现在的工作是传统行业做engineering support，待遇可以工作轻松。但是要发展就是熬年头加搞政治。我本身对技术感兴趣，但是工程这块技术的东西就那么多，就算有新技术出来应用不知道要多少年后
看现在IT发展火热有点心痒，一是行业前景好，行业前景好个人机会也多，再有就是可学的东西比较多，对编程有兴趣，觉得好玩
那么问题来了，
大街上这么多IT精英，都是什么公司的，个人拙见在其他行业中服务性的IT似乎始终不受重视，真正不依附其他行业的IT公司本地有什么代表性的吗？这些公司靠什么赚钱？他们需要什么样的技术人员？掌握什么知识？如果自学了，如何证明自己的知识水平？
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102 条回复
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#51
BABA和data science完全不一样，不存在打压空间的问题。做个场景描述：
公司有一套业务流程，需要软件帮他自动化，BA是要把这套流程搞明白，提出软件解决方案，然后交给程序员开发，或者交给软件公司做客制化。
data science的应用也有很多场景，比方说电商需要分析客户消费习惯等，那数据分析可以帮电商调整营销方案，推送相应的广告等。一种数据分析是用软件，当然软件可能来自乙方，也可能是内部开发。二是把数据分析直接应用到业务流程里，那么做这个分析把业务流程转化成软件方案的也是BA. -
#52
如果这个可以每个行业的初级班不是培训下就可以的 要成为大牛 这个绝对不是简单的路
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#53
其他行业现在其他行业有这么不堪吗你都要来转IT 哈哈
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#54
省前一百名如果不偏科的话，不是清华就是北大啊
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#55
数学好数学好是成为大牛的必要条件 要不你会发现做了好久也爬不上去 还是个普通工程师
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#56
而且而且你作为新人 拿着一门新语言 很容易占领一袭之地 然后接下来你就要不停的学习 要不你就会被其他比你更新的替代 华为35岁那种事情 不一定真的 但是同样重复性劳动 越年轻越好
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#57
还有一点语言好不代表可以做fintech或者ai或者machine learning或者deep learning。语言好只是一部分。所以别老盯着语言。
比如数学 linear algebra。stats and probability. etc.....
比如 金融知识
比如数据结构 算法 网络 计算机架构 os 等
太多东西了 学不完 但是还是要尽量的多学 -
#58
说得好我的感觉是
会linear algebra不会coding的，比会coding而不知道eigenvector的，在machine learning方面更容易上手 -
#59
原来perl很难啊我老板经常吐槽手下员工用python不用perl,看来他是嫌弃python...
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#60
repython流行是因为community比较强大，第三方库比较多吧，基本做啥都能考虑python，虽然可能python做啥都不是最佳的选择，但它总可以是第二或者第三选择。
其实没必要在语言层面考虑太多，做啥方向才是最重要的，数据？机器学习？还是系统？图形？等等，实在要讨论语言的话，地狱难度肯定只能是c++这种多范式编程的东西 -
no8D8U 楼主#61
已经开始了网上找了个课程网站 coursera
机器学习方向，第一门课算法入门，做了两个assignment
机器学习这套课程必修全部学完算算时间至少是本科两年半的内容，给自己加油吧。
不知道到时候能否找到这方面的工作 -
#62
哦？你是专一学呢还是抽空学呢？
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#63
按照CS来说第二年读完的时候应该把data structure, linear algebra, probabilities修完了，第三年开始修introduction to algorithm, machine learning是差不多第三年下学期或者第四年上学期的课
自学的话，这一整套学下来其实要花不少时间 -
#64
都不要比了assembly最难，没有之一
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#65
在python入门书籍a bye of python里面开篇特地提到了和perl的比较
为什么不使用Perl？
也许你以前并不知道，Perl是另外一种极其流行的开源解释性编程语言。
如果你曾经尝试过用Perl语言编写一个大程序，你一定会自己回答这个问题。在规模较小的时候，Perl程序是简单的。它可以胜任于小型的应用程序和脚本，“使工作完成”。然而，当你想开始写一些大一点的程序的时候，Perl程序就变得不实用了。我是通过为Yahoo编写大型Perl程序的经验得出这样的总结的！
与Perl相比，Python程序一定会更简单、更清晰、更易于编写，从而也更加易懂、易维护。我确实也很喜欢Perl，用它来做一些日常的各种事情。不过当我要写一个程序的时候，我总是想到使用Python，这对我来说已经成了十分自然的事。Perl已经经历了多次大的修正和改变，遗憾的是，即将发布的Perl 6似乎仍然没有在这个方面做什么改进。
我感到Perl唯一也是十分重要的优势是它庞大的CPAN库——综合Perl存档网络。就如同这个名字所指的意思一样，这是一个巨大的Perl模块集，它大得让人难以置信——你几乎用这些模块在计算机上做任何事情。Perl的模块比Python多的原因之一是Perl拥有更加悠久的历史。或许我会在comp.lang.python上建议把Perl模块移植到Python上的计划。
另外，新的Parrot虚拟机按设计可以运行完全重新设计的Perl 6也可以运行Python和其他解释性语言如Ruby、PHP和Tcl等等。这意味着你将来 或许 可以在Python上使用所有Perl的模块。这将成为两全其美的事——强大的CPAN库与强大的Python语言结合在一起。我们将拭目以待。 -
#66
IT工资高吗？IT工资高吗？ 坡县IT这么低的工资， 加上没有发展前途，还有人会选择转行IT？
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#67
自学的话从哪能找到课件？
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#68
其实楼主是想转CSCS跟IT还是不一样的
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#69
我觉得看书比较好比如说大部分algorithm analysis course教的都是CLRS那本的一个subset
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#70
我之前也用过perl但是还觉得Python好用一些，perl对list structure和map structure的支持没有Python这么直接
CPAN的license跟Python一样吗 -
#71
目前看到的回复不靠谱1. 建议学编程的：半路出家不靠谱，编程需要很多基本功的，半路学的怎么和毕业生竞争？
2. 建议fintech的machine learning, deep learning，neural science，block chain：这个学科太深了，比第一条建议还不靠谱。并且这个前沿学科在美国天朝还可以，在坡坡没戏。
这两条都是hardcore程序员的路，半路出家，加上年龄因素，建议放弃。
我觉得可行的路
1. 去上大数据的专业，做个data analyst, 相对比较容易上手
2. 做软件咨询行业，比方说SAP, Murex,这些在application level的，比hardcore编程容易上手。也能靠近金融，也算fintech
3. 网络相关的ccna, ccsp, pentration test之类的，做网络安全专家。比编程容易上手。
说机器取代人的，明显是不懂行。比方说很多人说会计软件会取代会计。事实上是要处理的数据越来越多，不够人手，软件只是让原来的会计可以处理更多的数据。并且做软件的需要程序开发，需要运营维护，有做不完的工作。 -
#72
做it sales吧能学很多，锻炼人，还有前景
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#73
IT小透明表示IT不等于programmer而现在看来，市场真正需求的应该是：
1. 特别强的programmer, 可以优化算法，优化构架，提高运算速度降低维护成本
2. 懂一些programmer，并且可以把其他方向的专业知识，比如stats啊，finance啊，融合运用到programming中。在这个情况下其实programming只是一个工具，就如同写文案用word，有啥不懂问google一样……
综上所述，如果不是那种天生的geek，即对尖端科技，牛X算法有着狂热追求的人，还是选option2会比较好？
个人观点不喜勿喷……学点编程总是没坏处的，毕竟这是个trend.... -
#74
大多是GPL和python记得有点点差别吧
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#75
当然不是所有的行业都会转有些行业的engineer至今还要上夜班，他们可能就想换一下
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#76
是的啊但是往往会偏科
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#77
也有看是什么攻城狮吧chemical engineering需要数学好吗？
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#78
上夜班的钱多IT也有 倒班的钱多
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#79
perl不如pythonpython其实不错
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#80
有些公司只看算法， 不看经历， 内推比较好
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#81
语言背后是一个Tech Stack和一个子行业
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#82
中国在哪里学的
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#83
需要虽说比不过数学系。chemical engineer不怎么学化学。
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#84
开什么玩笑开什么玩笑，大数据人工智能是培训班就能弄出来的么？我随便问点hadoop和spark基理，培训班瞬间被爆
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#85
你是开玩笑么？Java居然干不过poly毕业的。。。。。
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#86
这个我也不认同在后期涨薪 爬升的时候 智商很重要 只是说只是为了混口饭吃 培训班出来的 也是可以找到工作的
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#87
周围的同事周围的同事很少本科是不好的大学出来的 这行最考验智商和恒心 如果这两样你都有了 你高考的大学差不到哪里去
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#88
如果数学好 理解力强还真的蛮推荐转这行的 有几个 医生和工程师专业的转的朋友还蛮成功的 不过好像有这智商 干啥都牛逼
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no8D8U 楼主#89
我喜欢自己研究东西完了跟人炫耀没研究出来之前不爱废话
做我现在的东西没啥成就感，或者说很少 -
#90
编程逻辑跟智商关系很大吗逻辑可以训练的，是不是？
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#91
建议你去学学Andrew Ng最新的deeplearning.ai的课程也在coursera上，简单易学，适合初学者。
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#92
数学好现在都适合什么职业？弱弱的问大家一下，高数好都能干什么？喜欢跟数字，计算打交道。
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#93
往人工智能领域发展
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#94
能详细解释一下吗？例如那些公司？或者什么短期课程可以上的？
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#95
机器学习深度学习等等和AI相关的课程。可以上网看看吴恩达的课。
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#96
一点心得抛砖引玉，纯粹是个人的一些体会。
只在本地的大型科技公司和其他行业的技术部门做过，没有在互联网巨头工作过，体会仅限于前两者。
本地大型科技公司很大程度上靠拿政府和银行的单生存，普通程序员和组长就是被剥削的。只有经理和销售吃肉，其他人都喝汤。经理都是一万年不走的，全是地头蛇，上头空降大老板都没有用。销售是个很小的圈子，没过硬的本事和运气别想进去。
其他行业的技术部门分两块，开发和维护。开发还好点，有些新技术可以学到，维护基本上都是苦活，技术上还容易被落下。
互联网巨头没进去过，很想去，但觉得没实力。 -
#97
high frequency trading需要很强解决微分方程的能力
不过要谦卑谦卑再谦卑，小心等下又有人跳出来说别人（注意不要用“都”字）是渣渣 -
no8D8U 楼主#98
谢谢分享说的很好
想知道这个其他行业的开发IT都是自己开发吗还是找外包？
银行IT又是什么体验呢？
巨头IT的话，本地貌似只有谷歌？不知道狮城帮有没有谷歌的来分享一下 -
#99
本地谷歌是前端跟multi lingual
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#100
其他行业的开发既有外包也有内部开发，就算是外包也还有一些东西需要内部改进和调试，两者之间并没有明确的界线，很多人也在甲方和乙方之间跳来跳去。