大四的我又重新翻开数据结构与算法的学习书籍，辅之以C/C++的学习，发现了过去学习中的一些误区，如果以当下的认识再重新系统的学习这一系列的知识，我想会更顺手一些，所谓： 温故而知新，可以为师矣
搞清楚专业定位
哪怕是双非这个专业学好也很强硬，对于信息管理与信息系统这个专业的定位不管是互联网舆论或是校园内都有着太多的负面评价，首先是学这个专业的人都不自信，长此以往形成继承式摆烂，不能否认有一些优秀的师哥师姐，但大部分人将来从事的工作好像和这个专业丝毫不沾边，这就造成了基础理论打不过专业选手、实际应用也比不了专业选手，我归纳了大学期间所学的专业课，可大致分为以下几类：
- 数学类
- 计算机类
- 经济管理类
但是与计算机科班比起来好像就多了一点点经济管理类的知识，论数学类与计算机类课程的学习深度与广度都比不上科班的学习，当然大部分科班出身的同学也达不到用人单位要求的专业水平，所谓：师傅领进门，修行在个人
回到话题本身，信息管理与信息系统的一级学科是管理科学与工程 ，对口岗位是产品经理再合适不过了，但管理学课本上对于这个大类的解释倾向于数据对于决策的作用，最后还是落脚到数据科学与系统工程两个维度，但无论哪个维度前提是对于计算机理论知识的充分掌握。
因此可以着重培养自己以下四个方面的能力：
- 数学理论知识应用的能力
- 系统工程开发的能力
- 经管类思维能力
- 沟通协作解决问题的能力
对于数学的学习
首先，我觉得我的数学不是非常好，至于评判数学好坏的标准我也不明白，是会证明还是会应用？是应试教育下的高分还是奥林匹克金牌？是数学建模竞赛拿奖还是数学竞赛拿奖？（以上经历我都没有过😁，让一个考研混子来讲对于数学的学习认识感觉有些自愧不如）。但我觉得都是建立在基础理论的把握之上，有的题之所以难是因为综合性比较强。除了高等数学、线性代数、概率论与数理统计 （筑建基础必须要好好学习的三门课程），其次就是运筹学、离散数学 。我对于离散数学的存在有一种特殊的感觉，如果说数据结构、计算机组成原理等课程是方法论，离散数学就像是世界观 。
数据分析、数据挖掘 在掌握以上理论课程的基础上还要对于R、Python编程语言 以及数据库相关知识、数据库应用、SQL语句 有充分的学习，详见： 某厂数据应用工程师笔试凉凉经验 ，对于数据量没那么大的非研发企业内有些数据分析岗位也还是做PPT，基础的统计汇报技能对于任何一个岗位都是有相对优势的。
对于编程的学习
大学四年，我接触了各种各样的编程语言，细节上除了特性与应用场景的差异，在对于整体的把握上并没有什么区别，所谓：万变不离其宗
对于基础编程语言的学习
高中的知识体系庞大，学习内容复杂繁多，主要是为应试，很多情况下我们不会再去问为什么？比如说一些化学反应以及数学、物理公式，如果要讲明白，极大可能耽误教学进度有些知识甚至需要用到大学的推导证明，对于以应试为目的的学习，多问了反而在心中留有疑惑，显然是没必要的。但是大学内的教学计划也是既定的，对于我们个人来说再用高中的思维方式可能显得不那么适用，如果真的想要在自己的专业继续发展，长远来讲，多问一个为什么是有必要的。 以我的经历为例：为啥大部分编程语言中小数数据类型的定义叫浮点型，浮点 一词有什么特殊含义吗？这个问题在最早学习C++的时候我竟然没有好奇，直到我学了计算机组成原理的一部分。或者，学习完计算机的堆栈设计对于函数调用、执行过程的理解也会更深。我突然明白在学习完底层设计之后，对于编程认识的提升有很大帮助。假如我一开始就多问一个为什么，是不是之后的学习就会更顺畅一些？
对于很多情况下的一头雾水，需要自己搞明白，克服最初接触编程语言的畏难心理，其次就是教学衔接的问题，与中学不同，每门专业课老师不一样，当我学完C++之后再学数据结构的时候有一部分内容在衔接上有些问题，模板类是什么？之前的课程没讲、考完试就万事大吉，导致之后的课程教材有的地方看不懂。
首先不要怕与老师沟通，其次很多问题还是要靠自己解决。
对于开发框架的学习
技术飞速发展，更新迭代速度快必然导致很多东西课堂上学不到，所以要靠自学，B站 上有不少课程都可以用来学习，面向实际应用，对于就业或者拓展视野都有很好的帮助，对于前后端开发的岗位，本科课程远远不够，哪怕是研究生也要专门学习，至于人工智能、算法岗就需要学历与能力 同时具备了。
反过来讲，不能因为当前没有具体应用的知识就不去学，既然这样设计就有一定的道理，在将来科研、工作岗位上的各种问题、各种情况发生时没人问你学没学过，这也是好高骛远 的我的一大弊病，趁年轻多积累，方能：厚积薄发
思维培养与表达沟通
大学期间我最喜欢上的课程就是管理学与经济学，也都取得了相对较高的分数，我并没有刻意追求高分，而是在特定情境下思考问题是一种享受，站在理性经济人、社会人、复杂人等各种角度看待问题，课堂上也有很多有意思的案例，课后我会关注一些商业的、互联网新闻和发展，并假设要是这个事发生在我身上，我会怎么解决。
其次就是，对于表达沟通的锻炼，我在很多情况下是打破应试教育的枷锁，我之前很惧怕沟通，培养自信心敢说敢讲，初入大学我并没有盲从式 的读研的目的（考研也好、保研也罢），对于大部分人来说，智商都在平均水平上下，相差并不大，如果想要发展的更好，很多情况下需要对于情商的培养，个人认为高情商的前提是尊重，学会站在别人的角度思考。
如果要再说些什么，那就是学好英语，我是出于对于中学应试教育下英语的培养方式不习惯导致的厌学英语，但是随着对于计算机的学习，我慢慢的放下了偏见，当理解一些专业词汇的时候英语可能比中文更合适，想要阅读一些国外的博客、书籍不得不学好英语。
结束语
我大学的前两年都在完成我心中的小目标，没有刻意追求过绩点，感兴趣的课程潜心学习取得了不错的成绩，我有过各种尝试，校内有校外也有，学生工作、校园活动、主持接待，跟着老师做过项目，自己组队参加过一些比赛，也被拉去参加过比赛（有一次分身乏术导致中途退出，最后队伍拿了国二），体验过街道体制内的工作状态，去过国内还不错的科研院所参加夏令营，幸运的拿过一些荣誉，参加过线上秋招、线下招聘会，经历的过程中就会有认知上的改变，认知改变的情况下提升自己的软实力，尽管当前的一些经历不可量化，当然我也有很多事没做成，归根结底还是惰性、贪玩，还有一些话留在结尾：
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敬畏规则： 大到自然界，小到一个组织，都是在规则下运行的，对于大学里面的保研与考研，都需要专心准备，在规则范围内内卷，我从一开始就知道保研的规则，可是我并没有为之付诸行动，哪怕将来如果真的读研，评一些奖项、荣誉，也都是在规则下进行的。
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机会垂青于有准备的人： 小学课文里的话，今天的我有了更新的认识，参加夏令营的时候，同屋的室友来自山东大学，是学控制的，聊天中我得知他大学没有午休，全是在实验室度过 。当然身边也有一些精心准备过后，未能如愿保研的同学，尽管结果不如人意，也应经超过很多人，或许将来复试也会用到所准备的材料。人工智能需要数据训练，人也需要经验积累，很多事不是一蹴而就的，养成终身的习惯并坚持下去，对于剩下的人生路来讲是必要的。
很多情况下人没有危机意识，我的大部分时间也是吊儿郎当，但是我不后悔，用最后的大学时光尽可能的再做出些改变，珍惜能够通过努力到达更高平台的机会，尽可能的有一个学历上的提升。
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。