1、人工智能方向
所选专业:计算机科学与技术、自动化(研究生阶段叫控制科学与工程)、软件工程
推荐高校:北京大学、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、华中科技大学、南京大学、东南大学等
2、网络空间安全方向
所选专业:网络空间安全专业
推荐高校:北京邮电大学、四川大学、中国科学院大学、山东大学等
就业前景:网络空间是与陆、海、空、天并列的第五大主权空间,网络空间安全已经成为全球性的挑战。本专业是研究网络空间中的安全威胁和防护问题,为实施国家安全战略,加快网络空间安全高层次人才培养设立。国家相当重视并大力扶持此专业的发展;其次,如今社会上对网络空间安全十分重视,而且和大数据、人工智能等联系紧密,就业面非常广,而且人才缺口巨大。网络空间安全毕业生能够从事网络空间安全领域的科学研究、技术开发与运维、安全管理等方面的工作。
3、云计算方向
所选专业:软件工程专业、计算机科学与技术
推荐高校:北京航空航天大学、北京大学、清华大学、国防科技大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、华中科技大学、电子科技大学等
就业前景:云计算,可以简单理解为资源共享池,就是把数据、软件、服务等,放到“特定的地方”就是云,我们常用的百度云盘,就是云的一种——公有云。云计算产业已覆盖政府、金融、交通、企业、教育、医疗、信息消费等各领域,并且与通信、物联网、互联网产业相融合。预计云计算行业规模近两年有望达到3834亿美元,今后5年内,云计算人才缺口将超过130万,就业前景广阔。就业方向:Linux运维工程师、Linux高级架构师、运维开发工程师、数据库管理员、云计算架构师等。
4、大数据
所选专业:数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、软件工程、经济学
推荐高校:北京大学、清华大学、对外经济贸易大学、中南大学、中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学、浙江大学、东南大学、上海交通大学等
就业前景:大数据是近年来最受关注之一的技术,大部分的互联网企业都离不开大数据相关岗位的人才。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。根据最新的大数据人才报告显示,未来3-5年大数据人才预估缺口高达150万,就业前景也很好。就业方向:大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类等。相关的工作岗位:ETL研发、Hadoop开发、可视化(前端展现)工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据预测(数据挖掘)分析、企业数据管理、数据安全研究、数据科学研究等。
1、编程语言能力
作为合格的计算机程序员,精通一门语言是必须的。这种精通,不是说看了一本编程宝典,抄了几个程序就能说精通的,要靠长时间的积累。
2、编码能力
遵守编码规范,是一个程序员最基本的要求。另外一个就是注释,要注意不是为了注释而注释。对类,以说明职责为主;对方法,以说明意图为主;对方法体,以说明实现思路为主。对于大段大段的代码,要分段,使用空行隔开,并使用行内注释进行说明。
3、面向对象思维能力
多数编程语言都是面向对象的编程语言。而这些面向对象编程语言的共同精髓就是面向对象的思想。掌握这些比面向对象语言本身更重要,比如对继承,多态,重载的理解。对面向对象基本原则的理解,比如开闭原则,接口隔离原则,单一职责原则等。在此基础上,应该掌握常用的设计模式,比如工厂模式,策略模式,观察者模式,模板方法模式,命令模式等等。
4、利用工具能力
编程序,要选择一个很好的IDE,工具是为目的服务的,好用,提高效率就行,形式无所谓。
5、英语能力
新的技术资料都是英文的。学英语,首先是有信心,其次就是花时间。多阅读英文资料,贵在坚持。
6、学习能力
在IT业工作不容易,整个环境进化的太快,你不学习,就等于落后了。学习要有针对性,不要今天学ruby,明天学Python,后天PHP的。首先要认清自己的目标,自己短期目标是什么,1年后,3年后,5年后的目标是什么。结合这些目标,确定自己的学习计划,人的精力毕竟是有限的。当然,多掌握几门编程语言也是好的,可以扩充自己的知识面,重要的是为自己的目标服务。当然,不能只学习技术,要经常练习自己的软技能,比如沟通能力,表达能力。
7、文档能力
其实写代码也相当于写文档,只不过用的是编程语言。同样,写文档,用自然语言,也相当于写程序,简单明了,清晰易懂,这样的“程序”谁看谁舒服。同样,对于想进阶到设计师或者需求分析员角色的程序员,文档能力更是非常重要。
8、代码评审能力
代码评审和单元测试是保证代码质量的两种常用手段之一。代码评审能力,说明了你的审美标准,知道什么是好的,什么是不好的,什么是优雅的代码,什么是糟糕的代码,你才能让自己做的更好。
9、单元测试能力
单元测试还可以作为回归测试,在修改代码时,起到警戒线标志的作用。是否具有单元测试的意识是区分程序员是否合格的重要标准。写不写单元测试是区分平庸程序员和优秀程序员的重要标杆。
10、DRY
DRY是一种原则,就是Don”t Repeat Yourself.这条原则可以用到很多地方,比如你经常要编译,打包,部署应用程序,供集成测试用。每次你都在重复你自己,写一个自动化脚本(比如用ant,批处理命令)来将这些工作自动化,以提高效率。
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