學習打字。

學習電腦的第一步就是學會打字，打字是學習電腦的基礎，我們在學習it技術的過程中，需要不斷地輸入文字，搜尋內容，查詢資料，這些都是需要打字基礎的。

2/7

熟悉使用作業系統。

如今主要的操作的系統有windows作業系統和linux和unix作業系統，但是我們日常使用最多的還是windows作業系統，因為它使用起來方便快捷，資料夾的管理，檔案操作都是需要熟悉的。

3/7

熟悉辦公軟體。

辦公軟體最常見的就是office辦公軟體，主要包括word，excle和ppt，這3個軟體在我們平時的工作和生活中使用的頻率非常高，使用起來也是很方便，學起來也不難。

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學習一些影象影片處理軟體。

為什麼要學習一些影象處理軟體呢？在平時我們製作課件或者是需要用到圖片的時候，有某些特殊需求的時候，就需要用到影象處理軟體，如美圖，常用photoshop來進行。

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學習瀏覽器的使用技巧。

我們學習it技術必然需要上網學習，查詢資料之類的，就需要用到瀏覽器，瀏覽器不單單是幫我們查詢內容的，我們還可以從瀏覽器中的下載內容，釋出內容等等。

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學點程式設計。

要想深入學習計算機，程式設計是必須要涉及一點的，因為學習了程式設計，你可以更加直觀地瞭解計算機的工作原理，對於你掌握IT技術是如虎添翼。

怎麼系統的學習IT技術？

不知題主目前是學生還是其他行業的人員，結合兩者的實際情況，個人認為路線會有所不同。

如果是學生建議同步計算機相關專業的課程

大致路線：C/C++語言，作業系統原理，計算機網路，關係型資料庫原理，資料結構與演算法，linux程式設計。而後再選擇一門自己喜歡的程式語言以及希望涉及的領域深入學習。

主要是考慮到如果是學生，那麼時間相對充足，系統性學習可以讓自己的基礎更加紮實。

如果是其他行業朋友，建議先有一技之長

大致路線：先學習一門自己喜歡的語言、資料庫的基本使用、linux程式設計，因為這是最實用的幾項內容。接著再學習資料結構與演算法、深入學習所使用的語言、作業系統原理庫、計算機網路。

主要考慮到精力可能不足，並且可能需要找工作，那麼先掌握一技之長，再回過頭來學習基礎知識顯然更加現實。

不過IT技術的範圍太廣了，所以到最後終究都是在各自的領域深入，通常普通人是無法做到樣樣精通的。

儘管現在IT人才緊缺，IT行業前景大好，導致很多人積極投身於TI行業，但是不是每個人都能學好IT技術，想要成為更高階的IT技術人員，就需要更大的努力和付出，那麼怎樣才能學好IT技術呢？一、興趣最重要俗話說：“興趣是最好的老師“，像IT技術這樣枯燥的課程沒有興趣的引領和積極系統的思考很難去探索，容易半途而廢，興趣一種是本身對IT技術的喜愛，一種是由於工作的需要，透過解決問題而引發的興趣，平時這兩種興趣要相互結合，在實踐中發現問題，解決問題，讓興趣引領你前行。二、做好計劃每天給自己制定技術要看多少知識點，做多少實踐，計劃自己每天掌握著方面技術的多少。有計劃才能查缺補漏，每天都有所收穫，及時記錄好所要解決的問題，所要學習的知識點，及時對知識點進行梳理，不確定的即時用實踐去驗證，不至於整天渾渾噩噩，不了了之，形成不了系統的學習。三、要多實踐學技術理論是不可少的，但是沒有實踐支撐的理論，也是站不住腳的，多實踐操作才能加深對理論的理解，幫助你記憶知識，實踐之後還要多思考，形成知識牽引，和理論知識點聯絡，形成系統的思考。比如寶德網路技術，在華為認證的培訓中就十分注重學員的實踐問題，學員甚至有機會參與系統專案的開發和管理，真正做到實踐和理論相結合。四、學習環境如果你沒有一個相互學習、相互督促的同伴，至少也要給自己一個安靜的環境，不要相信自己的意志力，人是很容易被引誘和動搖的，解決了環境問題之後，就要看你的毅力了，其實毅力就是一個習慣的問題，雖然剛開始過程很艱難，但是堅持過之後，日積月累，你就發現自己不知不覺中已經學習很多了。

一、學習興趣

俗話說：“興趣是最好的老師“，像IT技術這樣枯燥的課程沒有興趣的引領和積極系統的思考很難去探索，容易半途而廢，興趣一種是本身對IT技術的喜愛，一種是由於工作的需要，透過解決問題而引發的興趣，平時這兩種興趣要相互結合，在實踐中發現問題，解決問題，讓興趣引領你前行。

每天給自己制定技術要看多少知識點，做多少實踐，計劃自己每天掌握著方面技術的多少。有計劃才能查缺補漏，每天都有所收穫，及時記錄好所要解決的問題，所要學習的知識點，及時對知識點進行梳理，形成系統的學習。

學技術理論是不可少的，但是沒有實踐支撐的理論，也是站不住腳的，多實踐操作才能加深對理論的理解，幫助你記憶知識，實踐之後還要多思考，形成知識牽引，和理論知識點聯絡，形成系統的思考。天軟集團就十分注重學員的實踐問題，學員可以參與系統專案的開發和管理，真正做到實踐和理論相結合。

如果你沒有一個相互學習、相互督促的同伴，至少也要給自己一個安靜的環境，不要相信自己的意志力，人是很容易被引誘和動搖的，解決了環境問題之後，就要看你的毅力了，其實毅力就是一個習慣的問題，雖然剛開始過程很艱難，但是堅持過之後，日積月累，你就發現自己不知不覺中已經學習很多了。

總結：技術的發展不會停滯，不斷學習新的技術，並且保持在行業中領先半個甚至一個身位還是很重要的。對於我們IT人而言，必須保持一顆敬畏技術、好學之心，將所學運用到實際中並取得成果。

一般來說對於計算機科學的學生來說，下述課程是非常關鍵的：提醒：學習時注意把握合理的深度，不可太浮於表面，也不可太過拘泥於部分細節，對於初學著重掌握基礎內容，能在概念上建立一個合理的認識就可以。真正的學習是在後面的職業生涯中完成的。

一、基礎篇（理論與硬體）這一部分關注的是計算機的基本理論與基本實現。包括硬體結構理論，以及軟體與硬體的互動。以理論開篇，在機器語言部分深入，最終在作業系統部分達到高潮。

1、計算機實現計算的原理。這包括閘電路是如何實現計算的，時序電路是如何實現儲存的，馮諾依曼體系結構是如何將二者結合實現了真正的現實世界的計算機的，以及它是如何反映圖靈機這一理論計算模型的。其間會學習布林邏輯。2、如何控制計算機硬體。這部分使用的“工具”就是機器語言和組合語言。我們需要理解機器語言的本質，以及它如何以“組合語言”這種更容易理解的形式為程式設計師提供了控制硬體裝置的機會。這部分可以學習到很多非常低階但是本質的內容。3、作業系統是如何工作的。如果你理解了上一部分的計算機硬體相關的問題，那麼理解作業系統的工作原理將不會那麼困難。另外你將明白作業系統作為硬體和上層軟體的中間層次，是如何大大簡化了人們對硬體的操作過程的。

二、進階篇（軟體系統）1、程式語言。這包括結構化程式語言以及面向物件程式語言。因為有很多選擇，其實以一門語言開始即可，如果你在前面正確的理解了硬體與機器語言，那麼C語言入門真是太簡單了，如果你運氣不好，覺得C很困難，那麼即使是從Python、Javascript開始學習也沒問題。重點在於理解程式設計中和語法相關的基本概念，並瞭解一些簡單的演算法知識。2、資料結構與演算法。說白了就是如何合理的組織資料，透過其結構特點來簡化程式設計或者提高計算的效率。這裡的內容是模式化的，所有人都需要學習無序結構、有序線性結構、樹結構、圖結構等。另外，排序演算法、查詢演算法必須學好，特別是演算法策略如遞推、遞迴、蠻力（窮舉）、分治、動態規劃等也必須有所實踐和了解。切記不必深陷其中，這裡是個大坑，你不可能真的“精通”他們。3、程式語言是如何實現的。這裡主要涉及編譯原理。當你站在高階程式語言實現者的角度再來認識程式語言本身的時候，許多問題豁然開朗。這會深刻的改變你的程式設計觀。可惜的是即使是很好的學生在這裡也會遇到很大的阻力。真正的問題不是這方面理論性有多強，而是教材都很爛——包括國外教材（什麼龍書虎書鯨書都根本不是為初學者準備的），而且語焉不詳。這導致大部分人都感覺莫名其妙高深莫測。如果你不是有志攀登軟體設計的最高峰，可以繞行。否則從表示式運算解析開始，逐步引入變數，型別，控制結構，函式，再到物件，一步步構建出解析器，然後結合前面學習的硬體介面知識，將其轉換為低階表示，最後你會發現沒有那麼可怕。

三、基礎領域篇（必備領域知識）1、網際網路絡是如何構成的。這部分包括網路的基本知識，主機間通訊的原理，轉發裝置的實現，以及網際網路絡的構成。這是網路程式設計所需的基礎知識。除了理解低階協議，也要花一些時間瞭解應用層的協議，特別是 SMTP、POP3、FTP、HTTP 等，重點是瞭解他們的基本原理，而不是每個細節。因為每個協議都有自己的標準，光 HTTP 協議就夠你研究 6 個月以上了。這裡注重的是原理。2、如何管理大量的資料並在其上建立資訊系統。資料庫是一個很好的例子。包括資料庫系統的基本理論，實現原理，以及設計原則。同樣，這裡不是真的在教你如何構建一個數據庫系統，而是在學習他的核心原則，重點是學會如何合理的設計表結構，以及實現效率良好的SQL查詢語句。

四、擴充套件領域篇（特定領域知識）1、基於特定平臺的軟體開發。如何在Windows平臺、Linux平臺、Mac OS平臺或者手機、平板、電視機、微波爐上完成開發？這需要學習特定的軟體平臺提供了哪些程式設計介面，如何編譯並部署，如何除錯和測試等知識。這部分就是軟體工程師職業生涯中最耗費時間的部分。2、有效的軟體研發是如何實現的。這包括軟體結構的設計知識，軟體實施流程的管理知識，以及一些細微而繁雜的內容。人們通常用軟體工程一詞來概括。但事實上軟體工程站的角度要更高一些，這裡只是涵蓋軟體工程的一小部分。

五、科技領域篇（研究性知識）如果你對人工智慧、科學計算、影象處理感興趣，這裡還有大片的區域等待你探索。

事實上，上面的描述有些嚇人。每一個領域都夠耗盡去很長的時間。不過好訊息是大部分知識都只要求在理論上理解。真正的耗費時間的部分還是在與程式設計、程式設計、程式設計。不是每個人都會用到資料庫系統，也不是每個人都需要懂得組合語言。但是這些背景知識會對你有幫助。讓你不再害怕，對自己更有自信。

如果你希望自己成為一個很棒的開發人員，那麼上述知識都是必須的。但是卻依然遠遠不夠。學無止境，計算機科學尤其如此。

我說的實在太多了。思考和打字差不多耗費了我一個小時。我不太確定這些對你是否有幫助。我希望有，至少有那麼一些。但我有點害怕，似乎我的描述不是在幫助你克服困難，而是製造了更多看似難以逾越的高山。

但我想說：走入程式設計，然後走出程式設計。程式設計是為解決問題服務的，我們應當多思考想要解決的問題是什麼。這會在我們迷茫的程式設計生涯中起到指南針的作用。它會告訴我們需要學習什麼，然後由我們自己來回答如何學習。

我的一位朋友是做生物科技的，他需要在海量的DNA序列裡快速的進行基因片段的比較。為了完成這一任務，他學習了 Python，並著重學習了資料結構和演算法相關的內容。雖然最後他寫出來的程式外表看起來很簡單，但是卻速度飛快，為他的事業貢獻了無形的資產。這就是他的起點。但是他並不滿足。他繼續學習如何增強程式的穩定性，如何編寫更好的介面等等。現在他的軟體真的非常棒，一些關鍵的效率相關部分已經替換為C++實現，介面也做得很專業。天啊，真的無法相信，這就是一位生物領域的研究人員自己親力親為的成果。即使是用苛刻的眼光來看，現在他的軟體也相當不錯。我舉這個例子，想說明的核心在於，知識的學習，要想高效，一個廣為大眾所接受的觀點就是應當圍繞一定的具體的目標來進行。如果我們知道我們想要解決的問題是什麼，那麼我們進一步確定要學習哪些程式設計知識就會比較容易。相反，為了學而學，泛泛而看，效果通常都是很差的。只能給你留下一些大致的印象，而無法成為你真正的可用的知識。

上培訓班或者進修。學習這件事比較逆人性，有約束和儀式感比較容易學會。老師的作用在於輔導學員怎麼能順利的學下去，這個跟自己看書，看影片是兩回事。

自學的話會比較有難度，基礎方面還可以，跟著書本或者網課來就可以了

但到了框架跟專案方面，自學的話就會有些力不從心。

想系統的學習下IT技術的話，建議報個班吧...

首先要明確你要學習哪個語言，然後再系統性的去學習。最好是報個班，自己學還是有一些難度的。我之前去的是優就業的，還不錯

大致路線：C/C++語言，作業系統原理，計算機網路，關係型資料庫原理，資料結構與演算法，linux程式設計。而後再選擇一門自己喜歡的程式語言以及希望涉及的領域深入學習。