UCI的留学生小姐姐，带你快速了解IS（信息系统）项目

大家好，我是学姐Tereza，我收到了加州大学尔湾分校的信息系统的博士项目的offer，今天给大家分享一下我就读的这个专业Information Systems。

主要从四个方面来讲：

IS专业是什么？

IS领域的两大热门研究方向？

如何选择最适合自己的研究方向呢？

IS专业毕业后的就业去向有哪些？

1. IS专业的初印象

1) IS是information systems的简称

① 有的IS专业在信息工程学院，有的IS专业在商学院。

② 因为和完全学计算机的人竞争不具优势，所以我全部申请的business school下面的IS项目。

（以加州大学尔湾分校的IS项目为例，研究方向主要分为econometrics和data mining两个。但是这两个方向的学生是同时上课的，都包括management类的课程和programing的课程，这些都是必修课。重要的事情说3遍：一定！一定！一定！要好好打基础，这些课程上学的内容以后写论文都是要用到的。加州大学尔湾分校IS项目的博士一般是5-6年，毕业要求是不用发表期刊论文的，只要有R&R在审即可。但是虽然毕业要求是这样的，不过大家最后都会是有发表论文的，因为以后找教职、找工作都是敲门砖，如果找不到工作，还要继续做博后，又是2-3年的时间。所以我们大多数人就努力一把，多在博士期间发文章，为以后打下基础，即使学校的毕业没有硬性要求。）

2) IS其实是一个计算机方向和管理学方向交叉的学科

① 既要学一些编程语言，比如Java, C, Python等。

② 又要学一些管理类的课程，比如管理学，经济学，计量经济学等。

3) 这个专业有缺点，也有优点

① 优点：综合能力比较强，相比完全学商科的同学来说，你会编程，这在大数据时代是很占优势的；相比完全学计算机的同学来说，你知道管理学的知识，可以为企业或者组织提一些建设性的建议。

② 缺点：两个方向学的都不是很深入，即使是编程语言也只是学一些基础的知识，当自己论文中真正要用的时候，很大一部分还是要自学的。

2. IS领域的两大巨头方向

1) 以计量经济学建立模型为主

① 先推荐两本特别棒的书，关于计量经济学的，《计量经济学导论》和《高级计量经济学及Stata应用》，我就是从这两本书入门，并且在它们的帮助下，完成了自己的毕业设计和毕业论文。

② 再推荐一下这个领域用的主要的建立模型做分析的工具，主要是Stata和R，也有好多人用Eviews，但是这好像是个付费软件，我没有用过，不做评价。这几类软件不管是表格还是画图，都非常清晰。

③ 这个方向主要是对数据集做各种各样的分析，比如使用到的、常见的模型主要有双重差分模型、固定效应模型、负二项回归模型等等，然后对结果的显著性进行分析，最后向数据供给方提出管理建议

2) 以数据挖掘做预测分析为主

① 推荐一本西瓜书，周志华的《机器学习》，这本书我们实验室人手一本，还是很值得学习的。包括很多机器学习的方法，然后介绍得浅显易懂。

② 数据挖掘、机器学习一般用到的语言就是python了，python是比较友好的语言，相比Java和C上手快。（Pycharm提供了一个带编码补全，代码片段，支持代码折叠和分割窗口的智能、可配置的编辑器，可帮助用户更快更轻松的完成编码工作。）

③ 这个方向主要是做预测或者推荐了，举个例子，淘宝对每个消费者推荐的产品是不一样的，这就是他们的数据团队利用消费者的历史数据进行模型建立分析，然后得到其偏好。

3. 如何选择适合你的方向

1) 阅读顶级期刊，看看你对哪个领域更感兴趣,一定要选择国外的订刊来读，因为一般它们代表了最前沿、最热门的研究问题

① ISR – Information Systems Research

② MIS-Q – Management Information Systems

③ POM – Production and Operations Management

④ JMIS – Journal of Management Information Systems

2) 参加一些顶级国际会议，一般出国参加会议，注册费、住宿费、差旅费等学校是会报销的，所以可以提前去自己所在学校的国际交流中心问一下相关事项

① ICIS – International Conference of Information System

② CSWIM – the china summer workshop on information management （中国举办，但是质量也很好，会有全国各地的学者进行学术分享和探讨）

③ PACIS – Pacific Asia Conference on Information System

④ INFORMS – Institute for Operations Research and the Management Sciences

3) 向学院里的老师请教，老师们都是很nice的，他们的意见会比我们自己探索更能帮助我们快速地找到方向

4. IS领域的就业去向是怎么样的呢？

1) 硕士毕业后：

① 专注econometrics方向的同学硕士毕业后，一般投了互联网公司、通信公司、银行的数据分析岗；

② 专注data mining 和 machine learning方向的同学硕士毕业后，一般投了以上公司的算法岗。

2) 博士毕业后：

① 进高校当老师。一般刚进高校，都是助理教授或者是副研究员，教学压力小，但是科研压力大。现在大多数高校开始实行5年制非升即走，所以“青椒”们的压力还是蛮大的。但是当老师的优点就是时间比较自由，受约束少一点。只要自己能主动发论文，申请项目就可以了。

② 进企业的研究所。一般专注data mining 和 machine learning方向的同学毕业后会选择这个，因为毕竟企业的年薪是比高校老师高很多的，有技术的同学往往就会选择进企业。

③ 去更好的学校做博后。这相当于一个跳板。当有的同学找工作不顺利，或者有更高的目标的时候，他们就会选择去top学校，比如耶鲁、哈佛、麻省理工这类学校，做2年博后，有了成果之后再出来找工作，这样相当于你的起点又高了一些。

希望我的分享，能够为对IS专业感兴趣的同学们提供一些帮助。

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