
1网络2软件3集成电路如果您希望进入IT行业,那么您先要确定进入这三个方面中的一个。三个方面的就业方向:1集成电路方向,这是一个非常专业的方向,需要求职者有很强的专业知识,这些专业知识很能通过培训来补充,需要很好的类似于大学教育的培养;这类人才就业面很窄,但如果就业了,其薪水很高(当然要看企业的情况)2软件方向,这个方面比集成电路设计在专业上相对宽一些,一个好的软件工程师,也需要有扎实的数学基础。常规的培训可以使一个没有软件基础的人成为一个软件蓝领,但要成为软件设计人员,还是需要相当的工作与学习时间;这类人才大多就业于软件企业;3网络方向,这个方面涉及的面就比前两者宽得多,通过培训可能从一个对网络技术不了解的人逐步成为网络的工程师,因为网络技术是一种更偏向于 *** 作的技术。在就业面也宽得多,因为信息化是一个全社会的工程,政府、企业都在进行信息化,都需要在网络方面寻找合适的人才进行其网络系统的运行、管理、维护。因此,从就业面来看, 网络工程师>软件工程师>集成电路工程师而不同的是,网络工程师却是各行各业所需要的。1企业信息化主管:负责信息化建设中的目标与方案决策,信息化建设中的方向研究;2工程技术人员:负责信息化系统的设计、建设,包括设备、系统、数据库、应用系统的建设;3运行维护人员:负责信息化系统的运行、维护、管理以及基本的开发;4 *** 作应用人员:主要应用信息化系统进行本职工作。在企业信息化建设运行的过程来看,一个企业会把建设过程以外包方式交给专业的IT公司来完成,于是一般一个企业不会有IT系统的工程技术人员,可以说IT 系统的工程技术人员都集中于专业的IT公司;而当信息化系统建成后,企业一般会有一个人,或一个组来负责信息化系统的运行、维护、管理,这部份人是企业必配的,而且从成本角度来看,企业会招聘一个对网络设备、网络系统、数据库、网络管理、网络安全以及基本网络开发都有所了解的人来负责其信息化系统,这类人一般叫网管。这类人的知识是水平性的,多方面的,但不是特别专业的。如果当企业真正遇到非常专业的技术问题,一般会让这个网管带着问题咨询专业的IT公司。因此从这个角度来看,网络工程师的就业面会远大于其它两类工程师。1网络设备技术,这主要涉及网络的硬件建设,包括路由器、交换机、组局网、广网,这方面有代表性的是CISCO、NORTEL;2网络 *** 作系统,这主要涉及 *** 作系统的系统管理与网络管理,这方向有代表性的是WINDOWS 2000、UNIX、LINUX等;3网络数据库,这主要涉及应用于网络的数据库,这方面有代表性的是SQL和ORACLE等;4网络安全,大家不应把网络安全片面的想成对 *** 作系统、应用系统的安全,其实安全问题在网络的各方面都存在,在这方面国内还没有出现比较好、比较全面的认证;5网络管理,这涉及一个局网、广网的综合管理、优化、计费等等,也没有一个综合性的认证;6网络应用开发,企业的网站的基本开发、互动性开发,技术有HTML、ASP、JSP、JAVA等等。这六个方面都是企业信息化必备的因素,所以大家如果要补充自己的知识,可以从这六个方面去补充,自己还要作一个定位,是成为一个全面性的人员,还是专业性的人员。
许多人在看到了it行业的发展前景非常好后,都想转行来学it编程,但是又不相信培训机构,想通过自学的方式学会it编程。
自学it编程是可以的,也是可行的,但是前提是你的时间充足,否测自学就是不可取的。
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尽管现在IT人才紧缺,IT行业前景大好,导致很多人积极投身于TI行业,但是不是每个人都能学好IT技术,想要成为更高级的IT技术人员,就需要更大的努力和付出,那么怎样才能学好IT技术呢?
一、兴趣最重要
俗话说:“兴趣是最好的老师“,像IT技术这样枯燥的课程没有兴趣的引领和积极系统的思考很难去探索,容易半途而废,兴趣一种是本身对IT技术的喜爱,一种是由于工作的需要,通过解决问题而引发的兴趣,平时这两种兴趣要相互结合,在实践中发现问题,解决问题,让兴趣引领你前行。
二、做好计划
每天给自己制定技术要看多少知识点,做多少实践,计划自己每天掌握着方面技术的多少。有计划才能查缺补漏,每天都有所收获,及时记录好所要解决的问题,所要学习的知识点,及时对知识点进行梳理,不确定的即时用实践去验证,不至于整天浑浑噩噩,不了了之,形成不了系统的学习。
三、要多实践
学技术理论是不可少的,但是没有实践支撑的理论,也是站不住脚的,多实践 *** 作才能加深对理论的理解,帮助你记忆知识,实践之后还要多思考,形成知识牵引,和理论知识点联系,形成系统的思考。比如宝德网络技术,在华为认证的培训中就十分注重学员的实践问题,学员甚至有机会参与系统项目的开发和管理,真正做到实践和理论相结合。
四、学习环境
如果你没有一个相互学习、相互督促的同伴,至少也要给自己一个安静的环境,不要相信自己的意志力,人是很容易被引诱和动摇的,解决了环境问题之后,就要看你的毅力了,其实毅力就是一个习惯的问题,虽然刚开始过程很艰难,但是坚持过之后,日积月累,你就发现自己不知不觉中已经学习很多了。
想要自学it,得明白以下几点
1 应该选择什么编程语言
可能困扰编程新手最多的一个问题是我应该学什么编程语言或者我需要学习哪些课程才能做出一个web、一个app,很多人一直纠结这个问题,陷入了东学一点、西看一点的死循环,到头来啥也没学好,这会很浪费时间。
刚上大一的时候,我也很想知道应该选择什么编程语言。我问了很多人,网上各种查资料,但所能得到的答案都很片面,多数对这个问题答非所问,总是回答说“某某编程语言难”,“某某编程语言性能好”。其实作为初学者,我们对计算机体系都不了解,就不要过多地去纠结性能,或者难易等因素,原因我等下再说。
如果你有明确的方向,那么很好选择。如果你想做算法、机器学习方向,那么python是最好的选择。如果你想做web开发,java、php等都可以。如果想做一些更底层的工作,那么就可以选c。当然这是建立在你有明确方向的基础上。可是,很多人都没怎么接触过计算机行业,特别是和我一样刚入学就被调剂到计算机专业的人。对这些同学来说,各个编程语言就只是个名字,除了叫法不一样,你根本不知道它们有什么差别。所以索性不要纠结了,我替你选一个吧。
如果你是在校大学生,那么你有大把连续的时间,就先学习c,然后再学c++。我个人是学c入门的,也许很多人不理解我为什么推荐学c,因为c和c++都很难、很复杂,看起来并不适合入门。然而正是它们的难和复杂才能让你更好地理解计算机系统计算机系统不是指 *** 作系统。学习编程不是学习编程语言,而是学习一个计算机生态,即一个庞大的知识体系。只会编程语言而不理解整个计算机的体系,就像只会写字而写不出好文章。了解c/c++和了解计算机系统是极为贴合的,向下可以帮助你更容易地理解 *** 作系统、编译原理、计算机网络、计算机组成原理,为什么呢?因为较为底层的东西很多都是用c实现的,和系统的贴合度极高,很多教材源码甚至教程,在讲述这些知识的时候都是用c或c++作为媒介。而向上,c++面向对象的机制,也可以做出一些应用,譬如五子棋游戏等,也不会显得那么枯燥。花个小半年时间了解c和c++,之后你就会觉得看书、看资料可以轻松很多。
如果你是一个上班族,但是刚刚学习编程,可能学c和c++对你来说有些复杂和困难,因为学习它们确实是很需要时间。你们不像在校生那样有大把的连续时间,而零碎的时间去学习一个比较复杂的东西效果不见得有那么好,所以可以先学一些更容易见效的编程语言,从python入手吧,至少能快速做出一些小应用,不至于丢失了兴趣,但是真的要入门编程又还得看看与计算机系统相关的书籍,这样才能更深层次地去编程,譬如深入理解计算机系统这一本书可以读很多遍,这本书把整个计算机系统给串起来了。
2学习编程,我需要学习哪些课程?
我要学哪些课程?我为什么要学习如高数、离散数学、线性代数、概率论等课程?
这个问题也是之前困扰了我很久的问题。不过我现在想通了,对于高数、离散、线性代数、概率论等课程,很好解释,做算法的同学肯定知道为啥要学习这些课程。机器学习中会大量用到上述提到的课程,所以会比较好理解。对在校生而言,学校开设的很多课程我们不知道为什么要学,我们很疑惑,不知道学它有什么用,这个时候我们就会很纠结,还会产生抵触情绪。这很正常,因为我们学习得不够深入,自然不能理解它们的用处。
在我看来,大学本科课程更多的是面向“面”的教学,即什么课程都教给你一些,但是又讲得不那么深入;而工作或者读研,更多的则是面向“点”的学习,用到的知识更专。本科时,学校也不知道你以后是去搞算法、还是搞架构、还是搞服务器开发,甚至去搞硬件,所以学校需要你学很多课程,至少有个了解。对学生来说,一方面可以从中选择自己感兴趣的点;一方面也可以对未来的就业方向有些启发。所以即使像数电、模电等课程,虽然之后可能用不着,但是你也要学,并且会花费大量的时间。虽然你最后不一定去搞硬件,但是这些课程也会让你更容易去理解一些知识,比如cpu中的逻辑器件。
如果你在大一的时候就有一个明确的定位,知道自己今后想从事哪方面的工作,课程与课程之间是可以调一下优先级的。不过像大学物理,这种课程确实是对编程没有帮助,但是像我前面所说的,大学教育更注重广度,大物等课程可能就是为了给你普及生活常识吧。
其实,大学教育的问题是普遍存在的,我认为我们学习一项技能的时候,应该采取的是项目驱动式学习,即需要用到什么东西时不会了再去学,而不是先填鸭式的都填进脑子,并且在学习的过程中我们还不知道它这是干嘛用的,等之后用到了,甚至不记得自己学过,反而查资料才会想起:哦,原来我之前学的xx科目是这个用处啊,可是我当时并没有好好学。很多时候学生时间的浪费可能还是要怪老师、怪学校,他们一开始没给我们做好充分的课程介绍。所以,在经过比较多的编程和项目实践后,我认为一个比较好的学习方式是,改良版的项目驱动学习法。即:
学习一段时间,做个小项目,将做项目遇到的问题记下来,针对性地学习相关知识,然后再实践,再学一段时间理论,让知识成网状发射状地变大。当然,项目驱动式学习有一个弊端,就是每次学习的知识都是项目所需要的,很零碎、不成体系,所以需要改良,即在采取项目驱动学习法的时候每天抽一段时间去完整地读一本书,或者一个相关问题的完整介绍,这样就很容易把一些知识成体系地串起来。这样一段时间下来,慢慢的,你就知道我们为什么要学那么多科目,学这些科目能干什么。
谈到数据获取,可能最容易想到的是爬虫,爬虫是一个在知乎上被说烂了的话题,所以我不想多说它是什么。很多时候有人觉得爬虫简单,为什么呢,因为有现成的框架,所以获取少量的数据就比较容易。但是当你需要爬取的数据很大的时候(比如我之前抓取了知乎500万用户的数据,在下班的时间、用自己家里普通的pc,计算机性能并不是那么好,比不上服务器,又要在不被封IP的情况下抓到这么大量的数据,然后对数据进行清洗,最后还要可视化展示),使用现成的爬虫框架就并不是那么容易实现了。况且,我需要抓很多数据源,并不是一锤子买卖。所以我选择去开发一个系统,即在现有的框架下进行二次开发,搭建一个属于自己的爬虫系统,并植入一些算法。我在系统中添加了很多中间件,直到现在,它还可以在10分钟内就部署一个能抓取大量数据的爬虫应用。
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