211化学大四本科生想考研转金融或者计算机，金融零基础，计算机只学过C语言。正在纠结，希望给点建议？
嘿，哥们儿！看到你纠结是考研转金融还是计算机，我特别能理解！211化学本科，大四了，这时间节点确实有点关键。我仔细想了想，给你掰扯掰扯这俩方向，希望能给你点启发。
咱们先说说转金融这事儿。
你提到的是“零基础”，这我得跟你说实话，确实是个不小的挑战。金融这行吧，跟咱们化学那套推理逻辑、实验验证不太一样。它更多的是跟数字打交道，玩的是概率、风险、价值，还有人性的判断。
你需要弥补的知识短板会非常大。 考研金融，尤其是名校，考试内容会非常广，包括但不限于：
数学： 高等数学（微积分、线性代数）、概率论与数理统计，这部分比化学的数学要求更高，会涉及到很多优化、模型构建的东西。你化学本科的数学基础肯定有，但考研金融的数学考纲和深度是需要专门花时间去攻克的。
经济学： 微观经济学和宏观经济学是基础中的基础，你需要理解供需关系、市场失灵、货币政策、财政政策等等。这些概念跟化学的分子结构、反应机理完全是两个体系。
金融学： 这是核心了，包括货币银行学、国际金融学、公司金融学、投资学、金融市场学等等。各种金融工具、金融机构、金融市场运作规则，都需要从头学起。
财务会计： 虽然不是所有学校都考，但很多学校会考，你需要看懂公司的财务报表，理解资产负债表、利润表、现金流量表。这门课跟化学实验报告的格式和侧重点也差很多。
英语： 金融领域非常国际化，英语阅读和写作能力是必须的。很多专业术语和文献都需要用英语来理解。
学习路径建议（如果铁了心转金融）：
1. 先了解清楚目标院校的考试科目和分数线。 不同学校的侧重点不一样，有的学校金融专硕（MF）数学要求很高，有的可能更偏重经济学或会计。
2. 系统学习经济学和金融学基础。 可以先找一些入门的书籍，比如曼昆的《经济学原理》，或者一些经典金融入门教材。然后报一些专门的考研辅导班，或者找线上课程，跟着老师系统学习。
3. 数学是重中之重。 你得下苦功夫，把高数和概率论的考研内容吃透，多做题，把概念和解题技巧融会贯通。可以找专门针对金融考研数学的教材和习题。
4. 英语不能松懈。 坚持每天背单词，做阅读理解，练习翻译。
5. 多关注行业动态。 金融市场瞬息万变，了解一些最新的金融新闻和政策，能帮助你理解课堂上学到的知识。
转金融的潜在优势：
行业前景广阔： 金融行业一直是被认为是高薪、高需求的行业，从银行、证券、基金、保险到投资公司，机会很多。
化学本科的逻辑思维能力可以迁移。 虽然内容不同，但化学训练出的严谨逻辑和分析能力，在处理金融数据和模型时会有一定帮助。
跨学科背景的独特性。 有些新兴金融领域，比如金融科技（FinTech）、量化金融，对具备跨学科背景的人才需求很大，你的化学背景加上金融知识，说不定能在这些领域找到意想不到的结合点。
接下来，咱们聊聊转计算机。
你C语言只学过一点，这个情况比零基础转金融稍微好一点，至少你对编程有过初步接触，知道怎么回事。但是，计算机领域知识体系庞大，C语言只是入门，远不够让你在考研或未来工作中立足。
你需要巩固和拓展的基础知识：
数据结构与算法： 这是计算机的“内功”，就像化学的有机反应机理一样重要。没有好的数据结构和算法功底，你很多问题都解决不好。
操作系统： 理解计算机是如何工作的，进程、线程、内存管理等概念。
计算机网络： 理解互联网是如何运作的，TCP/IP协议，HTTP协议等等。
计算机组成原理： 了解计算机硬件如何工作，CPU、内存、IO设备等。
至少一门其他主流编程语言： C++ 和 Java 是最常见的，很多学校的考试和研究方向都会用到。Python 在数据科学和机器学习领域也很流行。
离散数学： 很多计算机专业考研会考，涉及逻辑、集合、图论等，对理解算法和计算机理论很重要。
学习路径建议（如果打算转计算机）：
1. 评估目标院校的计算机考研科目。 大部分学校考“408”（数据结构、算法、操作系统、计算机网络、组成原理的组合），有些学校会有自主命题，比如只考数据结构和一门语言。
2. 扎实C语言基础，并学习其他语言。 如果目标是408，你需要在C语言基础上，快速学习C++或Java。很多算法和数据结构的书籍都是用C++写的。
3. 重点攻克数据结构与算法。 这块是核心，需要大量刷题，理解各种算法的时间复杂度和空间复杂度。推荐书籍：《算法导论》、《数据结构与算法分析》（中文版）。
4. 同步学习操作系统、计算机网络和组成原理。 可以找王道系列、 या 严蔚敏等经典教材，配合网课一起学习。
5. 英语也同样重要。 很多优秀的计算机文献和技术文档都是英文的。
6. 动手实践是关键。 光看书是不够的，要自己动手写代码，实现算法，解决实际问题。可以参加一些编程竞赛（如ACMICPC的区域赛，虽然不要求获奖，但参与过程能学到很多），或者做一些小项目。
转计算机的潜在优势：
与你的理工科背景契合度更高。 计算机科学本质上是逻辑和算法的科学，与化学的严谨性有共通之处。
就业市场需求旺盛。 IT行业一直是最热门的行业之一，软件开发、算法工程师、数据科学家等岗位需求量大，薪资待遇也相对可观。
学习资源丰富。 互联网上有大量的免费和付费学习资源，你可以根据自己的节奏和喜好来学习。
C语言基础是一个好的起点。 至少你对编程有概念，上手新的编程语言会更快一些。
现在来点更现实的比较和选择建议：
1. 学习曲线和投入时间：
金融： 从零开始学金融的数学、经济学、金融学，这需要一个非常大的知识跨越。特别是数学部分，如果你的数学基础相对薄弱，需要投入大量时间来弥补。
计算机： 虽然C语言只是入门，但你对编程有一定的认知。计算机的学习需要持续的练习和积累，特别是算法和数据结构，需要反复琢磨和实践。相对来说，如果你对逻辑和解决问题的过程感兴趣，计算机的学习曲线可能会稍微平缓一些。
2. 个人兴趣和天赋：
你对数字、模型、市场波动、宏观经济趋势更感兴趣，还是对解决计算问题、设计程序、优化系统更感兴趣？
你更喜欢跟人打交道、做项目、分析市场，还是更喜欢一个人钻研代码、解决算法难题？
这很关键！考研转行不只是为了就业，更是为了未来几年的学习和未来的职业发展，兴趣是最好的老师。尝试着去了解一下金融行业的一些具体工作（比如交易员、分析师、风控），再了解一下计算机行业的一些具体岗位（比如前端开发、后端开发、算法工程师），看看哪个更能激发你的热情。
3. 考研难度和成功率：
金融： 热门金融院校的金融专业考研竞争非常激烈，而且对数学要求高，很多学校的金融专业对外语和数学都有较高的要求。零基础的你，需要付出比别人更多的努力才能跟上。
计算机： 计算机专业热门院校的计算机科学与技术、软件工程等专业也是竞争激烈，但相对而言，如果你能把数学和数据结构算法打好，是有一定机会的。有些学校的计算机专业会招收跨专业的学生，但前提是你必须拿出足够的实力来证明自己。
4. 就业前景和职业发展：
金融： 就业方向广泛，但基层岗位竞争也很大。如果你能进入投行、基金、咨询等头部机构，薪资待遇会很可观。但初入行可能也需要从基层做起，工作压力也相对较大。
计算机： 目前来看，计算机行业的就业市场仍然非常庞大，尤其是有核心技术能力的人才非常抢手。但行业更新换代快，需要持续学习和提升。
我的建议：
1. 静下心来，认真审视自己的兴趣和优势。 这是最重要的第一步。可以花点时间，看看一些金融和计算机相关的科普文章、纪录片，或者找学长学姐聊聊，多了解一些具体的工作内容和学习场景。别光看热门不看实际。
2. 针对目标院校，做详细的调研。 了解清楚你心仪的学校和专业，它们的考试大纲、复习资料、往年录取情况。看看自己是否真的能在这个时间内准备好。
3. 尝试性的接触。
金融方面： 可以先找本入门的经济学教材，读几个章节，看看自己是否能接受里面的逻辑和概念。再找一些金融入门的在线公开课（比如Coursera、edX上有很多免费的金融学入门课程），感受一下。
计算机方面： 可以尝试用Python或者C++写一些简单的小程序，比如一个计算器、一个简单的猜数字游戏。看看自己是否能从写代码中找到乐趣。网上有很多免费的编程练习平台（比如LeetCode的初级题）。
4. 考虑“曲线救国”。 有些学校的“金融数学”、“数量经济学”、“统计学”等专业，结合了数学、金融和计算机的一些知识，对于有理工科背景的你来说，可能是一个更好的过渡。这些专业往往对数学要求很高，但对零基础的金融知识要求相对较低，而且未来在金融科技领域也很有优势。
5. 权衡风险和投入。 任何跨专业考研都需要付出巨大的努力，甚至比本专业考研更辛苦。你要评估自己是否有足够的毅力、时间和精力去完成这个转变。
最后，一点经验之谈：
我见过不少跨专业考研成功的例子，他们共同的特点是：目标明确、执行力强、肯吃苦，而且最重要的是，他们对所选择的领域有发自内心的热爱。化学本科训练出来的扎实基础和严谨思维是你的宝贵财富，无论你选择金融还是计算机，都可以将这些能力迁移过去。关键在于你是否能在一个全新的领域里，找到那种探索未知、解决问题的乐趣。
别太焦虑，现在开始认真规划和行动都不晚。祝你做出最适合自己的选择，并一战到底！如果还有其他问题，随时再聊！
咱们先说说转金融这事儿。
你提到的是“零基础”，这我得跟你说实话，确实是个不小的挑战。金融这行吧，跟咱们化学那套推理逻辑、实验验证不太一样。它更多的是跟数字打交道，玩的是概率、风险、价值，还有人性的判断。
你需要弥补的知识短板会非常大。 考研金融，尤其是名校，考试内容会非常广，包括但不限于：
数学： 高等数学（微积分、线性代数）、概率论与数理统计，这部分比化学的数学要求更高，会涉及到很多优化、模型构建的东西。你化学本科的数学基础肯定有，但考研金融的数学考纲和深度是需要专门花时间去攻克的。
经济学： 微观经济学和宏观经济学是基础中的基础，你需要理解供需关系、市场失灵、货币政策、财政政策等等。这些概念跟化学的分子结构、反应机理完全是两个体系。
金融学： 这是核心了，包括货币银行学、国际金融学、公司金融学、投资学、金融市场学等等。各种金融工具、金融机构、金融市场运作规则，都需要从头学起。
财务会计： 虽然不是所有学校都考，但很多学校会考，你需要看懂公司的财务报表，理解资产负债表、利润表、现金流量表。这门课跟化学实验报告的格式和侧重点也差很多。
英语： 金融领域非常国际化，英语阅读和写作能力是必须的。很多专业术语和文献都需要用英语来理解。
学习路径建议（如果铁了心转金融）：
1. 先了解清楚目标院校的考试科目和分数线。 不同学校的侧重点不一样，有的学校金融专硕（MF）数学要求很高，有的可能更偏重经济学或会计。
2. 系统学习经济学和金融学基础。 可以先找一些入门的书籍，比如曼昆的《经济学原理》，或者一些经典金融入门教材。然后报一些专门的考研辅导班，或者找线上课程，跟着老师系统学习。
3. 数学是重中之重。 你得下苦功夫，把高数和概率论的考研内容吃透，多做题，把概念和解题技巧融会贯通。可以找专门针对金融考研数学的教材和习题。
4. 英语不能松懈。 坚持每天背单词，做阅读理解，练习翻译。
5. 多关注行业动态。 金融市场瞬息万变，了解一些最新的金融新闻和政策，能帮助你理解课堂上学到的知识。
转金融的潜在优势：
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化学本科的逻辑思维能力可以迁移。 虽然内容不同，但化学训练出的严谨逻辑和分析能力，在处理金融数据和模型时会有一定帮助。
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接下来，咱们聊聊转计算机。
你C语言只学过一点，这个情况比零基础转金融稍微好一点，至少你对编程有过初步接触，知道怎么回事。但是，计算机领域知识体系庞大，C语言只是入门，远不够让你在考研或未来工作中立足。
你需要巩固和拓展的基础知识：
数据结构与算法： 这是计算机的“内功”，就像化学的有机反应机理一样重要。没有好的数据结构和算法功底，你很多问题都解决不好。
操作系统： 理解计算机是如何工作的，进程、线程、内存管理等概念。
计算机网络： 理解互联网是如何运作的，TCP/IP协议，HTTP协议等等。
计算机组成原理： 了解计算机硬件如何工作，CPU、内存、IO设备等。
至少一门其他主流编程语言： C++ 和 Java 是最常见的，很多学校的考试和研究方向都会用到。Python 在数据科学和机器学习领域也很流行。
离散数学： 很多计算机专业考研会考，涉及逻辑、集合、图论等，对理解算法和计算机理论很重要。
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1. 评估目标院校的计算机考研科目。 大部分学校考“408”（数据结构、算法、操作系统、计算机网络、组成原理的组合），有些学校会有自主命题，比如只考数据结构和一门语言。
2. 扎实C语言基础，并学习其他语言。 如果目标是408，你需要在C语言基础上，快速学习C++或Java。很多算法和数据结构的书籍都是用C++写的。
3. 重点攻克数据结构与算法。 这块是核心，需要大量刷题，理解各种算法的时间复杂度和空间复杂度。推荐书籍：《算法导论》、《数据结构与算法分析》（中文版）。
4. 同步学习操作系统、计算机网络和组成原理。 可以找王道系列、 या 严蔚敏等经典教材，配合网课一起学习。
5. 英语也同样重要。 很多优秀的计算机文献和技术文档都是英文的。
6. 动手实践是关键。 光看书是不够的，要自己动手写代码，实现算法，解决实际问题。可以参加一些编程竞赛（如ACMICPC的区域赛，虽然不要求获奖，但参与过程能学到很多），或者做一些小项目。
转计算机的潜在优势：
与你的理工科背景契合度更高。 计算机科学本质上是逻辑和算法的科学，与化学的严谨性有共通之处。
就业市场需求旺盛。 IT行业一直是最热门的行业之一，软件开发、算法工程师、数据科学家等岗位需求量大，薪资待遇也相对可观。
学习资源丰富。 互联网上有大量的免费和付费学习资源，你可以根据自己的节奏和喜好来学习。
C语言基础是一个好的起点。 至少你对编程有概念，上手新的编程语言会更快一些。
现在来点更现实的比较和选择建议：
1. 学习曲线和投入时间：
金融： 从零开始学金融的数学、经济学、金融学，这需要一个非常大的知识跨越。特别是数学部分，如果你的数学基础相对薄弱，需要投入大量时间来弥补。
计算机： 虽然C语言只是入门，但你对编程有一定的认知。计算机的学习需要持续的练习和积累，特别是算法和数据结构，需要反复琢磨和实践。相对来说，如果你对逻辑和解决问题的过程感兴趣，计算机的学习曲线可能会稍微平缓一些。
2. 个人兴趣和天赋：
你对数字、模型、市场波动、宏观经济趋势更感兴趣，还是对解决计算问题、设计程序、优化系统更感兴趣？
你更喜欢跟人打交道、做项目、分析市场，还是更喜欢一个人钻研代码、解决算法难题？
这很关键！考研转行不只是为了就业，更是为了未来几年的学习和未来的职业发展，兴趣是最好的老师。尝试着去了解一下金融行业的一些具体工作（比如交易员、分析师、风控），再了解一下计算机行业的一些具体岗位（比如前端开发、后端开发、算法工程师），看看哪个更能激发你的热情。
3. 考研难度和成功率：
金融： 热门金融院校的金融专业考研竞争非常激烈，而且对数学要求高，很多学校的金融专业对外语和数学都有较高的要求。零基础的你，需要付出比别人更多的努力才能跟上。
计算机： 计算机专业热门院校的计算机科学与技术、软件工程等专业也是竞争激烈，但相对而言，如果你能把数学和数据结构算法打好，是有一定机会的。有些学校的计算机专业会招收跨专业的学生，但前提是你必须拿出足够的实力来证明自己。
4. 就业前景和职业发展：
金融： 就业方向广泛，但基层岗位竞争也很大。如果你能进入投行、基金、咨询等头部机构，薪资待遇会很可观。但初入行可能也需要从基层做起，工作压力也相对较大。
计算机： 目前来看，计算机行业的就业市场仍然非常庞大，尤其是有核心技术能力的人才非常抢手。但行业更新换代快，需要持续学习和提升。
我的建议：
1. 静下心来，认真审视自己的兴趣和优势。 这是最重要的第一步。可以花点时间，看看一些金融和计算机相关的科普文章、纪录片，或者找学长学姐聊聊，多了解一些具体的工作内容和学习场景。别光看热门不看实际。
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3. 尝试性的接触。
金融方面： 可以先找本入门的经济学教材，读几个章节，看看自己是否能接受里面的逻辑和概念。再找一些金融入门的在线公开课（比如Coursera、edX上有很多免费的金融学入门课程），感受一下。
计算机方面： 可以尝试用Python或者C++写一些简单的小程序，比如一个计算器、一个简单的猜数字游戏。看看自己是否能从写代码中找到乐趣。网上有很多免费的编程练习平台（比如LeetCode的初级题）。
4. 考虑“曲线救国”。 有些学校的“金融数学”、“数量经济学”、“统计学”等专业，结合了数学、金融和计算机的一些知识，对于有理工科背景的你来说，可能是一个更好的过渡。这些专业往往对数学要求很高，但对零基础的金融知识要求相对较低，而且未来在金融科技领域也很有优势。
5. 权衡风险和投入。 任何跨专业考研都需要付出巨大的努力，甚至比本专业考研更辛苦。你要评估自己是否有足够的毅力、时间和精力去完成这个转变。
最后，一点经验之谈：
我见过不少跨专业考研成功的例子，他们共同的特点是：目标明确、执行力强、肯吃苦，而且最重要的是，他们对所选择的领域有发自内心的热爱。化学本科训练出来的扎实基础和严谨思维是你的宝贵财富，无论你选择金融还是计算机，都可以将这些能力迁移过去。关键在于你是否能在一个全新的领域里，找到那种探索未知、解决问题的乐趣。
别太焦虑，现在开始认真规划和行动都不晚。祝你做出最适合自己的选择，并一战到底！如果还有其他问题，随时再聊！
网友意见
先给个结论，转专业问题不大。
关键在于，你到底想好了没有，你到底了解不了解金融/IT相关的工作，你有去体验过吗？漫无目的的转专业你会进入下一个轮回，并不是所有搞金融或者计算机方面的人都会是风生水起，决定人生高度的，还是你自己，与专业无关。
不知道干嘛的时候，先把手头的事情做好。
有时候需要一点点小小的运气，所以要多帮助别人，与人好运就是与己好远。
我觉得如果你已经有了想法，可以先去金融机构或者咨询机构实习，等真正知道金融/IT的日常工作是什么，发展方向是什么，再重新思考也不迟。如果这点小小的研究和努力都不想付出，那我觉得还是转专业的决心不够。那样的话，不妨先把手头上的事情做好，等够决心了再转也不迟。
另外，并不是做化学PHD就没机会了，等你出来在业界工作几年，熟悉了行业环境。照样有金融机构需要做化学相关的投资或者信贷，一样可以有你的用武之地。
希望可以帮到你。
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