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职业分析与计算机方向的选择、发展
一：编程学习解读与职业分析
导入：编程学习的主要问题：
学到什么程度才叫精通？35岁行业危机？总是和企业的要求有距离？
1.编程的学习阶段：
首先，我们要在思路上做出一个改变，编程学习，不单单是让你去解题；去背书。而是要从一个 "做题家" 变成 "创造者"，创造天地万物，大小神明。而编程技术就是我们去创造这个世界的法术。编程的本质实际上就是在模拟现实，我们要做的就是用技术工具去创造世界。
我们要去思考，我们所学的这些东西有什么用？要怎样去使用？想一想你当前所学的这些技术，在你想要创造的这个世界里，它能够发挥出怎样的作用和意义。设计重于一切，先理清思路再编写代码。
（1）入门阶段
作为一个初学者要怎样去接触编程：
- 要想学习编程，得先学会使用工具
- 再学操作，最后再深入其原理
- 先学会一门高级语言，有助于我们更好的去理解计算机基础
- 编程的学习方法：我认为学习编程最好的方法就是 "复现" ：复现前人的代码，去深度的理解、思考前人的思路，最后尝试着去完善
（2）熟悉阶段
- 这个阶段最大的问题就是学的越多；忘的越多，这个问题也是大多数人都会遇到的问题，也许有很多人现在正在经历，后面的内容还没有学会，前面的就已经忘掉了，此时就有人会重新回顾前面所学习的内容，反反复复，导致进度条很难推动，情绪也越来越焦虑，这种焦虑初学者往往都会经历，所以不必担心。
- 大家都知道，我们学习数学应该记住数学公式；学习英语应该记住英语单词；那么我们学习编程，应该记住的是什么呢？编程语法？代码公式？还是设计模式？其实都不是，我们应该记住的是编程思想，也就是我们自己的编程思维。编程语言说到底只是一个供我们去使用的工具，因此没有必要死记硬背，更不能死记硬背。
- 我们学习的所有的计算机技术和计算机概念，只有两个目标：解决问题和更好地解决问题。如果你去学习一项技术，学到最后连自己都不知道这项技术可以去解决怎样的问题，那这项技术基本就等于白学。因此在编程学习过程中往往要以问题为导向，发现问题，解决问题，优化方案。而最重要的则是勤加练习。
- 所以，我们学习编程，学到最后会忘记，忘了便忘了，没有人会记住所有东西。编程从来都不是靠背就能学会的学科。在这么多年的学习生涯中，我们会发现一个神奇的现象，学习一项技术，如果经常使用，经常与人去讨论这项技术，基本上是很难忘掉的。经常用的不需要去背，而不经常用到的东西也没有必要去背。
（3）学到什么程度才叫精通呢？
解决这个问题的前提，大家要先思考以下几个问题：
我们在学习一项技术前，要先对这项技术有一个大概的了解：
我在学什么东西？它存在的意义是什么？
之后，我们在学习的过程中一定要去实践，切勿纸上谈兵：
这项技术有什么用？怎么去使用？
大多数人在学的过程中，往往只是把前两步给完成了，这样最多叫做熟练，你只是熟悉了怎样去使用它。如果想要把这项技术掌握到精通仅仅是这样并不够，还要解决下面的两个问题：
为什么是这样？还能怎么样？
想要解决这两个问题，我们就要去深入了解它的底层，熟悉它的原理；可以自己去优化、设计、实现。如果把这些内容给弄清楚，就说明你已经半精通了这项技术。但是还不够，你还要将它们代入到工程，到这里如果全部都弄会的话，才真正意义上达到了精通。尽管以后忘了，也就忘了，因为这项技术的精髓你已经掌握了。
补充： 如何做笔记？
不要去把别人讲的话原封不动的抄写下来，这样做意义不大。笔记里应该去记你对这个概念这项技术的理解；最好放上自己写的代码的一个demo。当你需要用到这项技术的时候，就去看自己写的demo去回忆这个概念的使用。
2.职业分析
（1）岗位分析
| 职业分析 | 描述 | 具体事例 | 岗位分析 |
|---|---|---|---|
| 计算机科学家 | 奠定学科基础的系统结构 | 研究的是计算机是什么？怎么构成的？研究的核心就是怎样以更快的速度去处理更多的数据 | 在国内的大厂很少见，一般是在一些研究所、研究院。这个岗位并不适合就业，最好的出路就是留校 |
| 研发工程师 | 给技术从业者提供技术工具 | 比如C++；Python；Java这类编程语言本身及开发数据库这类存储工具。结合最基础的计算机理论去研发这些技术工具 |
在一些大公司；商业公司；研究所；高校。岗位薪资高，相对来说比较适合就业，但要求也很高，硕士居多 |
| 开发工程师 | 解决现实需求的产品应用 | 比如写个APP；做个网页；游戏等等。使用技术工具去实现业务，把技术和业务更好的结合，侧重一半技术一半业务 |
80%从业者在做的，绝大多数人的未来。岗位最多，薪资跨度大（大到几十万，小到几千） |
| 计算机结合某个领域的特定解决方案 | 比如CAD这类工业软件、人工智能、计算化学等这类自成一派的交叉学科 | 多为高校；研究所。交叉是大势所趋，但交叉不适合就业 | |
| 站在政策的角度来看行业 | 国家规划 |
注意： 到了这里，补充一点，现在很多人都担心计算机行业是不是不行了。但计算机发展到今天已经与所有的科技发展密切挂钩。科技是第一生产力，大家如果想要判断计算机的发展方向在哪，不要去看什么营销号，更不要盲目跟风。可以去看看国家的规划，尤其是十四五规划。大家一定要站在政策的角度来看。
（2）程序员未来发展方向
- 下面我们从上面的第3点（开发工程师）切入，我们的发展要么往底层走（研发工程师；计算机科学家）；要么能够去熟悉某一个领域，对于业务非常的精通。
- 既然选择了计算机这碗饭，我们就要知道，对于这个行业来讲，学习是持续性的。入职只是新一轮征程的起点，把学习当成一种习惯，不要把它当作负担。
只要还是吃计算机这碗饭，那么未来的发展方向大致分为两种：
- 业务开发方向 ------ 围绕海量数据的处理和解决方案
这个方向的最多特点就是技术壁垒不高（在同一体量下，技术差距不大），相对来讲更加着重业务，也要项目经验丰富，有团队统筹能力
什么叫做体量：
比如从一个小公司到一个大公司，有一个非常重要的指标，就是数据量。越大的公司数据量越高，如此庞大的数据对于服务器、底层优化、安全性等要求会很高。而关于数据量带来差异的同时也带来了另一样东西，也就是海量数据的处理和解决方案
而关于未来发展有一个很重要的能力，也就是工程能力：
（1）分析业务
（2）技术选型
（3）团队统筹
工程能力也就是你能够从0到1的去完成整个项目的过程，统筹团队解决问题完成需求的能力，也就是解决方案。你统筹多少人完成了多大的需求也就决定了你值多少钱。
- 技术专家方向 ------ 底层的计算机基础知识深入，计算机技术工具的研发方向
这个方向着重计算机学科的学习（比如四大件要学的更深），深入底层，这个方向的核心只有一个就是优化能力：
- 用更少的系统资源以更快的效率完成
注：
要么去提升工程能力，要么去提升底层能力。来应对程序员35岁行业危机
不要相信一些程序员的二次培训机构，没有实际意义。把综合能力提升上来才是最重要的
二：计算机方向的选择、发展
1.计算机三大方向：
（1）理论计算机科学：
理论计算、信息编码、数据结构和算法、程序设计语言等
- 很难在企业中找到相对应的工作，一般在实验室，对数学要求极高
- 发论文极其困难（很难毕业）
- 对于科研，由于是基础理论研究，经费很难申请
- 入门门槛极高，且大环境不好（在慢慢的变好）
- 一般停留在科研阶段，公司不做
- 基本全是卡脖子的东西（编译器；编程语言等）
（2）计算机系统科学：
计算机体系结构与工程、性能分析、安全和密码学、并行计算、分布式等
- 对代码功底要求极高，且项目周期很长
- 需要对计算机系统十分了解，学习周期很长
- 对于科研，经费极其充足
- 基础架构、解决方案、优化、设计、高性能等
（3）计算机应用科学：
人工智能、计算机图形和可视化、数据库和数据科学等
- 跟计算机本身没有太大的关系，更多的是利用计算机去解决一些问题
- 不需要特别强的代码功底和数学功底
- 上手很快
C++（注重学历、经验）、软件开发、嵌入式开发、游戏开发等AI人工智能（门槛非常高、能够落地的东西非常少）
2.计算机大的方向：
- 十四五规划：国家政策代表一切
- 408的改动：大纲的改动
- 未来技术学院的落地：对交叉专业感兴趣的可以考虑
3.良好的学术道德
- 合理的时间付出是必须的（不要间断性学习）
- 可以去焦虑，但要良性焦虑，不要干扰自己的情绪
- 作为计算机专业的学生，大脑要跟着逻辑走（随时随地都要有解决问题的步骤）
- 敢于挑战传统思维（不要盲目的把前辈说的话奉为真理），不要随波逐流
- 保持初心！！！
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