本人计算机专业大三在读，准备考北邮的研究生，由于个人爱好开发app多一点，想在研究生时期多学习相关的内容，所以想报软软件学院的研究生，但是有学长说软件学院的规模不如计算机学院大，推荐计算机学院，所以想向有经验的前辈们请教一下这个问题，另外就是数据挖掘这个方向，看到一些家里人朋友的孩子都在做这方面的研究，想知道数据挖掘的前景如何

因为是圣诞节 ， 无法和学校联系，缴费截止日期又快到了，所以想问问这种情况直接把手续费补交上就可以了吗？ 汇之前的手续费是不是还要再加手续费……

请详细分析利弊，不用考虑我的个人情况，如果需要，我会详尽回答。

本科学财务管理或会计的学长，读完IT类的研究生，相较于其他背景的同学，优劣势在哪里。在他们选择的工作中，有没有比较好利用商科知识，有没有比较好的财务知识与IT技术比较好的就业契合的岗位，在他们的工作中遇到的。

他是我朋友，全国排名前几的大学化学工程硕士，2013年毕业后一直在某事业单位工作，做的是化工咨询与服务，与研发无关。感觉荒废2年多，9月离职，想换行业做互联网运营，未遂。后面，受打击后，想回化工研发本行，未遂。失业中。。。。万能知友，给个建议吧。

本人某上海985小硕，研究课题是“基于复杂网络的电网脆弱性研究“。一起一直没怎么搞课题，上海你懂得，大多数研究生期间一直在实习，给导师做那些没啥用的项目（硕士期间做了个与PLC，伺服电机相关的工程项目）。但是最近临近毕业，天天对网络的数据分析，看国外文献，突然对数据这块感兴趣了。工作找好了，找了个码农的岗位，但是想做点有水平的岗位：数据挖掘，机器学习之类的。旁边的博士都夸我适合干机器学习，挖掘类的工作。我不知道怎么办，应该怎么搞下去。附：我的专业是双控（控制理论与控制工程），导师搞液压的，课题自己弄的。机器学习基础基本为0，就这半个月天看文献，写python 才喜欢的。

个人学习简介： 有过大大小小网络开发经验（非游戏相关）； 人工智能火热，跟风学了机器学习等相关知识皮毛（但感觉这行当最后有些拼科研水平拼机器，对于初生牛犊很难扛）。兴趣： 喜欢倒腾技术或非技术的工程问题。问题： 1、经常有创业冲动，寻求创业点子，想出的点子经常被自己否决（1.难度太大，起步缺少相关人才；或 2.当前市场已有相同或相似度高的实现，甚至巨头。） 2、时机，离毕业多久？先囤积知识后期发力还是边创业边提高？ 3、由普通项目发展为创业项目还是由创业计划书得到认可并获得肯定/投资再着手？希望得到你们的建议，谢谢(๑• . •๑)

我个人觉得，以数据挖掘的计算机博士为例，在读博期间，大约有两种模式。模式A：接触许多实际的数据挖掘项目，成功地做完项目，解决了实际问题，从而发一篇paper。模式B：研究数据挖掘的算法，看paper找idea，然后进行算法accuracy的提升，或者自己提出一个好算法。实验结果在public datasets上跑得好就发一篇paper。所以我的疑问是，对同样一个资质水平的学生来说，这两种模式哪个就读时更好的成长？哪一种毕业后在工业界更具竞争力？我自己认为读博时B类型更好，因为能打下深厚的数据挖掘基础。而我导师却认为A在工业界更有竞争力，项目经历丰富。各位的看法是？

我觉得企业管理是个比较特殊的学科，单纯掌握好理论的不一定是优秀的。如果限定方向，想知道市场营销或人力方向的答案。素质和能力，或者关于就读时该做的准备，怎么做才能更优秀？谢谢各位前辈指教。