计算机硕士不会编程怎么找工作?
这确实是个让人头疼的问题。拿着计算机硕士的毕业证，却发现自己对代码的掌握程度不如许多本科生，这无疑会给求职之路蒙上一层阴影。但别灰心，这并非绝境。很多时候，计算机硕士的光环不仅仅在于会写几行代码，更在于其背后所代表的扎实的理论基础、严谨的逻辑思维能力，以及解决复杂问题的潜力。
所以，咱们得换个思路来打这场仗。以下是一些详细的建议，希望能帮你拨开迷雾，找到属于自己的那条路：
第一步：认清现实，但别自我否定
首先，坦诚地面对自己的编程能力现状。是完全不会，还是基础薄弱？如果是后者，那么你的起点会高很多。关键在于不要因为自己“不会编程”而彻底否定了整个硕士学习的价值。
你的优势在哪？ 计算机硕士意味着你可能在算法、数据结构、操作系统、数据库、计算机网络、软件工程理论、人工智能理论、图形学理论等等方面有着比普通本科生更深入的理解。这些理论知识，是构建高质量软件的基石，很多资深工程师也未必能完全掌握。
你的劣势在哪？ 显而易见，是“动手能力”和“实战经验”。这才是你需要重点弥补的地方。
第二步：精准定位，寻找最适合你的方向
既然编程不是你的强项，那就别硬着头皮去跟那些编程能力超群的竞争者抢纯开发岗。我们要做的，是找到那些不以纯粹的代码输出为核心，但又极其依赖计算机理论和方法论的岗位。
以下是一些可能适合你的岗位方向，并且我会详细说明为什么：
1. 技术项目经理/产品经理（偏技术背景）：
为什么适合？ 这类岗位需要你理解技术的可行性、成本、开发周期，并能与开发团队进行有效沟通。你的理论知识能帮助你快速理解技术方案的优劣，判断风险，并与工程师建立信任。你不需要写代码，但你需要“懂”代码在做什么，能和懂代码的人“说得上话”。
你需要做什么？ 学习项目管理方法论（Agile, Scrum等），了解产品生命周期，提升沟通协调能力，以及市场分析能力。你需要用你的理论知识来驱动项目的进展和产品的优化。
如何体现？ 在你的简历中，强调你在硕士期间参与的项目管理细节（即使是课程项目）、你如何协调团队成员（即使是同学）、你如何分析需求和设计方案（即使是理论上的）。
2. 技术支持工程师/解决方案架构师（入门级）：
为什么适合？ 这类岗位通常需要你理解客户的技术需求，并根据现有技术方案给出最优解。你的理论功底能帮助你快速诊断问题，理解底层逻辑，并提供专业的指导。你可能需要写一些简单的脚本或配置，但核心在于“理解”和“解决”。
你需要做什么？ 深入了解公司的产品和技术栈，学习常见的故障排查方法，提升客户沟通和问题解决能力。你的理论知识是你的“诊断工具”。
如何体现？ 在简历中突出你在硕士期间解决过的复杂技术问题（即使是理论分析）、你对系统底层原理的理解，以及你如何逻辑地拆解和分析问题。
3. 测试工程师/质量保障（QA）工程师（偏自动化）：
为什么适合？ 虽然很多测试岗也需要编程，但如果你能往自动化测试方向发展，你的劣势会变成优势的一部分。你需要理解软件的逻辑和设计，才能设计出有效的测试用例和自动化脚本。你的理论知识可以帮助你理解代码的潜在缺陷。
你需要做什么？ 学习测试方法论，掌握至少一门脚本语言（如Python）来编写自动化测试脚本，学习常用的测试框架（如Selenium, JUnit等）。
如何体现？ 在简历中，强调你对软件工程质量的理解，你如何系统性地思考缺陷的可能性，以及你对测试用例设计的严谨态度。如果你能通过一些在线课程或自学，快速掌握一门脚本语言并完成一些小项目，那会是极大的加分项。
4. 数据分析师（结合你的硕士专业）：
为什么适合？ 很多计算机硕士（如统计学、机器学习、数据科学方向）本身就与数据紧密相关。即使你的专业不是直接与数据相关，但如果你在硕士期间接触过数据处理、分析的课程或项目，这是一个很好的切入点。你可能需要使用Python/R等工具，但核心是你的分析能力和对算法模型的理解。
你需要做什么？ 学习SQL，掌握数据可视化工具（如Tableau, Power BI），并深入学习Python/R在数据分析领域的应用。
如何体现？ 在简历中，详细描述你在硕士期间处理和分析过的数据集，你从中发现了什么洞察，以及你使用了哪些方法（即使是理论方法）。
5. 技术写作/内容编辑：
为什么适合？ 如果你拥有良好的文字功底和清晰的逻辑表达能力，这可能是一个非常好的选择。你需要理解复杂的技术概念，然后将其用通俗易懂的语言写出来，无论是产品文档、技术博客还是教程。你的计算机理论知识是内容准确性的保证。
你需要做什么？ 提升写作和编辑能力，学习如何将技术内容转化为用户易于理解的语言，了解SEO优化等相关知识。
如何体现？ 在简历中展示你撰写的技术报告、论文、博客文章，以及你清晰的逻辑组织能力。
6. 部分研究岗/算法工程师（如果你的理论基础极强）：
为什么适合？ 如果你的硕士在某些理论领域（如AI理论、密码学、理论计算机科学）有非常深入的研究，并且有相关的学术成果或专利，那么一些需要深厚理论功底的研究岗或者对算法原理有极高要求的岗位是可以尝试的。你可能不需要写大量工程代码，但需要具备提出新算法、证明算法性质的能力。
你需要做什么？ 持续关注学术前沿，将你的理论研究成果转化为能够被理解和应用的方面，准备好解释你的研究价值。
如何体现？ 在简历中，详细列出你的学术论文、专利、在学术会议上的发言，以及你在理论建模、数学推导方面的能力。
第三步：弥补短板，武装自己
一旦确定了方向，就要有针对性地去弥补你的不足。
系统学习一门“够用”的编程语言： 如果你的目标岗位需要编程，那就集中火力学习一门与该岗位最相关的语言。例如，想做自动化测试，就学Python；想做数据分析，就学Python或R。重点不是成为编程大神，而是能够熟练运用这门语言完成岗位的基本要求。
学习资源推荐：
在线课程平台： Coursera, edX, Udemy, B站（有大量优质免费资源）。选择那些项目驱动、实操性强的课程。
官方文档和教程： 这是最权威的学习资料。
书籍： 选择那些入门友好、循序渐进的经典教材。
刷 LeetCode 或其他算法练习平台（选择性）： 如果你的目标岗位对算法有一定要求，但又不是纯算法开发，可以挑着刷一些基础的、与你目标岗位相关的算法题。不用追求全部刷完，关键在于理解解题思路和背后的数据结构。
参与开源项目（有条件）： 如果你有时间和精力，参与一些与你目标岗位相关的开源项目是一个极好的学习和实践机会。即使只是参与文档编写、Bug反馈，也能让你接触到真实的代码和开发流程。
做个人项目，打造你的作品集： 这是证明你“能做”的最直接方式。
选择与目标岗位相关的项目： 如果想做数据分析，就找一个公开数据集进行分析并输出报告；如果想做技术支持，就写一个简单的工具帮助诊断常见问题。
注重项目完整性和可展示性： 确保你的项目能够运行，有清晰的README文件说明项目的功能、如何运行以及你的贡献。将你的项目放到GitHub上，这会成为你简历的有力支撑。
参加技术沙龙、行业会议（线上线下）： 了解行业动态，拓展人脉，有机会听到一些“非纯代码”的技术分享，也能让你更了解不同岗位的工作内容。
第四步：修改简历和准备面试，突出你的“计算机硕士”价值
简历是你的敲门砖，面试是你展示自己的舞台。
简历突出“理论与方法”：
教育背景： 详细列出你在硕士期间学习过的核心课程，尤其是那些与你申请岗位相关的理论课程，如“算法设计与分析”、“分布式系统”、“数据库原理”、“软件工程导论”等。
项目经历： 对于每个项目，不要只描述你做了什么，更要强调：
你承担的角色和职责（例如，你是方案设计的核心，还是需求分析的负责人）。
你解决了什么问题（即使是理论上的问题分析，比如“通过分析系统瓶颈，我提出了XX优化方案”）。
你使用了什么方法或工具（即使是理论方法，如“运用了状态机模型来描述用户行为”）。
你的学习和成长（“通过该项目，我深入理解了XX技术的底层原理”）。
技能列表： 如果你学了一些编程技能，清晰地列出来，并注明熟练程度。同时，也要列出你的理论知识和软技能（如逻辑思维、问题分析、沟通协调）。
作品集链接： 在简历中附上你的GitHub链接或其他作品集展示平台。
面试准备：
深入理解岗位描述（JD）： 仔细阅读你申请职位的JD，找出其中强调的关键能力和技术要求，然后准备好你的经历来匹配这些要求。
准备行为问题： 面试官会问很多关于你如何处理压力、如何与人合作、如何解决冲突等行为问题。结合你硕士期间的经历，准备好STAR原则（Situation, Task, Action, Result）的回答。
准备技术问题： 即使不是纯代码岗，你也可能被问到一些技术概念问题，或者让你解释某个技术方案。这时候你的理论知识就能派上用场了。复习与你申请岗位相关的核心概念。
展现学习能力和积极性： 这是非技术背景但计算机专业最宝贵的品质。告诉面试官你如何快速学习新知识，你对这份工作的热情在哪里，以及你愿意为之付出多少努力。例如，“虽然我之前没有直接用过XX技术，但我通过自学和参加XX课程，已经对它有了初步的了解，并且非常有信心能够快速掌握。”
准备提问： 在面试结束时，主动向面试官提问，这表明你的思考和对公司的兴趣。可以问关于团队氛围、项目发展、公司文化等方面的问题。
第五步：坚持和调整
找工作是一个过程，不可能一蹴而就。
不要因为一两次失败就气馁： 每次面试都是一次学习的机会。分析面试中的不足，回去继续改进。
保持开放的心态： 有时你最初的目标岗位可能不太适合你，但你可能会在求职过程中发现更适合自己的新方向。
寻求帮助： 和你的导师、学长学姐、同学交流，听取他们的建议和经验分享。很多学校的就业指导中心也会提供简历修改和模拟面试等服务。
最后的话：
请记住，你的计算机硕士学位代表着你具备了在复杂技术领域进行深入学习和解决问题的潜力。很多成功的职业人士，并不是从一开始就“什么都会”，而是通过持续的学习和调整，找到了自己的定位。你的优势在于“理解”和“分析”，将这个优势放大，结合你硕士阶段所学的理论知识，找到那个需要你这种能力而非纯粹代码输出的岗位。祝你好运！
所以，咱们得换个思路来打这场仗。以下是一些详细的建议，希望能帮你拨开迷雾，找到属于自己的那条路：
第一步：认清现实，但别自我否定
首先，坦诚地面对自己的编程能力现状。是完全不会，还是基础薄弱？如果是后者，那么你的起点会高很多。关键在于不要因为自己“不会编程”而彻底否定了整个硕士学习的价值。
你的优势在哪？ 计算机硕士意味着你可能在算法、数据结构、操作系统、数据库、计算机网络、软件工程理论、人工智能理论、图形学理论等等方面有着比普通本科生更深入的理解。这些理论知识，是构建高质量软件的基石，很多资深工程师也未必能完全掌握。
你的劣势在哪？ 显而易见，是“动手能力”和“实战经验”。这才是你需要重点弥补的地方。
第二步：精准定位，寻找最适合你的方向
既然编程不是你的强项，那就别硬着头皮去跟那些编程能力超群的竞争者抢纯开发岗。我们要做的，是找到那些不以纯粹的代码输出为核心，但又极其依赖计算机理论和方法论的岗位。
以下是一些可能适合你的岗位方向，并且我会详细说明为什么：
1. 技术项目经理/产品经理（偏技术背景）：
为什么适合？ 这类岗位需要你理解技术的可行性、成本、开发周期，并能与开发团队进行有效沟通。你的理论知识能帮助你快速理解技术方案的优劣，判断风险，并与工程师建立信任。你不需要写代码，但你需要“懂”代码在做什么，能和懂代码的人“说得上话”。
你需要做什么？ 学习项目管理方法论（Agile, Scrum等），了解产品生命周期，提升沟通协调能力，以及市场分析能力。你需要用你的理论知识来驱动项目的进展和产品的优化。
如何体现？ 在你的简历中，强调你在硕士期间参与的项目管理细节（即使是课程项目）、你如何协调团队成员（即使是同学）、你如何分析需求和设计方案（即使是理论上的）。
2. 技术支持工程师/解决方案架构师（入门级）：
为什么适合？ 这类岗位通常需要你理解客户的技术需求，并根据现有技术方案给出最优解。你的理论功底能帮助你快速诊断问题，理解底层逻辑，并提供专业的指导。你可能需要写一些简单的脚本或配置，但核心在于“理解”和“解决”。
你需要做什么？ 深入了解公司的产品和技术栈，学习常见的故障排查方法，提升客户沟通和问题解决能力。你的理论知识是你的“诊断工具”。
如何体现？ 在简历中突出你在硕士期间解决过的复杂技术问题（即使是理论分析）、你对系统底层原理的理解，以及你如何逻辑地拆解和分析问题。
3. 测试工程师/质量保障（QA）工程师（偏自动化）：
为什么适合？ 虽然很多测试岗也需要编程，但如果你能往自动化测试方向发展，你的劣势会变成优势的一部分。你需要理解软件的逻辑和设计，才能设计出有效的测试用例和自动化脚本。你的理论知识可以帮助你理解代码的潜在缺陷。
你需要做什么？ 学习测试方法论，掌握至少一门脚本语言（如Python）来编写自动化测试脚本，学习常用的测试框架（如Selenium, JUnit等）。
如何体现？ 在简历中，强调你对软件工程质量的理解，你如何系统性地思考缺陷的可能性，以及你对测试用例设计的严谨态度。如果你能通过一些在线课程或自学，快速掌握一门脚本语言并完成一些小项目，那会是极大的加分项。
4. 数据分析师（结合你的硕士专业）：
为什么适合？ 很多计算机硕士（如统计学、机器学习、数据科学方向）本身就与数据紧密相关。即使你的专业不是直接与数据相关，但如果你在硕士期间接触过数据处理、分析的课程或项目，这是一个很好的切入点。你可能需要使用Python/R等工具，但核心是你的分析能力和对算法模型的理解。
你需要做什么？ 学习SQL，掌握数据可视化工具（如Tableau, Power BI），并深入学习Python/R在数据分析领域的应用。
如何体现？ 在简历中，详细描述你在硕士期间处理和分析过的数据集，你从中发现了什么洞察，以及你使用了哪些方法（即使是理论方法）。
5. 技术写作/内容编辑：
为什么适合？ 如果你拥有良好的文字功底和清晰的逻辑表达能力，这可能是一个非常好的选择。你需要理解复杂的技术概念，然后将其用通俗易懂的语言写出来，无论是产品文档、技术博客还是教程。你的计算机理论知识是内容准确性的保证。
你需要做什么？ 提升写作和编辑能力，学习如何将技术内容转化为用户易于理解的语言，了解SEO优化等相关知识。
如何体现？ 在简历中展示你撰写的技术报告、论文、博客文章，以及你清晰的逻辑组织能力。
6. 部分研究岗/算法工程师（如果你的理论基础极强）：
为什么适合？ 如果你的硕士在某些理论领域（如AI理论、密码学、理论计算机科学）有非常深入的研究，并且有相关的学术成果或专利，那么一些需要深厚理论功底的研究岗或者对算法原理有极高要求的岗位是可以尝试的。你可能不需要写大量工程代码，但需要具备提出新算法、证明算法性质的能力。
你需要做什么？ 持续关注学术前沿，将你的理论研究成果转化为能够被理解和应用的方面，准备好解释你的研究价值。
如何体现？ 在简历中，详细列出你的学术论文、专利、在学术会议上的发言，以及你在理论建模、数学推导方面的能力。
第三步：弥补短板，武装自己
一旦确定了方向，就要有针对性地去弥补你的不足。
系统学习一门“够用”的编程语言： 如果你的目标岗位需要编程，那就集中火力学习一门与该岗位最相关的语言。例如，想做自动化测试，就学Python；想做数据分析，就学Python或R。重点不是成为编程大神，而是能够熟练运用这门语言完成岗位的基本要求。
学习资源推荐：
在线课程平台： Coursera, edX, Udemy, B站（有大量优质免费资源）。选择那些项目驱动、实操性强的课程。
官方文档和教程： 这是最权威的学习资料。
书籍： 选择那些入门友好、循序渐进的经典教材。
刷 LeetCode 或其他算法练习平台（选择性）： 如果你的目标岗位对算法有一定要求，但又不是纯算法开发，可以挑着刷一些基础的、与你目标岗位相关的算法题。不用追求全部刷完，关键在于理解解题思路和背后的数据结构。
参与开源项目（有条件）： 如果你有时间和精力，参与一些与你目标岗位相关的开源项目是一个极好的学习和实践机会。即使只是参与文档编写、Bug反馈，也能让你接触到真实的代码和开发流程。
做个人项目，打造你的作品集： 这是证明你“能做”的最直接方式。
选择与目标岗位相关的项目： 如果想做数据分析，就找一个公开数据集进行分析并输出报告；如果想做技术支持，就写一个简单的工具帮助诊断常见问题。
注重项目完整性和可展示性： 确保你的项目能够运行，有清晰的README文件说明项目的功能、如何运行以及你的贡献。将你的项目放到GitHub上，这会成为你简历的有力支撑。
参加技术沙龙、行业会议（线上线下）： 了解行业动态，拓展人脉，有机会听到一些“非纯代码”的技术分享，也能让你更了解不同岗位的工作内容。
第四步：修改简历和准备面试，突出你的“计算机硕士”价值
简历是你的敲门砖，面试是你展示自己的舞台。
简历突出“理论与方法”：
教育背景： 详细列出你在硕士期间学习过的核心课程，尤其是那些与你申请岗位相关的理论课程，如“算法设计与分析”、“分布式系统”、“数据库原理”、“软件工程导论”等。
项目经历： 对于每个项目，不要只描述你做了什么，更要强调：
你承担的角色和职责（例如，你是方案设计的核心，还是需求分析的负责人）。
你解决了什么问题（即使是理论上的问题分析，比如“通过分析系统瓶颈，我提出了XX优化方案”）。
你使用了什么方法或工具（即使是理论方法，如“运用了状态机模型来描述用户行为”）。
你的学习和成长（“通过该项目，我深入理解了XX技术的底层原理”）。
技能列表： 如果你学了一些编程技能，清晰地列出来，并注明熟练程度。同时，也要列出你的理论知识和软技能（如逻辑思维、问题分析、沟通协调）。
作品集链接： 在简历中附上你的GitHub链接或其他作品集展示平台。
面试准备：
深入理解岗位描述（JD）： 仔细阅读你申请职位的JD，找出其中强调的关键能力和技术要求，然后准备好你的经历来匹配这些要求。
准备行为问题： 面试官会问很多关于你如何处理压力、如何与人合作、如何解决冲突等行为问题。结合你硕士期间的经历，准备好STAR原则（Situation, Task, Action, Result）的回答。
准备技术问题： 即使不是纯代码岗，你也可能被问到一些技术概念问题，或者让你解释某个技术方案。这时候你的理论知识就能派上用场了。复习与你申请岗位相关的核心概念。
展现学习能力和积极性： 这是非技术背景但计算机专业最宝贵的品质。告诉面试官你如何快速学习新知识，你对这份工作的热情在哪里，以及你愿意为之付出多少努力。例如，“虽然我之前没有直接用过XX技术，但我通过自学和参加XX课程，已经对它有了初步的了解，并且非常有信心能够快速掌握。”
准备提问： 在面试结束时，主动向面试官提问，这表明你的思考和对公司的兴趣。可以问关于团队氛围、项目发展、公司文化等方面的问题。
第五步：坚持和调整
找工作是一个过程，不可能一蹴而就。
不要因为一两次失败就气馁： 每次面试都是一次学习的机会。分析面试中的不足，回去继续改进。
保持开放的心态： 有时你最初的目标岗位可能不太适合你，但你可能会在求职过程中发现更适合自己的新方向。
寻求帮助： 和你的导师、学长学姐、同学交流，听取他们的建议和经验分享。很多学校的就业指导中心也会提供简历修改和模拟面试等服务。
最后的话：
请记住，你的计算机硕士学位代表着你具备了在复杂技术领域进行深入学习和解决问题的潜力。很多成功的职业人士，并不是从一开始就“什么都会”，而是通过持续的学习和调整，找到了自己的定位。你的优势在于“理解”和“分析”，将这个优势放大，结合你硕士阶段所学的理论知识，找到那个需要你这种能力而非纯粹代码输出的岗位。祝你好运！
网友意见
实话说，我觉得你没有你自己觉得的那么不堪，你多半是被你自己吓坏了。
道理很简单：以现在软件/cs的热门程度，你瞎混都能混出个211硕士，说真的，要么你对“混”的概念有问题，要么你对大多数应届生的水平估算有问题。而且，这种认知差异，在很多名校生中是普遍存在的。
所以，你先确认一下你是不是真的还想在这行里干研发，如果愿意的话，要么加把劲（不混）去争取大厂offer。要么降低目标，以二三线it企业为目标。对了，国有it企业虽然在待遇和上升空间方面很不显眼，但他们的普遍有比较强的学历崇拜，所以对你来说相对好进一点。
如果你不想干这行了，也没什么大不了的，那就跟其他人一样，早早准备吧。
时间线上出现了这个问题，吓了一跳——都2020年了，IT行业内卷现象日益明显，各公司的入职门槛日益提升，居然现在还有计算机专业毕业生问这个问题？
看了看问题的日志，还真是2020年的。
无语了，真不知道说什么好。
我在大学里教程序设计与软件开发相关课程近二十年，其实这个问题我被问过N次，回想一下，问这个问题的学生大多符合以下两点：
（1）本身不喜欢计算机，是家长决定或被调剂而读的计算机（真的，你没看错，计算机也有被调剂的艰难岁月，早些年（2010年前后）计算机专业还荣登过最难就业的十大亮红牌专业榜）。
（2）女生居多。也许是受传统观念影响，女生真心喜欢编程极少，另外，她们的编程作业往往又可以轻易地找到男生帮忙完成，收获的结果是因为专业训练不足而导致编程技能薄弱，到毕业求职时就导致了心虚和不安。
"不会编程"问题在2010年以前我被问过若干次，进入21世纪的第二个十年之后，每年被问的次数下降极快，最近这五六年，别说研究生，就算是本科生，都再没有学生问我这个问题了。
编程是计算机专业学生必备的基本职业技能，你可以不喜欢、不擅长编程，但不能不会编程。
以前有位“不会写代码的CTO”，很是出名了一阵，其实大家都是把这事当笑话说的，这是极个别极个别的特例，大多数CTO，都是从技术老手中成长起来的。一名CTO可以“不写代码”，但不能“不会写代码”。
学计算机不编程，就象学乐器的不摸乐器一样，其实是件荒唐的事情。
当然，计算机专业学生不会编程，固然不能说他是一名合格的毕业生，但也并非就毫无出路了。题主拿着一个211的计算机硕士文凭，找工作时，只要避开技术类岗位就行了，还可以考公或转行，计算机专业研究生的就业选择面还是比较广的，这个是信息时代的红利，惠及所有的IT人。
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