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1 # ASMR舒心
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2 # 琪哥談科技
從社會未來發展來看,學計算機是有前途的從以下幾點來說
1.現在國家把大資料和人工智慧作為發展的規劃當中。
2.未來無人車無人飛機都離不開程式的研發。
3.現在計算機科學和技術是最好就業的專業也是工資最高的專業。
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3 # 使用者101497230499
看學的好不好,精不精了,如果在某一個方便學的比較好,精通的話,還是比較有前途,計算機方面的工作的話待遇還是不錯的,我是學的計算機,精通程式語言,現在做開發,待遇還可以。
就是如果做開發的話,會比較累,加班比較多,看個人吧,如果對計算機感興趣,可以專注一個方面,學好學精,工作還是比較好找,個人提升空間也比較大。
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4 # 月色蒼茫1588
學習計算機當然是有前途的。現代人類文明可以說就是建立在計算機之上的。幾乎任何生產生活都無法離開計算機。
當今世界引領世界科技潮流的公司,哪家能離開計算機。單論國內的企業,百度,企鵝,阿里就不用說了。哪些新興的獨角獸企業又有哪家能離開計算機專業人才?而一般大學的計算機專業據我所知的就有計算機軟體開發,計算機硬體與外設專業,計算機網路技術,計算機資訊管理,計算機應用技術,網站規劃與開發技術,以及新興的移動網際網路應用技術,移動應用開發,遊戲軟體開發。最前沿的人工智慧AI相關專業。還有和計算機擦邊的數字傳媒,計算機動漫設計,電子商務等等。 如此多的專業,一個人要學全是不現實的。所以還是要有針對性的根據自身條件,選自己最感興趣的才是正道。
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5 # 玩著學程式設計
無論是前景,還是錢景,計算機行業都是非常的的不錯的。計算機行業的薪資依舊是最高的,市場的需求量也是比較大的。
網際網路時代,各行各業都離不開計算機,還有人工智慧,大資料,物聯網等的方面,無一不是和計算機技術密切相關的。現在哪個行業,都離不開計算機技術的發展。
所以說,有條件系統學習一下計算機及其相關的知識還是非常的不錯的。最開始學習計算機方面的技術是在“如鵬網”上學習的,還是非常的不錯的,有網路的地方就可以學習,有問題隨時提問,老師實時答疑,口碑不錯,基本上都是慕名而去的。
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6 # TT15399605107
從社會大環境來看,學計算機出來肯定是不錯的,起薪高,升薪快,比起其他專業
從個人看,不是每個人都適合這個專業,可能受不了枯燥,專業的興趣是支撐學習的動力 也不是每個人都學的來,程式設計軟體什麼的難度肯定是有的
所以與其考慮專業的個性,不如考慮自己與專業的有機結合是否合適,能達到最大利益
就是如果做開發的話,會比較累,加班比較多,看個人吧,如果對計算機感興趣,可以專注一個方面,學好學精,工作還是比較好找,個人提升空間也比較大。
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7 # 李不歡2017
計算機有短途,工資虛高,相對一隻可能線大城市工作 為了加班,算下來每小時的生活報酬不錯,但是物價和一線地產屬於苦逼職業。
而且和地域繫結很死。語言眾多,很多還會過時,重頭學。有些轉行做計算機的管理是取向,做不下去了。做別也很多。
吃青春飯的。
未來職業發展看,不佳。如果你飯都吃不上,你要學計算機。如果你想生活更好,請珍愛生命,遠離計算機。
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8 # 老牛影片剪輯
學習網際網路非常有前途,不僅錢多,而且還能領略最前沿的技術,下面的這些專業,你可以瞭解一下。
一,人工智慧領域
現在只要是科技公司,都想和人工智慧沾邊,所以,這方面的人才也是非常稀缺,而且因為人工智慧技術要求比較高,所以入門比較難,如果你能讀研究,可以朝這個方向發展。
二,區塊鏈
現在區塊鏈技術也非常火,除了進行挖礦炒幣以外,現在國內大力發展聯盟鏈,為企業級市場提供優質的服務。所以,這方面的人才也越來越受到重視。
三,大資料
大資料大家都知道,透過海量資料進行資料分析與資料探勘,可以說是精準營銷的基礎,現在網際網路上各種資料,很多公司都會進入這個領域,需求非常大
四,docker,容器雲等
現在非常流行devops ,還有openstack 等等虛擬機器技術,各種雲市場興起,企業內部也利用docker搭建自己的虛擬環境,可以說,運維們又開始要學習一波了。
五,傳統的網站開發
各種語言前端後端,Java python c php 等等,太多了,前端vue,angular ,react 等等前端技術,再加上美工,測試,可以說隨便一個領域都需要無數的人。
六,各種新技術
比如vr ,5g,無人機,自動駕駛,手機應用開發,遊戲開發等等
所以網際網路需要大量的人才,目前中國還在大力發展網際網路行業,相信未來還會需要更多的人。
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9 # 長沙新華小飛哥
可以到這邊看看,進行比較下
還是應該要從事你所最為感興趣的這一塊領域。興趣是最好的老師,興趣是會使你不斷堅持下去的深厚的動力,興趣更能夠讓你能夠不斷地主動地去學習。
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從社會大環境來看,學計算機出來肯定是不錯的,起薪高,升薪快,比起其他專業
從個人看,不是每個人都適合這個專業,可能受不了枯燥,專業的興趣是支撐學習的動力 也不是每個人都學的來,程式設計軟體什麼的難度肯定是有的
所以與其考慮專業的個性,不如考慮自己與專業的有機結合是否合適,能達到最大利益