首先,从当前的社会开展趋势来看,学习一门电脑技术是不错的挑选,不论未来是否从事IT(互联网)相关领域的工作岗位,掌握必定的电脑技术都会在必定程度上提高自身的职场价值,也会为自己翻开更大的开展空间。

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学习电脑技术要考虑三方面因素,其一是自身的知识结构和能力特点;其二是当前的技术发展趋势和行业发展趋势;其三是自身所处的环境和岗位发展需要。当前电脑相关技术的知识体系已经非常庞大了,不同的学习方向需要学习不同的内容,对于学习者的要求也不尽相同。

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从当时的技能发展趋势和行业发展趋势来看,云核算、大数据、物联网、人工智能等范畴会有更多的发展机会,跟着大数据和人工智能被列入到“新基建方案”,相关范畴不只会逐步整合很多的社会资源,一起也会成为新的创新、创业热门。所以,初学者当时能够重点学习一下大数据和人工智能范畴的相关常识。

长期以来,大数据和人工智能范畴的人才培养首要会集在研究生教育,一方面原因是相关常识的难度比较高,需求学习者具有厚实的常识根底,另一方面学习相关常识关于试验场景的要求比较高,往往需求在课题组中进行学习。

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跟着当时教育资源的不断丰富,以及当时大数据和人工智能范畴的技能生态逐步完善,更多不同常识结构的人都能够在相关范畴发展,这在很大程度上降低了相关范畴的从业门槛。

从技能系统结构来看,大数据与人工智能存在非常严密的联络,初学者能够从大数据开始学起,然后逐步进入人工智能范畴。相关于人工智能技能系统来说,大数据技能系统已经比较成熟了,并且大数据的落地应用也在逐步增多,跟着大数据产业链的逐步完善,大数据范畴将继续释放出很多的岗位需求,这一点在近几年的工作市场上,就有比较显着的表现。

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初学者不管选择哪个学习方向,都需要掌握以下两方面知识:

榜首:编程言语。编程言语是大数据从业者的重要工具,目前Java、Python、Scala、R等编程言语在大数据领域有非常广泛的使用,如果本身的知识结构比较全面,可以考虑学习一下Python,否则可以要点考虑一下Java言语,掌握Java言语也可以从事传统的软件开发岗位,就业面还是比较广的。

第二:大数据渠道。大数据渠道是大数据从业者有必要重点把握的内容,学习大数据渠道能够从开源大数据渠道开始学起,比方Hadoop便是不错的挑选。大数据渠道的内容比较多,在学习的过程中,建议边用边学。

其次是自学确实是很好的学习习惯,但是要根据个人能力合理安排,必经自学成型的慢,在很多实践和运用上没有科班或者有人辅导的学生理解的快,IT行业还是注重实践和实战的