時間段

計劃

說明

研0

1.備考法律職業(yè)資格證書

2.進行實習

3.聯(lián)系導師

如果已經考下來的同學可以不用準備法考了。還沒有考下來的同學，可以抓住這段時間備考。法考一般6月報名，9月客觀題，10月主觀題。所以研究生錄取之后備戰(zhàn)法考時間非常合適。

在法考備考游刃有余或者已經拿證的前提下，再去選擇實習，可以去律所或者法院。

實習非必須，法考必須。

復試階段沒有選導師的話，可以錄取之后聯(lián)系心怡的導師

研一上

1.學習碩士課程

2.閱讀專業(yè)文獻/書籍

3.參加法考

4.刷六級分數或者雅思托福

5.接觸辯論賽

法碩研究生階段的課業(yè)非常重，不要掉以輕心，不要掛科，分數越高越好，事關獎學金。

老師推薦的文獻和書籍一定要認真看。

法考在研一上進行，這段時間也務必繼續(xù)復習。如果這次法考沒過，那就要繼續(xù)進行準備。

如果畢業(yè)之后想在律所工作，尤其是想進紅圈所，那一定要重視英語，六級600+，雅思7.0，托福100為佳。

辯論賽對法律實務很有幫助

研一下

1.學習碩士課程

2.著手小論文

3.鍛煉法律實務

4.尋找心怡的實習崗位，并為之努力準備

為了獎學金，也要好好學習

期望這時候你已經拿到你的法律資格證了，評獎學金的適合會加分哦，找實習的適合也會

選定感興趣的方向開始寫小論文，當為你的畢業(yè)論文練手了，當然如果你能發(fā)c刊，拿獎學金真的很容易哦

可以從法律檢索技能、法條研讀技能、口頭表達能力、文書寫作能力幾方面準備

關注各大律所的實習招聘，研究他們的招聘要求，也去網上搜集應聘攻略

寒暑假

1.實習

如果畢業(yè)想進律所，多實習是必須的。

當然也可以在實習中找找畢業(yè)論文選題靈感

研二上

1.確定畢業(yè)論文選題

2.專業(yè)開題報告

3.做好實習準備工作

4.務必發(fā)一篇小論文

研二上就開始開題了，開題過程中多與導師溝通

研二下集中實習，所以研二上就要開始找實習機會了，五院四系、上交、復旦這類院校的同學，英語能力和專業(yè)實力過關，可以沖擊一下紅圈所

盡量在研二上發(fā)小論文，投稿、見刊都有較長的周期，早做準備

寒假+研二下+暑假

1.實習

2.完成論文初稿

3.還沒有法考的，準備法考

研二下可以進行一個六個月左右，甚至更長的實習，可選擇知名律所、國企、法院進行。盡量能把暑假空出來進行秋招、法考、公考準備。

在實習過程中要為畢業(yè)論文積累素材，并在實習結束后基本完成論文初稿

還沒考過法考的，這學期就要開始準備法考了，務必在研三上考過法考，法碩沒有證，書就算白讀了

研三上

1.潤色畢業(yè)論文

2.準備考公、考編、法考、人才引進

3.秋招

4.學業(yè)考試

5.博士申請

盡量在10月之前基本搞定畢業(yè)論文

在9月-10月參加法考，務必通過

準備11月底的國考，及其他省的省考，以及各地的編制考試

如果想進律所、國企，及其他企業(yè)，也需要準備9-10月的秋招

一般研三上會有一場學業(yè)考試（也有可能在研二下進行），事關獎學金，應當認真?zhèn)淇肌?/p>

如果想讀博，需要整理材料

研三下

1.論文盲審

2.參加省考、事業(yè)編考試、人才引進

3.準備春招

4.準備畢業(yè)答辯

5.

從寒假開始就要完善畢業(yè)論文，確保盲審通過。尤其要注意降重，法碩的論文真的很容易查重不過

想考編制的同學，如果沒上岸或者沒進到理想的單位，繼續(xù)準備編制類考試

想進律所、企業(yè)的同學，如果沒有滿意的offer，繼續(xù)準備春招

5-6月要準備畢業(yè)答辯，處理畢業(yè)相關事宜，需做好時間安排

中文文獻

百度學術

中國知網

萬方數據

學校的電子閱覽室或線上圖書館

英文文獻

谷歌學術鏡像

SCI-HUB

ScienceDirect數據庫

Web of Science

格?；▽W術導航

數據分析工具

Python:用于論文中的數據處理分析，功能強大可以讓你的工作學習效率翻倍。

Matlab:用于算法開發(fā)、數據可視化、數據分析以及數值計算。

SPSS:用于統(tǒng)計分析、數據挖掘、預測建模產品及解決方案。

論文制圖工具

Visio:可以制作圖表、畫流程圖、示意圖等

Origin:畫圖軟件，既可以滿足一般用戶的制圖需要也可以滿足高級用戶數據分析、函數擬合的需要。目前，它幾乎已成為專業(yè)論文SCI的標配繪圖軟件

論文筆記工具

EverNote:可以記錄文字信息、語音、圖片等，網頁剪報功能，讓你隨時隨地記錄收藏好的idea。

Endnote:文獻管理軟件，進行文獻整理，寫筆記做備注，分類，導出期刊格式，進行數據遷移。