it怎么自学(该怎么学)

黑马程序员 134 阅读 0 评论 11 点赞

大家好，it怎么自学相信很多的网友都不是很明白，包括想自学it,该怎么学也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于it怎么自学和想自学it,该怎么学的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

本文目录

如何自学IT
想自学it,该怎么学
从零开始学IT,怎么学

如何自学IT

1、系统性地学

碎片化信息时代，知识往往以细碎的形式呈现，而这种边角料无法帮你构建起知识体系。就像建房子，你东一块西一块地捡一堆砖，是根本搭不起房子来的。学Java也是如此，一开始就得搞清楚整个技术体系，明确具体的学习目标，然后才开始分阶段一步步学。

毕竟人的精力有限，知识却是无穷尽的。如果脱离体系“散学”，费时费力不说，还可能啥都学不好。

2、实践性地学

很多同学还是保持在学校时的习惯，拼命看书看理论，就是不愿意动手，妄想把理论学透之后就能后顾无忧。其实当你真正学的时候就会发现，实操比逻辑能力更重要。成为大牛的必经之路是夜以继日地敲代码，而不是只停留在理论和逻辑思维上。

代码多敲几遍，其义自见。

3、自觉性地学

学习是场持久战，重在行动贵在坚持，短时间的突击是没有多大效果的。能否自学成功，很大程度上取决你能否坚持学下来。自学前，扪心自问下：我能在接下来的至少半年时间里，每天坚持学习6个小时以上吗？

如果不能，并且很确定自己没有这个自控力，那就果断打消自学的念头。<自学半个月，从入门到放弃>or<自学小半年，从入门到大牛>，选择权在你手上。

想自学it,该怎么学

想要自学it，得明白以下几点

1.应该选择什么编程语言

可能困扰编程新手最多的一个问题是【我应该学什么编程语言】或者【我需要学习哪些课程才能做出一个web、一个app】，很多人一直纠结这个问题，陷入了东学一点、西看一点的死循环，到头来啥也没学好，这会很浪费时间。

刚上大一的时候，我也很想知道应该选择什么编程语言。我问了很多人，网上各种查资料，但所能得到的答案都很片面，多数对这个问题答非所问，总是回答说“某某编程语言难”，“某某编程语言性能好”。其实作为初学者，我们对计算机体系都不了解，就不要过多地去纠结性能，或者难易等因素，原因我等下再说。

如果你有明确的方向，那么很好选择。如果你想做算法、机器学习方向，那么python是最好的选择。如果你想做web开发，java、php等都可以。如果想做一些更底层的工作，那么就可以选c。当然这是建立在你有明确方向的基础上。可是，很多人都没怎么接触过计算机行业，特别是和我一样刚入学就被调剂到计算机专业的人。对这些同学来说，各个编程语言就只是个名字，除了叫法不一样，你根本不知道它们有什么差别。所以索性不要纠结了，我替你选一个吧。

如果你是在校大学生，那么你有大把连续的时间，就先学习c，然后再学c++。我个人是学c入门的，也许很多人不理解我为什么推荐学c，因为c和c++都很难、很复杂，看起来并不适合入门。然而正是它们的难和复杂才能让你更好地理解计算机系统【计算机系统不是指操作系统】。学习编程不是学习编程语言，而是学习一个计算机生态，即一个庞大的知识体系。只会编程语言而不理解整个计算机的体系，就像只会写字而写不出好文章。了解c/c++和了解计算机系统是极为贴合的，向下可以帮助你更容易地理解操作系统、编译原理、计算机网络、计算机组成原理，为什么呢？因为较为底层的东西很多都是用c实现的，和系统的贴合度极高，很多教材源码甚至教程，在讲述这些知识的时候都是用c或c++作为媒介。而向上，c++面向对象的机制，也可以做出一些应用，譬如五子棋游戏等，也不会显得那么枯燥。花个小半年时间了解c和c++，之后你就会觉得看书、看资料可以轻松很多。

如果你是一个上班族，但是刚刚学习编程，可能学c和c++对你来说有些复杂和困难，因为学习它们确实是很需要时间。你们不像在校生那样有大把的连续时间，而零碎的时间去学习一个比较复杂的东西效果不见得有那么好，所以可以先学一些【更容易见效】的编程语言，从python入手吧，至少能快速做出一些小应用，不至于丢失了兴趣，但是真的要入门编程又还得看看与计算机系统相关的书籍，这样才能更深层次地去编程，譬如【深入理解计算机系统】这一本书可以读很多遍，这本书把整个计算机系统给串起来了。

2.学习编程，我需要学习哪些课程？

我要学哪些课程？我为什么要学习如高数、离散数学、线性代数、概率论等课程？

这个问题也是之前困扰了我很久的问题。不过我现在想通了，对于【高数、离散、线性代数、概率论】等课程，很好解释，做算法的同学肯定知道为啥要学习这些课程。机器学习中会大量用到上述提到的课程，所以会比较好理解。对在校生而言，学校开设的很多课程我们不知道为什么要学，我们很疑惑，不知道学它有什么用，这个时候我们就会很纠结，还会产生抵触情绪。这很正常，因为我们学习得不够深入，自然不能理解它们的用处。

在我看来，大学本科课程更多的是面向“面”的教学，即什么课程都教给你一些，但是又讲得不那么深入；而工作或者读研，更多的则是面向“点”的学习，用到的知识更专。本科时，学校也不知道你以后是去搞算法、还是搞架构、还是搞服务器开发，甚至去搞硬件，所以学校需要你学很多课程，至少有个了解。对学生来说，一方面可以从中选择自己感兴趣的点；一方面也可以对未来的就业方向有些启发。所以即使像数电、模电等课程，虽然之后可能用不着，但是你也要学，并且会花费大量的时间。虽然你最后不一定去搞硬件，但是这些课程也会让你更容易去理解一些知识，比如cpu中的逻辑器件。

如果你在大一的时候就有一个明确的定位，知道自己今后想从事哪方面的工作，课程与课程之间是可以调一下优先级的。不过像大学物理，这种课程确实是对编程没有帮助，但是像我前面所说的，大学教育更注重广度，大物等课程可能就是为了给你普及生活常识吧。

其实，大学教育的问题是普遍存在的，我认为我们学习一项技能的时候，应该采取的是项目驱动式学习，即需要用到什么东西时不会了再去学，而不是先填鸭式的都填进脑子，并且在学习的过程中我们还不知道它这是干嘛用的，等之后用到了，甚至不记得自己学过，反而查资料才会想起：哦，原来我之前学的xx科目是这个用处啊，可是我当时并没有好好学。很多时候学生时间的浪费可能还是要怪老师、怪学校，他们一开始没给我们做好充分的课程介绍。所以，在经过比较多的编程和项目实践后，我认为一个比较好的学习方式是，改良版的项目驱动学习法。即：

学习一段时间，做个小项目，将做项目遇到的问题记下来，针对性地学习相关知识，然后再实践，再学一段时间理论，让知识成网状发射状地变大。当然，项目驱动式学习有一个弊端，就是每次学习的知识都是项目所需要的，很零碎、不成体系，所以需要改良，即在采取项目驱动学习法的时候每天抽一段时间去完整地读一本书，或者一个相关问题的完整介绍，这样就很容易把一些知识成体系地串起来。这样一段时间下来，慢慢的，你就知道我们为什么要学那么多科目，学这些科目能干什么。

谈到数据获取，可能最容易想到的是爬虫，爬虫是一个在知乎上被说烂了的话题，所以我不想多说它是什么。很多时候有人觉得爬虫简单，为什么呢，因为有现成的框架，所以获取少量的数据就比较容易。但是当你需要爬取的数据很大的时候（比如我之前抓取了知乎500万用户的数据，在下班的时间、用自己家里普通的pc，计算机性能并不是那么好，比不上服务器，又要在不被封IP的情况下抓到这么大量的数据，然后对数据进行清洗，最后还要可视化展示），使用现成的爬虫框架就并不是那么容易实现了。况且，我需要抓很多数据源，并不是一锤子买卖。所以我选择去开发一个系统，即在现有的框架下进行二次开发，搭建一个属于自己的爬虫系统，并植入一些算法。我在系统中添加了很多中间件，直到现在，它还可以在10分钟内就部署一个能抓取大量数据的爬虫应用。