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              沒有任何編程基礎的小白,如何成功轉行IT?

              2021-01-13 10:06:42 來源:晶報網

              聽過一句話,叫“360行,行行轉IT”。隨著移動互聯網行業快速發展,一些IT崗位的薪資要遠遠高于其他行業,有的IT崗位,同等學歷可以拿某些行業好幾倍薪資。

              如何進入IT行業?零基礎可以成為大神嗎?又該怎么做?對于不了解軟件開發的人,應該怎么入門效率最高?下面小編幫你們整理了以下攻略:

              攻略一:瞄準目標

              許多轉行者,其實都有一個誤區,迷茫,對轉行目標不清晰。知道要去做互聯網工作,但是互聯網范圍那么廣,不知道具體做什么,比如:

              A:我想轉行搞研發,寫代碼。

              B:支持你,你準備學哪門語言呢? 現在最火的有Python、區塊鏈、Java。

              A:額,這個我還不知道,聽說Python容易入門,要不先學Python?

              他們很多都停留在表面,沒有咨詢過專業的人,你要入門的切入點在哪里?轉行之前,最好先把轉行的切入點想清楚和分析了解清楚。如果不清楚,其實可以去培訓機構進行咨詢下,再加上自己的判斷,把轉行的切入點分析清楚,瞄準目標,你就成功了第一步。

              攻略二:關于學習技能和邏輯思維

              一個此前尚不具備互聯網從業經驗的人,在進入互聯網時,會遇到2個最明顯的困惱。

              1.專業技能的學習

              2.邏輯思維

              剛畢業的大學生或者1年以下經驗的,需求首先解決的是技能問題,因為在這個時期的小伙伴,并沒有一項過硬的技能, 也沒有豐富的職場經驗。專業技能的學習就是最大最急迫去解決的問題,如果想在最短的時間學習,可以通過培訓機構實現。

              有2、3年以上工作經驗想轉行的小伙伴,這類小伙伴有一定的職場經驗,有足夠的應變能力和基本的業務技能。這個時候,你首先要做的就是跳出思維的圈套,快速適應互聯網的邏輯思維。

              攻略三:合理的學習方法

              1、看了很多干貨,依然做不好工作。

              現在學習的都比較碎片化,雖然看了很多干貨,覺得自己學到很多,但就是不能落地,原因就是沒有系統的分析干貨背后的邏輯。

              2、你必須要花大量的時間和精力,參與到實踐和訓練中去。

              像我們華信智原,更注重培養學員的技術和項目實踐經驗,邊學邊練習項目,出來相當于1-2年以上工作經驗。

              3、提高技能,思維。于是去看大咖的干貨,智原在線看名師視頻。

              這種做法,對于進階的人來說,是沒有問題的,因為他們知道自己的缺陷在哪,急需調整的地方在哪。

              但是對于剛入行的小白來說,沒有基礎就走高深路線,容易“走火入魔”,你需要從頭體系化的學習一遍,基礎好,以后的路就能走得更遠。

              4、進入圈子。

              掌握了上面的之后,你就需要進入一個高段位的圈子中,不僅可以對學習本身進行交流,你還需要有人在困難的時候,給予頭腦風暴和指點,還會有很多意想不到的驚喜,比如:學習筆記,資源共享,合作,內推等等。

              攻略四:學習就是為了就業

              對于轉行的朋友們來說,學習就是為了去就業,想要去追求更好的生活。

              1、如果你是一個經驗豐富,技能過硬的人,那么轉到互聯網時,不妨優先考慮那種能將你最大值發揮的崗位。這樣你的空間會蹭蹭蹭的漲。

              2、在整個互聯網業內來看,人次的兩極分化是相當嚴重的,也就是:低端人才過多,但高端人才極度稀缺。所以,基本每往上走一個臺階,你的薪資都能會有可觀的變化。

              最后對于0基礎想要成功轉型IT的同學,這里有以下幾個建議:

              覺得自己智商高,邏輯能力強,可以考慮學軟件開發、Java大數據開發和Python大數據分析、產品經理、人工智能;

              學歷不高、或者覺得自己不夠聰明的可以考慮學運維、測試或網絡營銷;

              女生不想做編程,可以考慮學Web開發、短視頻、新媒體運營、UI;

              學語言建議選Java,Java應用范圍廣,python是好選擇,開發效率高,學習成本低,這兩年人工智能這么火,市場相應人才也比較少。

              免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。

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