那是在1999年，我剛剛畢業，當時的政策是自謀職業，我買了一本計算機愛好者，這本雜誌不知道現在還有沒有，在上面看到北京一所著名大學開辦計算機網路安裝和計算機維修的培訓班，我看了之後，就跟父母要了5000元，自己就去了。

說實話，年輕嘛，啥事都想試試，從來沒有去過外市的我，就這樣坐上火車，去首都了，火車開動的那一刻，我突然才感覺到一種離家的感覺，有點心酸，沒有人送，沒有人接。

在首都學了一段時間，身上的錢花光了才回來，開始在我本地的城市找計算機方面的工作，慢慢了解行業，慢慢接觸社會，逐步的熟悉生活，人生也有了明確的五年十年規劃。

沒有一成不變的生活，老天總是再跟我們開玩笑，2000年，我轉行了，直到今天，我一直從事著與計算機無關的工作，但是我學過的東西確實一直在為我的工作提供了強大的支援。

朋友，不管明天會是什麼樣子，今天有機會學程式設計，那就認真學，明天自有明天的際遇，活在當下，才是應該考慮的重點。

隨著大資料和人工智慧的發展，未來職場人掌握一門程式語言還是比較重要的，一方面可以進行資料分析，另一方面還可以與智慧體進行交流。大資料的落地應用必然會進一步提升資料的價值，而資料分析是資料價值的重要體現方式，所以掌握資料分析技術是比較重要的。未來更多的智慧體將廣泛參與到社會分工當中，而程式語言將是與智慧體進行交流的重要方式。

掌握程式語言對於以下幾個領域的工作會有較大的幫助：

第一：金融領域。金融領域一直對於資料非常敏感，任何資料的波動都會帶來實際利益的影響，所以金融領域對於資料分析一直比較看重。從事金融領域的眾多工作崗位都需要掌握一定的資料分析知識，而程式設計則是進行資料分析的重要工具，所以掌握程式語言對於金融領域的工作人員來說還是比較重要的。

第二：運營領域。運營涵蓋的內容非常豐富，對於企業來說，運營部門需要制定眾多企業運營策略和方案，而資料分析對於企業運營有著非常直接的影響，透過資料分析結果能夠比較直觀的呈現出企業的健康情況，也能把更多問題暴露出來。與運營息息相關的是市場，而市場部門對於資料分析同樣非常看重。要想進行全面的資料分析，掌握一門程式語言是非常有必要的，目前Python語言在資料分析領域有廣泛的應用。

第三：諮詢領域。對於諮詢領域來說，資料是非常重要的素材，而資料分析則是完成各種諮詢服務的基礎，所以對於廣大諮詢領域的從業者來說，掌握一門程式語言還是很有必要的。諮詢領域未來有廣闊的發展空間，尤其在大資料時代，所以從事諮詢行業是個不錯的選擇。

除了以上領域之外，教育、政務、交通等領域都需要進行資料分析，所以掌握一門程式語言會提升自己的就業競爭力。

想想自己喜歡做什麼，想做什麼

程式設計有那麼討厭不喜歡嗎？

大部分人往往也知道這個道理，但是沒辦法或者說沒勇氣去選擇自己真心想做的，往往外在的因素決定性影響了自己的選擇。

學計算機的應該多數是從事計算機相關的崗位，比如開發、產品經理等

當然也有其他選擇瞭解下，比如賣保險，身邊有同事去香港賣保險

也有做投資理財師、從事證券相關

或者去銀行做客戶經理之類的

回老家公務員啊，

當然還有其他，最終都少不了學習，只要敢去學習，很多路你都可以走

學程式設計還不想做程式設計師？簡單說不要浪費時間了。

首先你對程式設計沒有興趣，學一點皮毛的話、基本沒用。那些培訓班就算了，21 天學會 Java 之類的，基本等於沒學。

其次，程式設計技術最大的挑戰是知識更新極快，別說你沒什麼興趣了，即使我這樣寫了 8 年 kernel 的，放下幾年，基本已經是白丁。當然，給我幾個月時間還是能抓起來的，因為我還在一線半。