Susan kuang 理性知识分子社群分享复盘

个人简介:

Cayle凯莉,从事于互联网教育行业,热衷于努力精进的生活。前端开发女程序员一枚,曾经长达四年自学编程的经历,喜欢写作和分享生活.

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分享主题:

1.关于编程的一系列问题解惑

2.编程语言的分类和对应工作岗位的介绍

3.自学编程的道路上那些资源可以帮助你

学习编程的偶然经历

大家好,我是cayley 凯莉。目前就职于一家互联网教育公司,从事前端开发的工作,接触编程这个行业完全是一个偶然的机会。我的大学是首都经济贸易大学,我们学院是信息学院,我的专业虽然是计算机相关专业,但是我们的学长学姐们毕业大多数从事的工作都是金融行业或者是咨询工作。

从大一开始我就喜欢往图书馆跑,我不喜欢我们的C语言课程,也不会编代码,而且从一开始我就认定,我不会从事程序员这一职业,但是我喜欢新知识,喜欢互联网和科技的新闻。我们图书馆的打水处有一个报刊板块,大多是经济财富相关的报纸,但是那时候有一份报纸非常吸引我,从大一开始我就开始看“电脑报”后更名为“信息化周刊报”。就是通过这份报纸,我了解到了互联网行业的很多风云人物,知道了很多大公司,并且了解了他们做的产品。

有一天在图书馆自习的时候,由于查找东西链接到了一个网站,一般网站的广告我都不会点开去看,那一次我在广告部位看到了“xx学院“的免费学习编程课程的内容,这个学院我曾在报纸上看到过,也关注了他们的微博和微信那时候,不过没想过进去学习课程,就是那次偶然的经历,我点了进去,发现网站上有着很多语言的课程,那时候的我以为编程语言只有我们课本上的C语言以及老师口中的Java和C++。

点进去一套基础课程后,那一个月的晚自习时光,我都在跟着视频敲代码,说实在的原来学习编程这么容易,只要有一台电脑就够了,我当时的电脑非常破,是联想2012年出的一款低端机子,就是那台电脑,我制作了我个人的第一个网站。

从那套课程之后,我没有了对编程的畏惧之心,也没有了觉得编程的枯燥感觉。之所以之前我们学习的基础语言学不好,真的最重要的原因是老师的教学方式,编程这门课程,不是拿着PPT给学生讲,尤其对于刚接触编程的学生,语言是用来交流的,我们学英语学不好是因为我们交流的环境没有,编程语言学不好完全是因为编程语言的交流对象是计算机,不跟计算机交流怎么学的好?

因为当时的网络课程只有一些基础课程,学习了基础课程后,我开始实践做东西,详细学习前端中的三大语言HTML/CSS/Javascript, 后来拿着作品和大学生编程挑战赛项目去找实习,然后一路走到现在。

对于,为什么要讲这个例子,我觉得通过这个例子我要给大家破除一个观念

1.对学习编程的胆怯心理

2.认为只有计算机专业才会从事编程行业

3.编程只适合男生

编程语言分类总结


移动开发:APP应用(安卓和iOS)。

HTML5(html/css/javascript),Android(java,react-native),iOS(Obijective C,Swift,react-native)

前端开发:网站前台界面(大前端时代的工程)。

HTML/CSS/JavaScript(已经众多前端框架和构建工具的学习)

后端开发:WEB和移动应用服务器端开发。

JavaScript(Node.js),Java,PHP,Python,C#(.NET),C++,C,Go,Ruby

DBA:数据库工程师。

SQL,MySQL,MongoDB,SQLServer

运维:运维工程师,服务器管理

Linux,shell,Python

测试:测试工程师

全栈工程师:上面所有技术门类,每类最少会一种(如果你会JS基本都能做了)。

游戏,VR/AR开发:移动或桌面端,2D或3D游戏和近几年发展出来的VR(虚拟现实)/AR(增强现实)行业

Unity3d(U3D),COCOS2D-X,C#,JavaScript

桌面开发:传统桌面软件开发,带下载需要在电脑安装那种软件。

JAVA,C#(.NET),C++,C,GO,JavaScript(Electron)

硬件开发:传统硬件和智能硬件。

硬件,嵌入式,单片机,FPGA开发,树莓派,C,Python,JavaScript(Node.js)

数据行业:大数据、数据分析、数据挖掘、机器学习等数据相关。

大数据:数据科学底层软件和环境的搭建使用维护。

Java,scala,SQL,Spark,Hadoop,

商业智能:BI工程师,数据仓库

数据科学:数据科学上层,使用搭建好的底层环境分析、挖掘数据。

Python(Numpy,Pandas,Matplotlib,scikit-learn,TensorFlow),R语言,Matlab

数据分析,数据挖掘,机器学习,深度学习,算法

无人驾驶,自然语言处理,计算机视觉

金融量化

数学 + 数据科学(见上面) + 金融学

Python,Java,C++


3.部分资源总结

国内优秀学习网站(小白推荐学习国内课程,有了基础后可以学习英文课程)

极客学院(目前国内最优质,内容齐全的课程网站,老师质量和课程质量都是最优)

慕课网  网易云课堂    计蒜课,麦子学院,学堂在线

二、国外的(英文)

1.https://www.codecademy.com/zh/

2.coursera:https://www.coursera.org/

3.udemy:https://www.udemy.com/

4.edx:https://www.edx.org/

5.udacity:https://udacity.com/


三、其他对学习编程有帮助的中文网站:

1.51cto:http://www.51cto.com/

2.博客园:http://www.cnblogs.com/

4.开源中国:http://www.oschina.net/

5.freebuf:http://www.freebuf.com/

6.SegmentFault:https://segmentfault.com/

7.V2EX:https://www.v2ex.com/

8.稀土掘金:http://gold.xitu.io/explore/all

9.:http://www.jianshu.com/

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