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是更好的选择。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【计算机系统不是指操作系统】。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操作系统、编译原理、计算机 *** 、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。
只要找到合适自己的学习方式成功转行IT是不难的。
一、首先确定目标,清楚了解IT行业,确定自己今后的发展方向。可以在网上查资料,或者找一家专业的培训机构的咨询老师帮你做一个职业规划。
二、确定适合自己的学习方式,常见学习方式就两种:自学和培训。
自学这条路对于大多零基础转行的人是不合适的。自我评估一下学习能力如何。自控力强吗。遇到问题时的解决能力够吗。并且自学缺乏项目实战经验,这点也是很重要的。
如果做不到这几点,又想提升技能顺利转行的话。建议找个靠谱的培训机构,跟着老师系统性的学习。零基础也不用担心。在蜗牛学苑历届线下学员中,有大部分都是零基础或者非本专业转行过来的。所以我们的课程安排从基础理论知识、实战练习、进阶项目、综合项目分阶段循序渐进,科学完善,系统全面。最重要的是,蜗牛学院有自己一套完整的就业流程,保证你在学好的基础上,有更好更快的就业去向。
好的机构能带你快速入行,给你技术开智,加上你的努力,那最后找到一份高薪的工作就是水到渠成的事啦。
首先,对于初学者来说,学习计算机技术首先要从两个方面入手,其一是学习操作系统知识,其二是学习编程语言知识。在掌握了操作系统知识和编程知识之后,再根据自身的知识结构、兴趣爱好和技术发展趋势来选择一个主攻方向,比如当前选择大数据方向就是不错的选择。
学习操作系统知识可以从Linux操作系统开始学起,一方面原因是Linux操作系统有广泛的应用,另一方面Linux操作系统是开源的,未来可以通过阅读其源代码来深入学习。对于要在IT(互联网)行业发展的人来说,学习Linux操作系统还是很有必要的。
学习操作系统有三个重点,其一是了解操作系统的体系结构;其二是了解操作系统的资源管理方式;其三是了解操作系统的任务调度方式。
在学习操作系统的过程中,还应该同步学习编程知识,编程知识是打开计算机技术大门的钥匙,通过编程语言可以在操作系统的基础上进行功能的扩展。
在未来的大数据、人工智能时代,编程语言的重要性会逐渐得到体现,编程语言的应用边界会逐渐从IT(互联网)行业向传统行业覆盖。从当前编程语言的发展趋势来看,可以重点关注一下Python语言。
学习计算机 ***
一、预习
“预习”是学习中一个很重要的环节。但和其他学科中的“预习”不同的是,计算机学科中的预习不是说要把教材从头到尾地看上一遍,这里的“预习”是指:在学习之前,应该粗略地了解一下诸如课程内容是用来做什么的,用什么方式来实现等一些基本问题。
举个例子来说,在学习FrontPage之前,应该了解这一软件是用来 *** 网页的,且 *** 较简单,很适合初学者使用。
二、“任务驱动”学习 ***
“任务驱动”学习 *** ,就是指先有结果,再研究实施策略的学习 *** 。在任务驱动教学中,打破了常规教学 *** 中由浅入深的基本顺序,每一章节的知识点都是通过几个有代表性的案例来学习的,甚至包括认识菜单。
让你先体会到效果,从而增加学习兴趣。用这种 *** 来学习计算机,尤其是一些视窗界面的应用程序,往往可以达到事半功倍的效果。
三、积极动手实践
计算机是一门操作性很强的学科,计算机学科中的实践,不只是简单地模仿别人的练习。在实践中难得的是有自己的想法,并尽力去寻求解决办法。在这种开动了脑筋的实践中,才会学到真正的东西。古时贤人哲士说:“学而时习之”、“学而不思则罔,思而不学则贻。”
将所学的理论知识与具体实践相结合,这是一种较好的 *** ,一方面可以用理论指导实际,另一方面可以加深对所学知识的理解和记忆,激发起学习兴趣,边学习,边实践,相互作用,相互促进。
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