自己。
1. 编程语言入门（地基）：
Python： 强力推荐！语法简洁，生态丰富，无论是数据分析、机器学习、Web开发还是自动化脚本，都能玩得转。而且，很多科研领域的计算也常用Python。
Java/C++： 如果你想深入理解计算机底层，或者未来瞄准大型软件开发、游戏开发等领域，这两门语言也是不错的选择。Java在企业级应用非常广泛，C++在性能要求高的领域（如游戏引擎、操作系统）是王者。
JavaScript： 如果你对前端开发（网页制作、交互设计）感兴趣，那它就是必经之路。
2. 数据结构与算法（内功）：
这是计算机科学的基石，无论哪个方向，都绕不开。它决定了你的代码效率和解决复杂问题的能力。
学习资源： 《算法导论》、《剑指Offer》、LeetCode（刷题平台）是你的老朋友。
3. 操作系统、计算机网络、数据库（硬件知识）：
了解这些，能让你更清楚程序是如何运行的，数据是如何存储和传输的。
操作系统： Linux是首选，因为它在服务器和开发领域占据主导地位。
计算机网络： TCP/IP协议、HTTP协议等，是Web开发和后端开发的基础。
数据库： SQL语言、关系型数据库（MySQL, PostgreSQL）、非关系型数据库（MongoDB）等，数据存储和管理是几乎所有应用都离不开的。
4. 选择一个方向，深入钻研（专精）：
计算机领域太广了，你不可能什么都精通。你需要选择一个适合自己兴趣和背景的方向。
数据科学/机器学习/人工智能： 这是当前最热门的方向之一。你的生化环材背景，尤其是对数据敏感的学科（比如环境监测、生物数据分析），可以让你在特定领域的数据挖掘和模型建立上更有优势。你需要学习统计学、线性代数、微积分，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
后端开发： 负责服务器端的逻辑、数据库交互、API设计等。这需要扎实的编程功底和对系统架构的理解。
前端开发： 负责用户直接接触的界面设计和交互实现。需要学习HTML, CSS, JavaScript以及React, Vue等前端框架。
软件工程/开发： 偏向于整个软件生命周期的管理和实现，需要掌握项目管理、软件架构等知识。
生物信息学/计算生物学： 如果你还想结合你的专业背景，这是一个绝佳的选择。利用计算方法分析生物数据，研究基因组学、蛋白质组学等。你的专业知识在这里会是巨大的加分项。
计算化学/计算物理： 类似生物信息学，将计算方法应用于化学和物理领域，进行分子模拟、材料设计等。
第三步：实践出真知—— 如何“上手”？
光看不练假把式，计算机更是如此。
1. 线上课程和MOOC： Coursera, edX, Udacity, 网易云课堂, B站等都有大量优质的计算机课程，从入门到精通，覆盖各种方向。选择口碑好的老师和课程，系统性地学习。
2. 刷题平台： LeetCode、牛客网等，是检验和提升算法和编程能力的重要场所。
3. 个人项目（杀手锏）：
从简单开始： 写一个自动化脚本帮你处理生活中重复性的任务，做一个简单的网页展示你的爱好，或者用Python写个小工具分析你喜欢的某类数据。
结合专业背景： 尝试用编程语言分析你本科专业相关的公开数据集。比如，如果你是环科，可以尝试分析空气质量数据；如果你是生科，可以尝试分析一些公开的基因序列数据。这会让你的学习成果既有技术含量，又有专业深度。
开源贡献： 熟悉了之后，可以尝试给开源项目贡献代码，这是提升实战能力和团队协作能力的绝佳途径。
4. 模拟面试和项目复盘： 找同学或者在线平台进行模拟面试，练习如何清晰地解释你的项目和技术思路。
第四步：学历和证书（敲门砖）
研究生深造： 如果你有足够的时间和资源，并且对学术研究或高门槛岗位感兴趣，考研进入计算机相关专业（计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学等）是“脱坑”最稳妥的方式。你可以选择一些计算机类院校，或者一些综合性大学的计算机学院，甚至交叉学科的专业（如生物信息学）。
考研准备： 需要针对性地复习数学（高数、线代、概率论）、英语、政治，以及计算机专业的专业课（数据结构、操作系统、计算机网络、编译原理/数据库等，具体看目标院校的考试科目）。
短期培训/夏令营： 一些知名的IT培训机构或者大学的暑期夏令营，可以帮助你快速入门并建立行业认知。但要注意辨别信息，选择靠谱的机构。
证书： 一些云厂商的认证（如AWS, Azure, GCP）、数据库认证（如OCP）或者项目管理认证（如PMP）在某些岗位上会有加分作用，但优先级通常不如项目经验和核心技术能力。
哪些具体的出路可以选择？
在掌握了一定的计算机技能之后，你的选择会更宽泛：
1. 数据分析师/数据科学家：
优势： 你的生化环材背景让你可能对特定领域的数据有更直观的理解。很多行业（金融、电商、医疗、互联网、科研机构）都需要数据分析师。
准备： 熟练掌握Python/R语言，SQL，以及Pandas, NumPy, Scikitlearn等数据分析库。理解统计学、机器学习算法，会用可视化工具（如Matplotlib, Seaborn, Tableau）展示结果。
例子： 你可以为生物医药公司分析临床试验数据，为环保部门分析污染数据，为农业公司分析作物生长数据。
2. 机器学习/人工智能工程师：
优势： 如果你在本科阶段对数学和模型有浓厚兴趣，这个方向非常适合。特别是交叉学科领域，如AI辅助药物研发、AI在材料科学中的应用等。
准备： 除了数据科学的基础，还需要深入学习深度学习框架（TensorFlow, PyTorch），掌握CNN, RNN, Transformer等模型，了解模型训练、调优、部署的整个流程。
例子： 开发用于蛋白质结构预测的AI模型，用机器学习优化化工生产流程。
3. 后端开发工程师：
优势： 如果你喜欢逻辑严谨、解决复杂系统问题的过程，后端开发是不错的选择。
准备： 熟练掌握一门后端语言（Java, Python, Go等），掌握Spring Boot, Django等框架，理解RESTful API设计，数据库知识，以及Linux服务器和Docker等部署知识。
例子： 为科学计算平台开发API接口，构建数据管理系统的后台。
4. 前端开发工程师：
优势： 如果你喜欢创造直观的用户界面，并对视觉呈现感兴趣。
准备： 熟练掌握HTML, CSS, JavaScript，学习React, Vue, Angular等框架，了解Webpack等构建工具。
例子： 开发一个交互式的化学分子可视化平台，或者一个展示环境监测数据的Web应用。
5. 生物信息学/计算生物学工程师：
优势： 这是你专业知识和计算机技能最直接结合的领域，市场需求相对稳定且专业性强。
准备： 需要深入的生物学知识（基因组学、蛋白质组学等），熟练掌握Python, R等语言，熟悉生物信息学常用工具和数据库（如BLAST, Samtools, GATK），了解基因序列比对、变异检测、蛋白质结构预测等算法。
例子： 分析基因测序数据，开发用于药物发现的计算模型。
6. 量化分析师/金融IT：
优势： 对数学和编程能力要求都很高，很多金融领域需要处理大量数据和构建复杂的交易模型。
准备： 强大的数学基础（概率论、统计学、微积分），精通Python/C++，熟悉金融市场知识，了解金融衍生品和交易策略。
例子： 开发高频交易策略，分析市场数据，构建风险管理模型。
总结一下，这是一场“马拉松”，不是“短跑”。
学习是持续的： 计算机技术日新月异，你不能停止学习。
项目是核心： 拿出你的项目来证明你的能力，而不是一张简历。
人脉很重要： 多参加技术交流会、线上社区，认识同行，获取信息。
耐心和坚持： 转行路上会有挫折，但只要你方向明确，持续努力，总会找到属于你的位置。
记住，你现在拥有的，是跨学科的视角和扎实的学习能力，这在很多时候，比科班出身但视野狭窄的同学更有优势。祝你转型顺利！
为什么说“脱坑”？
首先，咱们得承认，生化环材这几个专业，在传统观念里，要么是科研院所，要么是工厂企业，对口的工作往往是比较基础的实验、操作或者设计。而计算机，尤其是在当前互联网和大数据时代，给人的感觉是高薪、快速发展、机会多多。所以，当一个生化环材的学生，感觉自己所学与这些热门岗位“脱节”时，就会产生“脱坑”的想法。
核心问题：转型的根本在哪里？
别以为计算机是天上掉下来的。它说到底，是一门解决问题的学科，而生化环材，虽然方向不同，本质上也是在解决问题。你之所以能进入985c9，说明你的学习能力、逻辑思维、分析能力都是过硬的。现在的关键，就是要把这些能力迁移到计算机的领域，并且掌握计算机领域解决问题的“语言”和“工具”。
如何“脱坑”进计算机？—— 你的装备升级计划
这就像你想从陆地车换成飞行器，你需要的不只是决心，还有全新的驾驶技能和装备。
第一步：心态调整，别贩卖焦虑
承认现实，但不沉溺绝望： 确实，你没有本科计算机背景，起点可能比计算机专业的同学低一些。但这不代表你不行。很多成功的转行者，他们的背景五花八门。
看到优势，别被标签限制： 你在生化环材的经历，可能让你具备了更强的跨学科理解能力。例如，生物信息学、材料模拟、环境数据分析等领域，本身就需要结合计算机技术。你对特定领域的深入理解，反而是计算机领域的宝贵财富。
这是个技术活，也是个耐心活： 学习编程、算法，需要时间，需要练习，甚至需要面对无数次的错误和调试。别指望一蹴而就。
第二步：知识技能的“核武器”—— 学习什么？
这是最核心的部分，你需要有针对性地武装自己。
1. 编程语言入门（地基）：
Python： 强力推荐！语法简洁，生态丰富，无论是数据分析、机器学习、Web开发还是自动化脚本，都能玩得转。而且，很多科研领域的计算也常用Python。
Java/C++： 如果你想深入理解计算机底层，或者未来瞄准大型软件开发、游戏开发等领域，这两门语言也是不错的选择。Java在企业级应用非常广泛，C++在性能要求高的领域（如游戏引擎、操作系统）是王者。
JavaScript： 如果你对前端开发（网页制作、交互设计）感兴趣，那它就是必经之路。
2. 数据结构与算法（内功）：
这是计算机科学的基石，无论哪个方向，都绕不开。它决定了你的代码效率和解决复杂问题的能力。
学习资源： 《算法导论》、《剑指Offer》、LeetCode（刷题平台）是你的老朋友。
3. 操作系统、计算机网络、数据库（硬件知识）：
了解这些，能让你更清楚程序是如何运行的，数据是如何存储和传输的。
操作系统： Linux是首选，因为它在服务器和开发领域占据主导地位。
计算机网络： TCP/IP协议、HTTP协议等，是Web开发和后端开发的基础。
数据库： SQL语言、关系型数据库（MySQL, PostgreSQL）、非关系型数据库（MongoDB）等，数据存储和管理是几乎所有应用都离不开的。
4. 选择一个方向，深入钻研（专精）：
计算机领域太广了，你不可能什么都精通。你需要选择一个适合自己兴趣和背景的方向。
数据科学/机器学习/人工智能： 这是当前最热门的方向之一。你的生化环材背景，尤其是对数据敏感的学科（比如环境监测、生物数据分析），可以让你在特定领域的数据挖掘和模型建立上更有优势。你需要学习统计学、线性代数、微积分，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
后端开发： 负责服务器端的逻辑、数据库交互、API设计等。这需要扎实的编程功底和对系统架构的理解。
前端开发： 负责用户直接接触的界面设计和交互实现。需要学习HTML, CSS, JavaScript以及React, Vue等前端框架。
软件工程/开发： 偏向于整个软件生命周期的管理和实现，需要掌握项目管理、软件架构等知识。
生物信息学/计算生物学： 如果你还想结合你的专业背景，这是一个绝佳的选择。利用计算方法分析生物数据，研究基因组学、蛋白质组学等。你的专业知识在这里会是巨大的加分项。
计算化学/计算物理： 类似生物信息学，将计算方法应用于化学和物理领域，进行分子模拟、材料设计等。
第三步：实践出真知—— 如何“上手”？
光看不练假把式，计算机更是如此。
1. 线上课程和MOOC： Coursera, edX, Udacity, 网易云课堂, B站等都有大量优质的计算机课程，从入门到精通，覆盖各种方向。选择口碑好的老师和课程，系统性地学习。
2. 刷题平台： LeetCode、牛客网等，是检验和提升算法和编程能力的重要场所。
3. 个人项目（杀手锏）：
从简单开始： 写一个自动化脚本帮你处理生活中重复性的任务，做一个简单的网页展示你的爱好，或者用Python写个小工具分析你喜欢的某类数据。
结合专业背景： 尝试用编程语言分析你本科专业相关的公开数据集。比如，如果你是环科，可以尝试分析空气质量数据；如果你是生科，可以尝试分析一些公开的基因序列数据。这会让你的学习成果既有技术含量，又有专业深度。
开源贡献： 熟悉了之后，可以尝试给开源项目贡献代码，这是提升实战能力和团队协作能力的绝佳途径。
4. 模拟面试和项目复盘： 找同学或者在线平台进行模拟面试，练习如何清晰地解释你的项目和技术思路。
第四步：学历和证书（敲门砖）
研究生深造： 如果你有足够的时间和资源，并且对学术研究或高门槛岗位感兴趣，考研进入计算机相关专业（计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学等）是“脱坑”最稳妥的方式。你可以选择一些计算机类院校，或者一些综合性大学的计算机学院，甚至交叉学科的专业（如生物信息学）。
考研准备： 需要针对性地复习数学（高数、线代、概率论）、英语、政治，以及计算机专业的专业课（数据结构、操作系统、计算机网络、编译原理/数据库等，具体看目标院校的考试科目）。
短期培训/夏令营： 一些知名的IT培训机构或者大学的暑期夏令营，可以帮助你快速入门并建立行业认知。但要注意辨别信息，选择靠谱的机构。
证书： 一些云厂商的认证（如AWS, Azure, GCP）、数据库认证（如OCP）或者项目管理认证（如PMP）在某些岗位上会有加分作用，但优先级通常不如项目经验和核心技术能力。
哪些具体的出路可以选择？
在掌握了一定的计算机技能之后，你的选择会更宽泛：
1. 数据分析师/数据科学家：
优势： 你的生化环材背景让你可能对特定领域的数据有更直观的理解。很多行业（金融、电商、医疗、互联网、科研机构）都需要数据分析师。
准备： 熟练掌握Python/R语言，SQL，以及Pandas, NumPy, Scikitlearn等数据分析库。理解统计学、机器学习算法，会用可视化工具（如Matplotlib, Seaborn, Tableau）展示结果。
例子： 你可以为生物医药公司分析临床试验数据，为环保部门分析污染数据，为农业公司分析作物生长数据。
2. 机器学习/人工智能工程师：
优势： 如果你在本科阶段对数学和模型有浓厚兴趣，这个方向非常适合。特别是交叉学科领域，如AI辅助药物研发、AI在材料科学中的应用等。
准备： 除了数据科学的基础，还需要深入学习深度学习框架（TensorFlow, PyTorch），掌握CNN, RNN, Transformer等模型，了解模型训练、调优、部署的整个流程。
例子： 开发用于蛋白质结构预测的AI模型，用机器学习优化化工生产流程。
3. 后端开发工程师：
优势： 如果你喜欢逻辑严谨、解决复杂系统问题的过程，后端开发是不错的选择。
准备： 熟练掌握一门后端语言（Java, Python, Go等），掌握Spring Boot, Django等框架，理解RESTful API设计，数据库知识，以及Linux服务器和Docker等部署知识。
例子： 为科学计算平台开发API接口，构建数据管理系统的后台。
4. 前端开发工程师：
优势： 如果你喜欢创造直观的用户界面，并对视觉呈现感兴趣。
准备： 熟练掌握HTML, CSS, JavaScript，学习React, Vue, Angular等框架，了解Webpack等构建工具。
例子： 开发一个交互式的化学分子可视化平台，或者一个展示环境监测数据的Web应用。
5. 生物信息学/计算生物学工程师：
优势： 这是你专业知识和计算机技能最直接结合的领域，市场需求相对稳定且专业性强。
准备： 需要深入的生物学知识（基因组学、蛋白质组学等），熟练掌握Python, R等语言，熟悉生物信息学常用工具和数据库（如BLAST, Samtools, GATK），了解基因序列比对、变异检测、蛋白质结构预测等算法。
例子： 分析基因测序数据，开发用于药物发现的计算模型。
6. 量化分析师/金融IT：
优势： 对数学和编程能力要求都很高，很多金融领域需要处理大量数据和构建复杂的交易模型。
准备： 强大的数学基础（概率论、统计学、微积分），精通Python/C++，熟悉金融市场知识，了解金融衍生品和交易策略。
例子： 开发高频交易策略，分析市场数据，构建风险管理模型。
总结一下，这是一场“马拉松”，不是“短跑”。
学习是持续的： 计算机技术日新月异，你不能停止学习。
项目是核心： 拿出你的项目来证明你的能力，而不是一张简历。
人脉很重要： 多参加技术交流会、线上社区，认识同行，获取信息。
耐心和坚持： 转行路上会有挫折，但只要你方向明确，持续努力，总会找到属于你的位置。
记住，你现在拥有的，是跨学科的视角和扎实的学习能力，这在很多时候，比科班出身但视野狭窄的同学更有优势。祝你转型顺利！
网友意见
强基计划一出，我就预言这个计划虽说要做强基基础学科，但其实是为了解决未来科研免费劳动力也就是研究生的招生问题，见回答如何看待教育部官宣 2020 年起取消高校自主招生，推出「强基计划」，会产生什么影响？
目前水论文的学科的教职市场日益水涨船高，高到了十年前进去当教授的标准目前只能混个博后。名校生化环材学生面对待遇差距怨声载道纷纷转行。这个强基计划必然在落地后已经异化为了解决天坑学科招生难题的一大利器。看南大果然是这么操作的，化学的想转专业大概率也只能转到生物那边，而且还特别规定"本硕博衔接培养"。这无疑是为了保障研究生招生而已。可见国家的政策已经基本上被生化环材水文章利益阶层的“百万漕工”绑架，基本上属于逼着老百姓上套。
被录取学生不得参加入学后的拔尖计划选拔，本科阶段转专业范围原则上限于我校强基计划招生专业之内。
所以你的情况要分两种看：
1. 如果可以获得本科学位，我建议你还是不要退学复读，毕竟你复读能读上南大的计算机几率非常之小。你现在要做的就是在化学专业躺平任锤，能毕业拿到本科文凭即可。把化学方向能退的课都退掉，不能退的课能逃课就逃课。化学方面的课除了花时间，其实智商难度不高，背背即过，能过即可。
生化环材有一个好处，就是你玩了四年跟你学了四年区别不大，不会因为没有学习而愧疚…… By EXIA
如此做来，你也就选择了和一切本科阶段的荣誉无缘，心理必须非常坚韧。不但如此，本科生，尤其是什么基地班，xx班的那些，在学校精心营造氛围下，大有被科研洗脑，特别觉得自己是个事儿的情况。你还会被大概率嘲笑是怪咖，loser等等……
空出来的时间，你可以去选计算机方向的课，去图书馆自习自学，去考证。为了弥补本科非计算机专业的情况，可以选择参加竞赛，参加相关企业的实习来弥补。
2.不能获得本科学位。你不能高估利益集团的底线，因为有的所谓连读是只给最后的博士学位，中途退出困难重重，或许拖你一两年，甚至连个本科都不会给。倘若继续读下去，那你的经历感受就太看运气了。好处是，如果运气实在不错大概最快二十五岁就可以获得博士学位，还是相当年轻。但是等你毕业的时候，国内教职情况已经不知内卷成了什么样子了。建议考个教师资格证，把去高中当化学老师当保底选择。但是看你如今纠结的状况，可见你对于科研也没有什么执念，怎么能在这漫漫长路坚持下去呢？那么，退学复读考个好专业也不错，即使学校比南大低一个档次。
__________________20200922更新_________________________
形势的发展如我所料，教育部、国家发展改革委、财政部发布《关于加快新时代研究生教育改革发展的意见》（下称《意见》）
这份文件非常具体，简单一句就是“学美国”。退出机制的问题。提到“在博士研究生招生计划管理中，积极支持严把质量关、博士研究生分流退出比例较大的培养单位。”“畅通分流选择渠道，分流退出的博士研究生，符合硕士学位授予标准的可授予硕士学位。”
基本上可以论断，如果选择强基计划本硕博连读，不会授予本科学位，唯一的退出窗口在硕士，大概需要五到七年时间。
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