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你们都是怎么入门学编程的呢?
你好,作为一个只有两年工作经验的前端程序员来跟你讲入门,我觉得还是有资格的。首先你能问这个问题,说明的专业应该也是跟软件,计算机相近的。之前我在大学的专业是电子信息工程,也会学一些C语言呀,单片机呀,不过都是偏硬件方面的,犹豫身边的学长学姐有做前端的,自己就也尝试着去了解。一开始是利用暑***时间在腾讯课堂看着免费***自学的,也就了解一些基本的概念,还没有怎么开始敲过代码,到了大四的时候,学校安排出去实习,正好有机会去学习前端的机会,就选择去苏州实习了,在公司有人安排讲课,每周会进行考试淘汰制,自己最终也坚持下来了,在工作中也渐渐的一点点积累经验了,不过最重要的还是要靠自己平常的学习,不管干哪行,都要不断的丰富自己,不然就会被淘汰。
主攻方向:从VB6.0学起,然后转向VBA,后来用vbscript作ASP网站,再后来vb.net和asp.net,之后转向php,又学用J***ascript制作node网站。
其他方面,为了应试,也学了一点C/C++和J***A sdk,感觉这两类语言,一个开发程序太麻烦,一个运行速度太慢,还不如vb.net好用,于是都不弄了。
谢谢邀请!
首先,入门编程需要一个循序渐进的过程,需要先了解基本的编程语法,从解决基本的数学问题开始,进而展开编程语言的学习。以学习J***a编程语言为例,首先需要了解J***a语言中的基本编程元素,涉及到类、对象、属性和方法,接着开始学习如何构建面向对象的编程过程,涉及到类的设计、对象的创建以及方法的调用,在学习完基本的流程控制之后,就可以解决一些简单的数学问题了,比如求指定范围内的素数等等。这个过程是打开编程大门的第一步,通过这个阶段的学习,也能够在一定程度上培养自身的编程兴趣。
其次,入门编程要构建一个初步的编程思维。所谓的编程思维就是通过编程语言来解决问题的思路和方式,简单的说就是一个抽象的过程。锻炼编程思维一个最为有效的办法就是完成大量的实验,通过对于实验的不断总结从而形成自己的编程思路。所以,学习编程如果有捷径的话,那么就是不停地做实验。
最后,入门编程需要有一个完整的知识结构,这个知识结构涉及到操作系统、计算机网络、数据库、算法设计和数据结构,在当前的大数据、云计算时代背景下,还需要掌握大数据和云计算的相关知识,尤其是IaaS和PaaS。这些知识完全可以在学习编程语言的过程中同时学习,这些内容的掌握程度对于编程能力会有较大的影响。
最后,目前编程语言比较多,对于基础比较薄弱的初学者来说,可以从Python语言开始学起。
<span style="font-weight: bold;">我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
如果基础不太好的话,可以找一个***教程,尽量讲的比较详细的那种,然后配合书进行学习,初学者对于编程语言的选择不适合选择比较难的编程比如C++,可以考虑从python入手,使用广泛,入门壁垒不高。另外一条就是要坚持,多实践。
入门学编程有很多方式,建议从安装一个编程语言的编辑器开始,然后跟着语言的官方文档、教程和例子学习,并且实践编写程序来辩证学习。
最常用的编程语言有J***a、C++、Python、J***aScript等,每种语言都有自己的特点和用途,选择一种语言需要先了解它的特点和应用场景,才能更好地使用它。
一般情况下,最好是从一种简单易懂的语言开始,比如Python,它的语法简单,易于上手,而且可以应用在许多领域,比如数据分析、机器学习、Web开发等。
另外,在学习编程的过程中,可以多参加线上社区和编程比赛,以加深对编程的理解。
学习编程有很多方法,但最常见的方法是,从简单的主题开始,如变量、数据类型、控制流程和函数等,然后慢慢深入到计算机编程的更复杂的主题,如对象、字符串操作、数组和对象、循环、排序、搜索和算法等。学习编程的一个重要技能是解决问题的能力,因此,学习者应该学习如何分析问题,然后想出可以使用编程技术解决问题的方法。学习者应该还学习如何测试他们的代码,以确保它可以正确工作。此外,学习者还应学习如何使用版本控制软件,如git,GitHub 等,以管理他们的代码,以及如何使用调试器来查找错误和缺陷。
每天8-10小时高效率自学编程,学10个月,可以找到一份8k的工作吗?
自学是OK的,但是为了你的目标,建议注意以下几点:
1.明确你的软件学习范围
了解当下哪种编程语言是比较普遍或比较热门的,明确学习哪种语言,例如j***a、C++、Python等等。还要了解下细分职位的技术要求,就是想做什么类型的开发工作,例如有软件前端开发、软件后端开发、嵌入式硬件开发、算法计算等等,不同的职位对技术要求也不一样,技术技能也有很多种,而且更新很快,都需要学习或了解。
2.保证有效的学习
自学是一种方式,但是软件开发一般都是项目积累会比较出成果,针对实例或真正的需求开发才能不断发现问题不断解决,如果能接触实际项目是最好的。最近听到一种说法,就是研究开源代码的源码也是一种很好的学习和进阶方法,你也可以参考下。
3.获得能证明你能力的凭证
如果自学后去面试,只是空口说很难获得企业信任,可能筛简历时就被pass了。建议考取软件资格证书,或者一些软件公司的认证,丰富自己的简历。再者看看能不能通过朋友或招聘网站获得些***开发的机会,参与开发些功能,也可以作为项目经验。必要时准备些规范的代码demo,有些企业面试时可能会想看,或者现场出题让编程。
不知道你所在的城市是哪里,就业薪资水平如何,如果之前没有软件基础和经验,想一开始就8K可能不会容易。如果真的想入这行,一开始薪资少些也可以的,软件这行积累到经验后,后面跳槽涨薪很快的,当然前提是技术好。同时,也可以多和身边软件行业的朋友交流,看看能不能内部推荐,内部推荐可能也会相对容易些。
我极其不赞成你这种学习的方式,因为,人不是机器,每天学八个小时,身体抗的住吗?即便扛得住,后面的四个小时有效率么?我觉得任何一门专业或者技术,速成一般学不透彻,尤其编程,是需要大量的时间去构思,去写代码,去测试代码,有时候一个小小的bug需要耗费很多的精力,与其说废寝忘食,也差不多。
我觉得,还是细水长流,时间安排合理一些,劳逸结合,该学习的时候高效率,该锻炼的时候也要认真,每天能快乐高效的学习3到4个小时足以。
罗马不是一天建立起来的,做事不能图快,也不能一门心思地想学完马上就能应用,如果编程是这么简单的事情,不是谁都可以成为程序员了。我想说,别心急,踏踏实实,拉长点时间,真正学到手,等待你的不止是这群8K的薪酬。
看到这问题,我可以直接告诉完全可以,就是要用心把专业学好,平时多收集经验这也让我想起我的一个同事!
那时候他是刚刚毕业没有多久,来我们公司也是一个小白,进入公司后学习的专业与工作的是完全不对口,工资也很低,做着也没有兴趣,我和他沟通交流了一下,我建议他要找到自己专业对口的工作很难,要他先在这边一边上班一边找,这样自己的经济[_a***_]也没有那么大,他想想也对,就定下心来做。当他定心做我在和他聊了一次,分析了一下,他当前的工作发展前景,后来他也很感兴趣。于是我就告诉他要把这个专业学好!必须要会CAD画图,技多不压身,还多一个选择。于是他就在网上买个软件,买本书。每天下班自学到12点,把公司所有的配件都画出来了。一个月学到可以应付所有工作用的到的地方。第二个直接升助理工程师。在我们公司学习一年累积经验,一年后做了工程师,年薪20万。
这件事情,只是告诉我们机会是给有准备的人。学习多一门技术,多一条出路。
我也是一位编程人员,技术不是很高,工作内容也不全是编程,我做的是轮毂行业,程序相对简单,目前我们公司精通编程的人员有三个,会编程的有五个,精通的一个我,一个技术部长,一个总经理,他俩基本不会动编程的事,另外两个会编程的半吊子,所以基本编程工作我来做,我也不止做编程工作,还有现场管理,技术支持,我生活在二线城市,每天八小时,偶尔义务加加班,每周休息一天,公司有提供的单身宿舍,中午有工作餐,晚上加班没有工作餐,需要自己花钱买,目前一个月工资6500!有三险,下了班和老婆摆摆地摊,还比较满意!
不过如果只是听广告(还有直播课)去学习的话,慎重,慎重,再慎重。
我参加了个公开课,然后报名了,刚开始还可以,后面真心有点太难了,感觉自己是花钱买了个教训,不要高估自己的学习力和时间。
所以,
第一个建议,围绕你工作能力涉及的资格证书先拿到,作为没能力背书。
第二个建议,多就是输,如果你确定想学习,那就利用8小时之外专攻这一项。我之所以没有学习好,主要的问题也是在于同时想学习的太多,而精力根本不够。
第三个建议,如果和你现在工作关键不大,建议别做,成人的学习是用进退废,就算学习了,掌握了,如果不用,不到3个月你就还给课本了。比如你现在学校学习的知识还能记起来多少?
心理学需要学编程吗?
心理学是否需要学习编程,这取决于你的研究方向和兴趣。如果你的研究与计算机技术结合紧密,例如用户体验(UX)、人工智能、以及北师大新开设的方向心理行为与大数据等,那么掌握编程技能就变得尤为重要。此外,进行心理学实验的过程中往往需要用编程来完成实验和数据处理。
在数据处理方面,你可能需要了解如何用C语言编程处理数据,或者进阶学习R语言或Python来满足不同的数据处理需求。一些研究更深入的领域,如认知神经科学和计算模型等,可能还需要你精通Matlab等高级编程语言和数据分析原理。
然而,如果你的研究并不涉及到大量的编程,那么学习编程可能就不是必需的了。但是,如果你有志于继续走研究的道路,建议不要忽视数学、统计和编程的学习。因为随着科研的深入,你可能会频繁地使用到这些工具。
总的来说,虽然不是所有的心理学研究都需要编程,但掌握一定的编程技能对于推进你的研究工作是有帮助的。因此,根据你的实际需求和兴趣来决定是否学习和深入学习编程是一个很好的选择。
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