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1 # 數字化與智慧化
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2 # 好色之圖
我是資深程式碼搬運工,我最有發言權!
首先,必須鞏固基礎,這是你吃飯的本錢,如果基礎不牢固,工作會非常吃力,後勁也不足,我深有體會;
其次,不斷更新知識體系
關於新知識,必須要不斷的更新,例如C++,雖然標準變化很小,但是技術革新速度很快,需要向相關方向延伸,擴充套件知識面,需要學Qt等等,相關知識,而且還需要在某些領域和行業深耕,豐富自己的知識體系,提升自己發現問題、分析問題、解決問題的能力,這樣才有自己的核心競爭力,這是立足的根基,如果基礎不牢固,只有被拋棄的命運,我就是一個活生生的例子,基礎沒打牢固,就轉產品,結果再想回去也回不去了。
再次,基礎和新知不衝突
學習基礎和更新新知識,是不矛盾的,相輔相成,作為程式設計師,不更新知識,只會讓自己更加閉塞,碰到問題,思路不開闊,手裡拿著錘子就只知道找釘子,思想才是硬道理,語言永遠只是工具!
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3 # 鴻蒙至尊
首先,問這個問題,就表明你自己的基礎知識不牢固,我建議還是先繼續鞏固基礎知識,任何大廈的建立,都必須依賴牢靠的地基 ,步子邁的大了,容易扯著蛋.
其次,基礎知識建立牢固之後,再學習新知識 ,效率會高很多
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4 # IT人劉俊明
作為一名從業多年的程式設計師,我來回答一下這個問題。
首先,對於程式設計師來說,不論多大年齡,如果想繼續在IT(網際網路)行業發展,不斷學習新知識是不可避免的,因為IT行業的技術迭代速度非常快,而且新技術往往能夠帶來很多新的模式,所以掌握新技術不僅能夠提升程式設計師的職場價值,同時也會為程式設計師的發展開啟新的渠道。實際上,對於走向管理崗位,或者是行業專家崗位的程式設計師來說,也需要不斷更新自身的技術結構,至少要把握住當前的技術邊界。
對於30歲的程式設計師來說,如果想繼續走技術路線,不僅要學習新技術,在當前的產業網際網路大背景下,還需要學習一定的行業知識,行業知識與計算機技術的結合會為程式設計師帶來更大的發展空間。從產業網際網路時代發展的大趨勢來看,基於技術來為行業領域賦能還是有很大想象空間的。
從當前的技術發展趨勢離開,雲計算和大資料技術的體系結構已經比較成熟了,而且當前很多傳統行業企業在陸續實現業務雲端化,而業務雲端化之後必然會釋放出大量的大資料開發需求,這是一個比較明顯的發展趨勢,所以當前大資料領域的技術人才需求量也比較大。從近兩年大資料方向研究生的就業情況來看,從事大資料平臺開發崗位的畢業生更多一些,相關崗位的崗位附加值也比較高。從這個角度來看,當前30歲左右的資深程式設計師一定要重視雲計算和大資料相關知識的學習。
從技術發展趨勢來看,在大資料之後,人工智慧將很有可能會開啟一個更大的價值空間,當前很多大型網際網路(科技)公司也積極佈局人工智慧領域,當前也有很多中小科技公司在微軟人工智慧平臺做一些行業應用上的創新,雖然當前人工智慧技術離全面落地還有一段距離,但是在5G通訊和物聯網的支撐下,人工智慧產品的落地應用場景會逐漸完善。從這個角度來看,當前的程式設計師也應該重點關注一下人工智慧相關技術的學習。
不論是學習大資料技術,還是學習人工智慧技術,在學習的過程中都需要一定的場景(資料中心)支撐,所以程式設計師最好能夠結合一下崗位任務,這樣不僅能夠解決實踐場景的問題,還能夠藉助於開發任務而深入學習下去。另外,基於開發任務來學習新技術還會獲得更多的資源配備,同時也會有一個較好的交流環境。
產業網際網路時代將是平臺化時代,平臺化時代的一個重要特點就是網際網路的資源整合能力會更強,大量的傳統行業資源會向網際網路平臺彙集,而這個過程就需要程式設計師能夠基於行業發展的訴求,來透過技術為傳統行業發展賦能。對於程式設計師來說,掌握行業知識是能否完成行業創新的重點。
最後,對於30歲左右的本科程式設計師來說,如果在條件允許的情況下,應該考慮讀一個研究生(可以考慮非全日制方式),透過讀研一方面能夠提升自身的人才層次水平,另一方面也會為自己開啟更大的視野,在未來的行業人才結構升級時,會有更多的發展機會。
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5 # 進擊的科科
首先,對於程式設計師來說,不論多大年齡,如果想繼續在IT行業發展,不斷學習新知識是不可避免的,因為IT行業的技術迭代速度非常快,而且新技術往往能夠帶來很多新的模式,所以掌握新技術不僅能夠提升程式設計師的職場價值,同時也會為程式設計師的發展開啟新的渠道。
當然如果想繼續走技術路線,不僅要學習新技術,還需要學習一定的行業知識,行業知識與計算機技術的結合會為程式設計師帶來更大的發展空間。30歲不應該一味的追求技術,可以兩者相結合,才可以快速發展。
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6 # 以碼為梯
這兩項肯定是都需要的,但是這兩者肯定分開來談的,而是需要緊密結合起來看的。程式設計師應該持續吸收新的技術以及框架,可以在學習新的技術時,多思考一些以下問題,就可以做到兩者兼顧
新技術出現的背景是什麼?
新技術與現有同類技術的相同點與不同點在哪裡?優勢在哪裡?
新技術的核心原理是在哪裡?學習並掌握它!
將新技術與基礎相關聯,學習技術所使用到的基礎
經過上面幾個步驟,就可以做到既可以學習新技術也能持續學習基礎。
其實這裡已經形成一個閉環,學習新技術之後自己基礎的知識會得到補充,後面遇到使用相同基礎的新技術時學習速度會很快,而且也能再次從新技術中吸取新的基礎知識
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7 # 源起
無論新知識還是老經驗,30歲了能做出一個有一定影響的個人作品很關鍵。如果你不在大廠的話。跨越一個“階層”是很重要的目標。沒法都在職場。
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8 # 守龍護鳳
作為一個從事網際網路IT領域研發工作多年的社會人,看到你這個問題的時候,頗有些感慨和遺憾的。
你這個問題看起來是個單選,但做技術的同學都知道,這兩者缺一不可,你還猶豫著要看那個,不如你好好想想你到底為什麼做程式設計師這麼久,我不知道你的段位如何,但有這個疑問,你的成長會受限很多的,你給自己的目標和天花板估計離你自己也很近。
作為技術,基礎是根基,所有的語言體系和框架工具的底層邏輯都差不多是互通的,基礎不牢固,所有的都可能是浮雲。其次,新的知識是你不斷突破個人技術壁壘的基礎,也是你能夠在網際網路領域中如魚得水不脫節的根本,沒有誰是隻吃老本就能和網際網路新人打成一片的。如果你的目標是架構師、技術管理者,基礎不行,知識積累不夠,那什麼都是白搭。
30多歲,是國內程式設計師可能迷茫的非常時期,這個時候對於自己從事的職業以及相關技能應該需要更加清晰的認知了,希望你一切都好。
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9 # 徐程先序森員
首先之所以會發出這樣的疑問肯定也是深知程式設計師這門職業是青春飯,跟國外的風氣不一樣,國內的整個風氣都是儘可能地要讓員工來創造最大的價值,等到你無法創造出他們想要的價值,同時他們又有更好的人員可以補充的時候,你就註定是要被淘汰的那一個。
35歲對很多職業來說是個坎,程式設計師這門職業需要不斷地去學習新技術,技術更新迭代得非常快,你需要時刻保持充沛的精力去學習新知識,這就跟其他職業不太一樣,不一定能靠經驗吃飯,很多時候你的經驗已經是過時的,雖然它可能還能起一些作用,但最終應該不適應高速發展時代的要求了。
除了不斷地學習之外,程式設計師還要能夠加得起班,國內就是這個風氣,可能短時間無法改變,就算再多的人發出呼籲,最終還不是得看發工資人的臉色辦事。年齡上了之後身體精力就大不如前,你發現年輕的時候通宵兩個晚上,第二天還能如往常一樣地去上課。現在的你卻連一宿都熬不起了。
30幾歲的程式設計師大多也有了家庭,有了家庭之後你會發現身上的責任變重了,而且家庭會佔掉你非常多的時間,導致你無法經常加班或者去學習新技術。在你最需要養家餬口的時候你卻發現自己竟然已經開始無法勝任工作了,想想還真是可悲。
說了這麼多無非就是想吐槽一下程式設計師這門職業,壓榨完你的青春就把你無情地拋棄了。
當然生活還得繼續,你身上還有擔子要挑起來,我認為30歲之後的程式設計師需要兩手抓。一手抓技術,一手抓副業。
技術上你要保持學習的狀態,可能你無法像以前一樣花大量的時間在學習上,但你可以利用瑣碎的時間去學習,至少你的保持對這個行業的新技術的瞭解,而不至於過早的被這個行業out。因為你還很有可能需要一直靠著這門技術生存下去。
至於為什麼要發展副業,因為你無法知道可能哪一天你就被行業淘汰掉了,副業可能讓你更加從容地面對生活。副業上的話可以找一兩門適合自己的副業先試試水,如果副業可行的話就慢慢的將重心轉移到副業上來,慢慢的轉型過來,畢竟高齡程式設計師在國內真的不怎麼吃香,你需要能夠掌握自己人生的方向,不要被動的去被改變。
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10 # 神州邦邦
我認為,兩者都要兼顧,鞏固基礎是為了在這個崗位更快、更有效率的完成任務,學習新知識,是為了更好的完善自己的知識體系,對自己來說,有一個更好職業規劃發展,學習新知識也是對知識的迭代更新,對自己的知識儲備的更新也能很好的跟上社會的發展,更能體現自己的價值。
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11 # 引邁資訊
不得不說,35確實是一個程式設計師的轉折點。
2021年,30歲的我還能在程式設計師這個崗位幹多久?
拼命加班工作,期望升職加薪,老闆總是視而不見!跳槽面試,許多未曾見過的需求問題,讓自己對未來更焦慮!是繼續在這座繁忙的城市漂泊,還是改行回老家發展?一直在低頭玩手機亦或埋頭寫程式碼的你,猛然抬頭一看有沒有發現伴隨著疫情,2022年已經過去近三分之一了?
就現在經濟大環境而言,很不樂觀,程式設計師的日子也很不好過,無論是還在找工作的、還是已經入職多年、哪怕做到專案經理技術經理的,壓力都異常巨大,似乎處處充滿危機。
1.要有個一技之長
新技術層出不窮,而核心的精髓的東西卻變化不大,就像.NET,VS的版本不斷更新,而.NET核心的最新版本也才6.0,所以,作為程式設計師,我們要多掌握核心的東西,精髓的東西。
很多人貪多、貪全、不夠深入,我們似乎什麼都會一點,什麼型別的專案都可以做,B/S的、C/S的、資料庫的、分散式的,等等,但是,卻不敢說,在某某方面,我的水平已經超越了圈中同類型的80%的人。只是我能做的,大家都會做,而且,我也沒有把握比別人做得更好。
必須要讓自己有價值,而自己的價值在於不可替代性或是難以替代性。你與僱主的關係就從被動轉向了主動,你就有了談判的籌碼。
2.深挖一個領域
當你在某個小領域鑽研,你一定會有很多心得,積累了很多經驗,80%的人在碰到某個問題時就停止向前了,在這個小領域的水平就到此為止了,而你卻不斷地解決這些問題,不斷地超越那80%的人。
而且,很可能的一個情況是,作為幾年鑽研的一個副產品,你積累了一套類庫或框架,而基於該類庫或框架來開發該領域的專案,不僅開發速度更快,效率更高,而且專案的質量更有保證。
3.善用網際網路
都2022年了,還是it不懂業務,業務不懂it?
網際網路時代的一個好處就是,任何人都可以以非常低廉的成本來向大眾市場展示自己或自己的產品,評判你價值的是整個市場。你可以把自己的經驗能力說明放到自己的部落格上、寫專業的技術文章來分享知識、順便推廣自己,或者把積累的框架放到網上去賣,或者去專案交易平臺接那些與你精通的領域對口的專案,由於在這個領域你超越了80%的人,所以,成功接到專案的可能性是非常之大的。
有了這些基礎,以後就算是靠技術創業也是有可能的。改變必然是相對痛苦的一件事情,需要脫離自己的舒適區,關鍵是我們是否真正的邁開了那一步。接下來上天自會安排好所有的去路。
三、寫在最後,勇敢的邁出那一步
今天只有殘留的軀殼
迎接光輝歲月
風雨中抱緊自由
一生經過彷徨的掙扎
自信可改變未來
問誰又能做到
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我不知道你的基礎如何,但總的來說既要鞏固基礎,又要學習新的知識。我不知道你是嵌入式領域開發,還是作業系統底層開發,還是應用開發?還是Java開發?我就隨便在我自己的大資料人工智慧領域( 大資料人工智慧其實不可分的)列舉一些吧,僅供參考,不喜勿噴!
第一,最重要的是數學基礎
人工智慧時代和數學有關的基礎學科變得極為重要:人工智慧核心學科—機器學習需要數學、機器人的視覺和嗅覺核心部件—感測器需要數學、自動控制原理課程需要數學,可以不誇張的說沒有數學一切變得都是表面的東西。和數學相關的學科有:高等數學、機率論和數理統計、邏輯數學、線性代數、運籌學、實變函式和複變函式等等。
第二、設計思想
1、程式設計設計思想:例如自頂向下的面向物件設計思想和自底向上函數語言程式設計設計思想
2、 演算法設計思想:例如大學必修課經典的資料結構和演算法課程和人工智慧時代的機器學習相關演算法
第三、學習具體的大資料技能,如下圖所示。
《大資料和人工智慧交流》的宗旨
1、將大資料和人工智慧的專業數學:機率數理統計、線性代數、決策論、最佳化論、博弈論等數學模型變得通俗易懂。
2、將大資料和人工智慧的專業涉及到的資料結構和演算法:分類、聚類 、迴歸演算法、機率等演算法變得通俗易懂。
3、最新的高科技動態:資料採集方面的智慧感測器技術;醫療大資料智慧決策分析;物聯網智慧城市等等。
根據初學者需要會有C語言、Java語言、Python語言、Scala函式式等目前主流計算機語言。
根據讀者的需要有和人工智慧相關的計算機科學與技術、電子技術、晶片技術等基礎學科通俗易懂的文章。