[分析]学习如何用图论看待大学科系（出路广的科系就是好科系？

 

-> 这篇在说什么

这篇文章提供一个科目图的视角来分析科系，每个学生可以依照自己喜欢的工作，来反推出需要学习的科目，进而反推出选择科系的成本效益值

此篇也会leverage这科目图工具去解除一些大家的误解/盲点

出路广的科系就是好科系？ 是否有盲点？ 出路广的科系还有分类？

只想学会写code没必要读资工系？

前言

2022年学测在1月21-23就结束了，二月底就未开始寄发成绩单，之后相信大家会有不少选科系的疑问吧！

选科系这件事以哲学角度来说，属于人生观的范畴，每个人的取舍，重视的东西不一样，选出来的科系自然地不一样，非常主观的东西

但其实选科系还有一些客观的事实可以帮助莘莘学子，少走冤枉路，举例来说，跟挑水果一样，我们想要挑哪一颗苹果当然是自己选择，别人不应该插手，但如果可以事先知道，苹果的色泽，苹果的价格，挑起来就更可以避免跟自己预期差异太多，所以这篇主要在于用客观分析法让大家多一些信息，可以避免毕业后出社会工作预期的落差

例外一个例子跟选科系很类似的，就是以前RPG线上游戏，选科系跟选RPG职业类似，不同职业可以学不同技能，同样地，不同科系也可以学不同科目，选科目类似点技能树，只是当点满好几个技能树就可以得到一个奖励（工作机会）

graph分析工具

为了简化分析，这边只考虑选科系是为了工作需求，而工作需要习得科目点数，所以把一个科系定义成好几个科目组成的graph，当达到某些科目点数就拥有应征工作的资格！

在此可以把科系简单的分成扁平式科系跟垂直式科系两种，如下图

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垂直式科系，简单说就是要学完学科A才能学科B，以此类推，而扁平式科系则是，彼此学科没有depedency，可以学习任何学科，其中一个没有学习，不影响其他学科学习，

如何判断？

最简单判断方式就是有没有挡修，假设A挡修B，代表要修完A才能修习B，

挡修可能属于强dependency，有些虽然不挡修，但也有一点depedency，详细可能需要去问问系上，如果没有可以去其他学校相关科系去找

当然现实科系不会这么单纯，现实科系大概长这样子

简单说一下，工作A需要学完学科D，但是学科D需要学科A，所以工作A其实只需要学完学科A跟学科D即可，其他科目没有非常需要修习的必要，当然可能有加分

以上图还有个限制就是这边只是weight=1的edge，但真实情况可能是，有些工作只需要学科D修习10%熟练度就可以胜任，有些工作要学科D修习90%熟练度，这也是这graph没有，但真实世界需要考量的

有个疑问： 我知道每个科系对应到哪个图，那对我选择可以有什么样的帮助呢？

一个残酷事实：时间精力是有限的

假设的大家在以下两个科系在挑选

科系A跟科系B都有一个工作有兴趣，可是科系A乍看要学很多科目，但其实那个dream job A只要学完A即可，我们只要把学科A非常认真学习，其他科目可以当作兴趣chill学习就好，还可以花时间玩社团，谈恋爱，培养人生经验，岂不乐哉？

可是如果选了科系B，就需要花4倍的力气才达到dream job的需求，这可以说是CP值低

当然，通常现时不会这么极端，通常越好的工作需要学科要求越多，因为容易的话，大家都抢着进去，supply上升，薪资福利下降，dream job也越来越不那么好惹

另一个残酷事实：有些技能是读书无法培养的

上面都是说，学完XX学科就可以得到dream job，但现实是，有些job是需要其他技能，类似softskill，竞赛成果等等，这也很花时间培养，在给定有限时间资源下，对于跟dream job离很远的科目可以的话，也许不用花太多时间也是可以允许的

另一个残酷事实：适时的放弃更重要

在上面两个事实下，给定时间又要额外培养特殊技能，人生经历，放弃有时候更重要！

其实国外学分/学科数目不像这么多，但他们每一门课非常扎实，训练效果非常好，学生只要知道自己未来想做什么，然后选对课，只要少少的几门课，是可以达到非常高效率的学习，看过很多高中基础不好的学生，都可以训练成很优秀的大学毕业生

当然了，放弃认真学习会影响GPA，尤其大学GPA影响甚大，影响未来出国机会，所以可以的话，尽量去选的科系，他们的必修课程是对你未来有用的

对于迷思的想法

迷思一： 出路广的科系？

大学招生很多科系宣传自己的科系出路广，未来潜力无限可能

那我们如何用这个简单的科目graph来分析呢？

左边的图是比较扁平式的科系，大家可以发现，只要学习学科A就可以到自己的dream job A，但因为其他学科因为是必修，为了顾及GPA，身为好学生还是要努力学习，所以左边科系CP值：70/40 = 1.75

右边科系是垂直式科系，可以看到他们也要修习四门必修，成本也是40，但效益是100，所以右边科系CP值：100/40 = 2.5

等等为什么右边是100而左边是70，这根本不公平！

没错，这边考虑到一点现实，就是因为学科A看似只有左边科系可以选择，但现实是其他科系也可以选修，其他科系只要选修学科A就拥有跟你类似的竞争力，而他的成本只有额外的10而已，他不需要选修B，C，D，而其他科系要获得工作E的资格就更困难，需要选修ABCD，成本40，在supply-demand 下，工作E应该给予更高的薪资福利，所以效用更大一点

这边是假设劳动市场稳定状态，不考虑未来爆炸是市场需求，例如某科系A突然有爆炸式劳动市场需求，因为科系A本来毕业人生有限，也很难一时大规模扩招，造成科系A的CP值大增，如：近年资工，Data science 相关科系

结论

大家不要一听到出路广的科系就很开心，要仔细去看是否过于扁平，然后每个学科是否熟练度要90%，100%才可以胜任dream job，学科所学技能跟工作连结没有非常紧密，然后又过于扁平，会造成样样学，样样不精的情况（尤其是想认真学但也无法学精，因为上课教的跟实际落差本来甚大）

迷思二： 会写code也可以不读资工系？

简短的答案： maybe is yes！

大家可以把工作A想成就是软件工程师，学科A：coding，学科B： 计算机概论，学科C：资料结构与算法，

的确看到很多非资工系，去当软件工程师，而且也可以做得非常好，他们只要把刷题刷好（coding + 数据结构与算法），还有一些些计算机概论即可

但其实笔者觉得，他们要刷好刷熟也确实不容易，非本科系如果没有在学校学过真的更是困难，从上图也可以知道，要刷熟，熟练度要非常高才可以，花的时间也是很可观的

那资工系就没优势了？

其实软件工程师范围非常广，有前端工程师，后端工程师，AI工程师，devops，种类非常多，而且不同公司对于每个role能力要求也不一样，

对于某类型的工程师，资工系由于对于某领域有knowledge，可以直接当即战力，创造价值，

对不同领域也因为学习到类似的概念，上手比较快，并且学得更快

对任何领域，即使只考虑implementation skill，资工系由于每一们课几乎都要写code，implementation skill也是有一定的水平

不过外系如果可以自修，花一样的时间学习，除了特定领域需要lab大师，有人带效率更高一些，不然一样的学习时间跟强度，也是可以有一定的水平的迷思二： 会写code也可以不读资工系“的隐含假设

笔者觉得只讨论资工系是否可以自修没有太大意义，说实在，只要非常认真聪明够花时间，要自修任何科系（物理，数学，电机）都是可以的，只是大家不这么做而已，为什么呢？

主要是因为反应近年来软件工程师的劳动市场，大幅暴增，所以让很多有志有能之士，他们之前没机会选资工系，跳下来自修而已

就像以前很多人跳下来去当自营交易员，可能还操盘的比纯财金系出来的更好，所以如果对软件工程师有兴趣，真的最简单的方式，就是去选信息相关的科系，如果因为分数不到没选到，也千万不要去重考，（关于重考有几个想法，以后有机会再分享）或是觉得人生毁灭，分数不到也选不到相关科系，就自修花大量时间，还是可以有成果的，笔者认为以后很多科系都会开设程序课程，有心想学还是很多机会的！

结论

这篇文章提供一个科目图的视角来分析科系，主要是提供钓竿，至于怎么抓鱼还是很多艺术跟主观成分在的

不同人对于dream job的定义不同

不同人对于科目难度的定义不同（有人擅长数打工读书擅长记忆）

不同人对于大学时间规划不同（有人all in课业有人注重multi-tasking 恋爱社团打工 读书 有人找人生意义）

简单的分析流程（反推法）

多了解有兴趣工作是否真的如自己预期多看看网络共享（薪资待遇

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