2023年如何入行IT指南 - 热门IT职业发展路径

我的背景👩🏻‍💻

最热门的IT职业发展道路💎

通用学习方法🧠

1 - 成为一名软件工程师👨🏼‍💻

2 - 成为一名 DevOps 工程师 ♾

3 - 成为一名云工程师 ☁️

4 - 成为一名信息安全工程师 - 网络安全 🔐

5 - 成为数据分析师、数据工程师、数据科学家 - 大数据📊

6 - 成为一名机器学习工程师🤖

Python - 通用编程语言 🐍

学习计算机科学学位、课程、训练营还是自学？📚

由 Mux 主办的 DEV 全球展示挑战赛：展示你的项目！

在这篇博客文章中，我想为你提供一份进入IT行业的路线图。

这是我新YouTube视频的文字版✍️

科技行业目前是就业市场上最热门的行业之一，因此，很多人考虑转行到科技行业，或者在学校或大学毕业后直接进入科技行业，这完全合乎逻辑。

进入科技行业可能会让人不知所措🤯

科技行业的确提供了大量的职业机会，但对于刚刚踏入这个行业的人来说，也可能感到非常不知所措。🤯 这是一个涵盖面极广的行业，拥有众多选择，涉及众多IT领域和职业。需要学习的东西太多了，你往往甚至不知道从何入手。在真正尝试之前，很难确定自己对哪个IT领域感兴趣，最终会选择哪个方向，也很难找到自己真正喜欢做的事情。你甚至可能会自我怀疑，觉得转行太晚了，或者觉得要学的东西太多，永远也追不上那些从小就在科技行业摸爬滚打的人。

我理解你所有的这些顾虑，比如自我怀疑、时间压力、不知道从何入手等等。所以，我写这篇博客文章，是想向你展示科技行业的各种职业发展道路，并给你一些入门指导。😇

对于每个IT领域，我们都会看到：

• 无论是入门级职业
• 他们实际从事什么工作，以及他们的一些工作职责是什么。
• 以及进入该特定领域需要具备哪些技能。
• 以及你需要学习的一些相关技术

我的背景👩🏻‍💻

首先，我想说的是，进入IT行业永远都不晚。👏

我本人是从市场营销和商业专业转行到IT行业的，之前我跟IT一点关系都没有，甚至在学校或大学都没学过任何IT相关的课程👀。转行到科技行业可能是我人生中最棒的决定之一！🤠 这个领域每年都越来越热门，而且为从业人员提供了许多福利和机会。此外，无论你选择哪个方向，这都是一个充满乐趣、令人兴奋且富有成就感的领域。

那么，让我们来看看目前最热门的IT职业有哪些，未来对它们的需求还会更大，以及你可以专攻哪些IT工作。

最热门的IT职业发展道路💎

当然，市面上有很多不同的统计数据和排名，类似的职业也有很多不同的名称，但有一些职业无疑脱颖而出，成为最热门的职业。IT行业的热门职位通常薪酬很高💸，因此许多排名也基于薪资和职业发展统计数据。

根据多项排名，近年来需求量最大、最热门的IT领域包括👏：

• 软件工程
• DevOps 工程
• 云工程
• 网络安全或安全工程
• 数据工程或一般数据相关职业
• 以及机器学习工程

而且这些热门领域未来需求量还会更大。所以每个领域都蕴藏着巨大的发展空间和未来潜力。👍

所以你们中的大多数人可能都想进入这些领域中的一个，但你们中的许多人现在可能还不清楚自己究竟想选择哪个，也许是因为它们听起来都同样令人兴奋或同样让人不知所措，所以你们不知道哪个才是更好的选择，或者哪个才是你们最感兴趣的。这完全没问题，因为这正是我在这篇概述中想要帮助你们的。😊 ✅ 那么，让我们开始吧！

通用学习方法🧠

首先，尝试多种事物来找到自己最喜欢的是完全没问题的。事实上，这确实是个好主意，因为你有很多机会、很多选择，所以你应该好好利用这些机会，找到最适合自己的那一个。

然而，你需要有条理地学习，漫无目的地零散学习，希望一次性掌握很多知识，甚至试图同时学习多个领域，都不是好策略。这会让你的学习之路更加艰难，也肯定会延长学习时间，而且你最终也无法真正发现自己最感兴趣的领域。

所以，让我来帮助你构建学习过程，为你绘制一张路线图，图中会分别展示所有这些职业及其学习路径，以及它们之间的重叠之处和共同知识。✅

1 - 成为一名软件工程师👨🏼‍💻

我们先从最广泛但分布最窄的IT领域——“软件工程”说起。我认为它也是进入IT行业最容易的切入点，大多数人都是从这里开始他们的IT职业生涯，我也是这么入行的。

软件开发人员或软件工程师是指开发各种软件应用程序的人。

什么是软件？🤔

这可以是网页应用、移动应用或桌面应用。无论你想到什么软件，无论是在电脑上、手机上还是智能电视上，比如亚马逊、Netflix 以及你在智能电视上使用的所有应用，它们都是软件。再想想智能汽车，它们也是用于导航和其他车辆控制的应用。还有智能家居、生产机器和机器人中的软件。

所以这些都是软件工程师开发的软件。

软件工程的不同子领域

但是软件工程师本身就是一个非常宽泛的术语，涵盖了许多子领域，而且你实际上可以专攻其中任何一个子领域，因为它们都是各自独立的职业。

前端、后端还是全栈开发

例如，你可以成为一名“前端开发人员”，主要负责开发应用程序的前端部分，也就是用户在浏览器、手机屏幕或电视屏幕上看到的部分。
你也可以成为一名“后端开发人员”，负责开发应用程序的后端部分，也就是连接数据库、保存和更新用户数据、处理数据等等的部分。
或者，你也可以成为一名“全栈开发人员”。全栈开发人员能够同时开发应用程序的前端和后端部分。

网络、移动或物联网

此外，还有一些细分领域，例如“Web开发人员”，他们主要开发在电脑或笔记本电脑浏览器中看到的Web应用程序。还有移动应用开发人员，他们开发适用于Android或iOS的应用程序。你也可能是一名“物联网开发人员”，也就是“物联网”开发人员，例如开发汽车、电视、智能家居、酒店智能门锁系统等软件。

专攻编程语言

你甚至可以专攻某项特定技术、编程语言或框架。例如，你可以选择成为“Java 开发人员”、“JavaScript 开发人员”或“React 开发人员”。你也可以专攻 Android 移动应用开发，或者成为一名“Python 开发人员”。

所以这些都是不同的职业道路，因为每一条道路本身就已经是一个非常大的领域了。

通才或专科医生

所以你可以深入钻研某个特定的技术或领域，也可以像我之前提到的那样，拓宽视野，成为一名全栈工程师。两者各有价值。你需要某个特定领域的专家，但也需要那些对很多事物都有宏观认识和了解的人。这其实取决于个人偏好，你是通才还是专才，所以你可以根据自己的喜好来选择。我个人是通才。我喜欢了解很多东西，以及它们如何相互关联、相互融合，喜欢从宏观层面理解事物，而不是专注于某个特定领域的深入研究。但正如我所说，这完全是个人偏好。

成为软件工程师的路线图☡

然而，无论你选择这些职业或子领域中的哪一个，它们的入门点都非常相似。

1 - 学习软件开发和编程基础知识

你首先需要了解软件开发和编程的基础知识。例如，你可以选择任何一种编程语言，并学习该语言的编程基础知识。

诸如变量、函数、数据类型等等，因为这些概念对于每种编程语言来说实际上都是相同的，无论是移动端、Web端、前端还是后端开发。

我通常建议将 JavaScript 作为入门语言，如果你想进入任何类型的软件开发领域，因为它既可以用于前端，也可以用于后端，甚至可以用于移动应用程序开发，而且与 Java 等语言相比，它更容易学习。

2 - 开发简单的示例项目

掌握基础知识后，第二步就是开始开发简单的示例项目，真正理解软件是如何从零开始编写的。🚀

完整的前端和后端搭建，无论是网页应用还是移动应用，都是学习软件开发概念的必经之路。我非常喜欢通过实例项目来学习，而不是被动地看书或观看教程。

这样一来，你不仅能学习一门特定的语言及其功能，还能学习如何开发一个真正可用的应用程序。

所以，根据你想专攻的方向，如果是网页开发，你可以在 JavaScript 的基础上学习 HTML 和 CSS，并开始创建带有数据库连接的更复杂的 Web 应用程序。

如果你想从事移动开发，你可以选择一种移动开发语言，并练习使用该语言。

如何选择编程语言？

每种语言都有其优缺点。有些语言更酷，有些语言使用更广泛，但重要的是先学习概念，因为语法可以以后再学，如果需要的话，甚至可以上网搜索语法。

如果你不确定要选择哪种语言，那就选择最流行的语言，因为这会增加你用这种语言找到工作的机会，而且这种语言背后有庞大的用户群体，它流行肯定是有原因的。

概念重于特性和语法💡

所以就像我说的，与其逐一学习语言的特性和语法，不如找一个网上的例子项目，或者自己构思一个项目并进行开发。在这个过程中你会学到更多，但项目必须简单易懂，以免你在学习过程中遇到困难或感到不知所措。

知识永远不会浪费，你随时可以转换。

问题是，如果你在想：“如果我做出了错误的选择，一开始就选错了方向，结果发现我根本不喜欢它怎么办？”

例如，如果你一开始学习后端Web开发，几个月后发现这并不适合你，你更喜欢移动应用开发，那么你之前学到的知识并不会白费。你并非从零开始。你积累的知识可以帮助你转行到其他领域，而且你也有机会发现自己喜欢什么，不喜欢什么。事实上，即使你决定进入数据工程、云计算工程或DevOps等完全不同的领域，这些知识也并非毫无用处。

我想说的是，软件工程领域通常是入门级的技术职业。所以通过这种方式进入IT行业相对容易，以后你也可以随时转型到其他技术领域。

正如我所说，你的知识永远不会浪费，因为IT领域的许多概念都是相互关联、相互联系的：

即使你从事机器学习或DevOps工程方面的工作，你的编程技能仍然会很有用。

学习小贴士🧑🏼‍🏫

关键在于不要一下子学完所有东西。只要你循序渐进地积累技术知识，比如一次只专注于一个领域，一次学习一种编程语言和技术，并坚持至少六个月左右，然后再学习下一个，就应该没问题。千万不要急于求成，试图一次性吸收所有知识，我知道你们很多人可能都想这么做。

如果你确实想走这条路，我这里有一个迷你训练营，专门学习你需要了解的关于 Web 开发的一切知识，包括前端、后端、数据库连接的全栈开发，以及完整的软件开发和发布生命周期：

我的目标正是让人们更容易进入IT行业，消除他们对进入科技领域的恐惧，让学习变得更简单、更容易。此外，我还提供实际项目，让学习过程充满乐趣和吸引力。

这里顺便宣传一下我们的IT入门课程。😊 如果您想了解更多信息，可以观看视频，我在视频中详细讲解了课程内容：课程完整概述

2 - 成为一名 DevOps 工程师 ♾

正如我所说，你可以将软件开发方面的知识运用到其他 IT 领域，而软件开发实际上是过渡到我们下一个最热门的 IT 职位——“DevOps 工程师”的最佳跳板。

DevOps领域正逐年升温，我个人也对这个领域充满热情，几年前我从一名高级软件工程师转型成为DevOps工程师。如果你看过我的视频，就会知道我的整个频道、课程和教育项目都围绕着DevOps展开😍

但需要特别注意的是，DevOps 并非入门级的 IT 职业。它更高级一些，这意味着你需要具备一定的工程知识才能转型从事 DevOps。那么，DevOps 究竟是什么呢？

DevOps 的核心在于自动化软件开发和发布生命周期中的各种流程。

这意味着，从逻辑上讲，你需要先了解这些流程和整个生命周期，这样你才能知道你要自动化的是什么。

所以 DevOps 是一个更复杂、更困难的领域，如果你没有任何 IT 背景，我不建议你直接入行🤷🏻‍♂️，但如果你一步一步地积累知识，并且像我一样对它感兴趣，那么它会成为一份非常有成就感的职业。

这是一个需求量很大、收入也很高的IT职业，因为这类专业人员实际上非常短缺，可能比软件工程师的短缺还要严重得多。

如果你想了解更多关于 DevOps 的信息，比如它适合什么样的人，以及成为一名 DevOps 工程师需要哪些技能，我强烈建议你观看我的“DevOps 职业发展”播放列表中的视频，我在那里详细讲解了所有这些内容。看完之后，你就能清楚地知道“不，DevOps 绝对不适合我”👎🏼 或者“是的，这正是我想要做的”！👍

向 DevOps 转型

不过，在介绍下一个职业之前，我想提一下，很多人转型从事 DevOps 工作，不仅是软件开发背景，还有系统管理、测试自动化、网络工程以及其他各种岗位。可以说，那些需求量下降或趣味性降低的 IT 职业正在向 DevOps 工程转型，因为它是目前最热门的领域。🔥

如果您还不了解我们著名的DevOps训练营，那么两年前我们创建了一套完整的教育课程，旨在教授人们成为DevOps工程师所需的所有工具和概念：

到目前为止，我们已经通过这个训练营培训了超过2500名学员，但正如我所说，DevOps训练营是为那些具备一定IT经验或IT基础知识的人准备的。因此，我们创建了IT入门迷你训练营，旨在帮助零基础的学员首先学习入门所需的基础知识，以便他们能够顺利进入DevOps领域。实际上，我创建这门课程是为了作为DevOps训练营的先修课程。所以，如果您在观看“DevOps职业发展”系列视频后决定投身DevOps，那么这两个教育项目将为您规划出一条最高效、最便捷、最快速的职业发展路径。🙌

但如果你觉得 DevOps 肯定不适合你，那么你可以考虑我接下来要谈到的 IT 职业之一。

3 - 成为一名云工程师 ☁️

下一个与 DevOps 密切相关的 IT 领域是云计算工程。

简单来说，云工程师主要负责构建和维护云端基础设施。

随着许多公司从管理自己的基础设施转向使用云平台，云工程师的需求也越来越大。

云工程也是一个入门级职业。如果您有一些基本的系统管理经验，那么这可能是最容易转型进入的IT领域；但如果您是IT新手，也可以直接从这里开始您的IT之旅。

那么，如何入门云计算工程呢？

成为云工程师的路线图☡

在云计算工程领域，目前最流行的云平台实际上有两个，它们分别是：

• 亚马逊的AWS
• 以及微软的 Azure 云平台。

这两个平台都提供各种认证，你可以通过考取这些认证来获得特定云平台的云工程师职位。所以，如果你想入行，可以选择其中一个云平台，开始学习其入门级认证课程，并专注于该云平台。

我个人建议选择 AWS，因为它是目前规模最大、使用最广泛的云平台。一个很好的入门方法是参加 AWS 认证项目。AWS 提供多种认证，从基础云从业者到更高级的认证应有尽有。所以，显然应该从基础的 AWS 云从业者认证开始，并着手学习和准备。这将使您掌握所有重要的 AWS 服务知识，更重要的是，还能帮助您理解云工程的基本概念。

记住我之前说过的话，当你学会一门编程语言后，学习另一门编程语言实际上会变得容易得多，因为你已经掌握了许多共同的底层概念。同样地，如果你在学习了 AWS 之后决定学习 Azure，或者你找到了一份梦寐以求的工作，而这家公司使用的是 Google Cloud Platform，那么学习它们也会容易得多，因为你已经学习过一个云平台以及该平台的基础知识。事实上，学习两个云平台将是一笔巨大的财富，因为你现在对它们有了很好的比较。

因此，最好的起点是获得 AWS 颁发的云从业者证书，以便在这个领域找到第一份工作。

云计算 vs DevOps

我想在这里提一下，DevOps 和云计算经常被归为同一类，也经常被混淆。虽然它们有一些重叠之处，但实际上是两个截然不同的领域。我计划制作一个关于“DevOps 工程师 vs. 云工程师”的视频，详细介绍它们的共同任务和职责、重叠部分以及真正的区别。
这样你就能清楚地了解这两个领域之间的差异。✅ 所以，如果你不想错过这个视频，请务必订阅我的 YouTube 频道并开启通知铃。😇

4 - 成为一名信息安全工程师 - 网络安全 🔐

如今，云计算、DevOps 和软件工程领域都有一个共同点，那就是它们都需要安全。

构建云基础设施时，需要确保其安全；编写应用程序时，需要确保其不存在任何安全漏洞，防止黑客利用这些漏洞入侵系统；构建 DevOps 流程时，由于该流程实际上会影响应用程序、云基础设施和许多不同的系统，因此您肩负着更多的安全责任，例如确保不会将密码和密钥等信息泄露给系统。

这意味着软件开发人员、云工程师和 DevOps 工程师都必须了解安全知识。

但安全是一个极其庞大的领域，它影响软件开发和发布生命周期的每一个环节，其他IT领域也同样涉及安全问题。因此，我们实际上设立了一个专门的职业——IT安全工程师，他们专注于所有与安全相关的事宜。

安全工程师的任务和职责

作为一名安全专业人员，您了解各种安全工具和技术，可以帮助您扫描和识别不同级别的安全问题，并帮助修复这些问题，还可以验证其他工程师是否已正确保护他们的系统。

甚至还有一些外部安全公司为其他公司提供服务，以保护其系统安全。例如，他们会尝试入侵其他公司的系统，找出系统的漏洞所在，因为如果他们能够入侵，真正的黑客也同样可以做到。

所以，作为一名安全工程师，你的职责是识别这些安全漏洞，并向公司提供如何保护这些漏洞的建议。正如我所说，安全涉及多个层面，公司使用或开发的每一个系统、每一款软件都需要得到保护。

• 基础设施
• 应用平台
• 前端
• 后端
• 数据库
• 应用程序本身

因此，安全工程师通常对各个层面的安全都有更广泛的跨领域知识，并且能够制定一个总体策略，利用各种技术来自动化安全检查和安全测试等，从而保护整个系统的安全。

需求量巨大👀

毋庸置疑，安全工程师对公司至关重要💎，因为安全漏洞是任何知名大公司最不愿看到的局面。网络攻击日益复杂，对于拥有数百万甚至数亿用户的应用程序而言，一旦如此多用户的数据遭到泄露，其影响无疑是巨大的。想想你的网上银行应用程序就知道了。显然，你肯定不希望他们的系统出现任何安全问题，对吧？
正因如此，许多行业对安全工程师的需求都非常旺盛，而且未来这一需求只会更加迫切。

成为IT安全工程师的路线图☡

所以，如果你想走上这条充满挑战但又令人兴奋的道路，你首先需要了解你所保障的是什么的概念。

所以这其实并不是一个入门级的IT职位，你肯定需要具备一些IT领域的预备知识，比如网络工程、云计算工程、软件开发等等。除此之外，你还需要学习很多安全概念和工具，才能制定出这些通用的安全策略。

5 - 成为数据分析师、数据工程师、数据科学家 - 大数据📊

数据相关工作是目前最热门的IT工作之一，需求量也比以往任何时候都高。这是为什么呢？

人类生成的数据👥

当我们的软件每天被数亿甚至数十亿人使用时，这些用户会产生海量数据，对吧？想想社交媒体，我们每分钟甚至每秒都在创建和上传帖子和媒体内容。想想每天数百万人搜索时产生的搜索数据，谷歌地图或其他追踪你位置的应用程序产生的GPS数据，想想你在超市购物时产生的数据，想想你在网上购物时产生的数据。简而言之，就是用户行为数据。

所有这些都是我们人类每天通过数字足迹产生的数据。

设备生成的数据⚙️

除了人类生成的数据之外，还有大量的设备生成的数据，例如汽车、通过传感器的物联网系统、生产机器、机器人、物流数据、货物运输跟踪等。

因此，这些来源产生的数据量甚至超过了人类产生的数据量。

综上所述，近几年来数据量呈爆炸式增长。

事实上，全球90%的数据都是在过去两年内产生的。

正如一些资料所提到的，我们每天都会产生海量数据，如果把这些数据写成书，然后把这些书堆叠起来，就足以建造一座往返月球的桥梁。

由于这些数据量极其庞大，我们也称之为“大数据”。这就是这个术语的由来。

原始数据与处理后的数据

数据已成为任何组织宝贵的资产💎，因为它能帮助组织更好地了解事物。💡 例如，进行预测、政治竞选等都离不开数据驱动，比如民意调查和在线搜索等等。许多公司利用数据来优化流程，从而节省时间和成本。

然而，原始数据本身对公司毫无价值。试想一下，这些数据数量庞大，格式各异，来源也多种多样。人类很难理解这种形式的数据。只有经过处理、清洗、分析和可视化，数据才具有价值。

因此，大数据对我们人类来说很容易理解和使用，而大数据相关专业人士正是利用各种工具将这些海量数据转化为对公司而言可用且极其有价值的信息的人。

然后，企业可以利用这些可视化数据来制定决策、进行未来预测、优化成本等等。

此外，还有各种与数据相关的职业，它们承担着不同的任务和职责，例如：

• 数据分析师
• 数据科学家
• 数据工程师

那么让我们来看看它们之间的比较。

数据分析师

数据分析师基本上是入门级职业，如果你想进入这个领域，这也是最容易入门的职业。

顾名思义，数据分析师负责分析和解读数据，从中提取有意义的信息。因此，他们需要理解数据的含义，例如识别数据中的任何模式。

主要技能

他们需要掌握的主要技能是数学和统计学知识，以及各种有助于数据分析和数据可视化的工具。

但是，除了技术技能之外，数据分析师还必须具备良好的业务和产品理解能力。因此，他们分析数据的目的是为了给业务和产品开发做出正确的决策，然后将这些决策传达给真正需要它们的人，例如产品负责人和公司中的业务决策者。

然而，数据分析师使用的是已经过处理和准备的数据。因此，需要从多个来源收集格式各异的原始数据，并先进行处理，才能供数据分析师使用。

数据工程师

这就是数据工程师的工作内容。数据工程师需要掌握数据库和编程知识才能胜任工作，他们实际上会构建一种叫做“数据管道”的东西来收集、存储和处理数据：

所以你可以通过学习以下内容来入门数据工程：

1. 像 Python 这样的编程语言及其数据处理框架和库
2. 例如学习数据库和查询语言（如 SQL）。
3. 大数据专用框架，例如 Apache Hadoop，是一个流行的框架，允许您存储和处理海量数据。

数据科学家

我提到的第三个职业是数据科学家，这通常是这三个职业中收入最高的。

值得一提的是，很多公司经常把数据分析师和数据科学家这两个职位名称互换使用。虽然它们是两种不同的职业，但两者之间确实存在一些重叠之处。其中一个重叠之处就是，两者都需要具备高等数学和统计学知识。

所以，通常来说，与普遍认知相反，软件开发并不需要任何数学或统计学知识，DevOps 或云计算工程更不需要，但在数据科学或数据分析领域，你会大量用到数学和统计学。🧮

这意味着，如果你想进入这些领域，首先需要学习的是统计学以及统计学编程语言，例如 R 或 Python。

然而，除了统计学知识外，数据科学家通常还需要比数据分析师更高级的技术技能，这也是这两个职业的主要区别所在：

因此，数据科学家通常是经验更丰富的工程师，他们可以创建高级机器学习模型和算法，例如，进行未来预测。

6 - 成为一名机器学习工程师🤖

这就引出了下一个也是最后一个热门的 IT 职业——机器学习工程师或 ML 工程师，这实际上又是另一个与大数据相关的职业。

数据科学与机器学习领域

我们说过，数据分析师和数据科学家利用数据分析趋势、识别模式，并基于数据做出决策和预测。因此，数据既可以被人类用于做出数据驱动的决策，也可以被机器通过程序使用。

这样，数据工程师准备的经过清洗处理的数据就可以输入到机器中，让机器从中学习，并将其用于各种任务。而这正是机器学习的真正用武之地。

什么是机器学习？🤔

那么，机器学习究竟是什么？为什么机器需要数据？它们又如何处理数据？

在软件开发中，我们编写程序并指示它们执行某些操作。而在机器学习中，机器无需显式编程即可执行任务。🙅🏻‍♀️ 它们是如何做到的呢？它们利用算法（也称为机器学习算法）从大量数据中学习如何执行该任务：

所以机器学习是指计算机无需明确告知或编程即可思考和行动。

这个过程主要分为两个部分：

1. 首先是编写机器学习算法，以便机器可以使用它们来学习。
2. 第二部分是将大量处理后的数据输入到这些算法中，基本上就是利用这些数据来训练模型。

你需要具备的技能

你会发现数据科学家和机器学习工程师之间有一些重叠之处，他们都需要扎实的数学和统计学技能来处理数据。然而，数据科学家专注于理解数据、更好地可视化和呈现数据，而机器学习则专注于利用数据让机器学习执行某些任务：

因此，机器学习工程的入门其实与数据科学非常相似：
你需要从学习像 Python 这样的编程语言开始，它拥有强大的机器学习框架和统计学，而统计学是机器学习工程中非常重要的一部分。

Python - 通用编程语言 🐍

现在你可能已经注意到，在所有这些领域中，我实际上都提到了 Python 编程语言，这是因为 Python 是一种通用编程语言。

你可以在上述所有领域使用 Python，但这并不意味着你需要掌握每个领域相同的 Python 知识。

使用 Python 进行 Web 开发与使用 Python 进行 DevOps 自动化或机器学习完全不同，这是一个重要的区别。

Python 核心与特定领域的 Python 库

首先，你要学习Python的核心知识，包括语法和通用编程概念；然后，在Python核心知识的基础上，学习各个IT领域特定的库和框架：

因此，Web 开发、机器学习和 DevOps 自动化分别使用完全不同的框架和库，你需要针对特定​​领域进行学习。所以，基本上每个领域都需要学习 Python 的不同部分，区分这些部分非常重要。

Python 语言恰好拥有适用于所有这些领域及其用例的流行框架，但 Python 的核心当然在任何地方都是一样的。

如果你想学习 Python 的核心知识，例如 Python 的语法和编程概念，你绝对可以查看我们的免费 Python 课程。

我们已经介绍了很多IT领域的职业选择，我尝试对它们进行分类，以便您更好地了解和比较它们。✅ 希望您能从中找到一些感兴趣的领域，让您觉得：“嗯，这个领域听起来很有意思，我想进入这个领域。”

学习计算机科学学位、课程、训练营还是自学？📚

当然，当你大致了解了自己想往哪个方向发展以及想从学习什么之后，下一个问题就变成了：“在哪里以及如何学习？” 你是选择攻读计算机科学学位？还是参加在线课程？或者加入数据科学训练营、编程训练营，又或者是我们的 DevOps 训练营？🤷🏻‍♂️

我本人最初是在一所理工大学学习信息学，但当时主要依靠网络资源学习，比如YouTube视频和一些编程网站。到了大二，我找到了一份软件开发实习工作，于是就辍学了，开始利用工作机会边做边学。

实际上，我在工作中学到的实用知识比在大学里学到的要多得多，这些都是我工作真正需要的。

所以我通常建议你尽快学习找到工作所需的技能。🚀

但工作中的学习并非总是易事，所以我继续通过YouTube视频、博客文章和在线课程学习新知识。我常常漫无目的地四处探索，试图学习我遇到的所有事物。我并没有一个可以遵循的路线图，但这在某种程度上仍然是有用的。

所以我仍然认为在线资源是最好的学习方式之一，尤其是在IT领域。但正如我所说，制定某种学习路线图和结构肯定会让学习过程更加轻松，因为你不会随机学习，而是会按照一定的顺序学习，而不会被海量信息分散注意力。💡

找到清晰的路线图

所以无论你想选择哪个领域：先找到该职业的清晰发展路线图。网上有很多关于这些路线图的文章和视频，然后你就试着按照路线图去做。

当然，如果您决定采用 DevOps，正如我提到的，我们有一套完整的路线图，即使您没有任何 IT 背景也能轻松上手：

所以你无需自己做研究、制定学习计划或寻找优质资源。我们已经为你完成了所有这些工作。你只需跟着做，边做边学。如果你看过我的视频，就会知道我创作内容的目的是提供实用、易懂的知识。我喜欢帮助人们轻松学习，避免感到沮丧和不知所措。💙

开启你的IT之旅👩🏻‍💻

所以总的来说，正如你所看到的，你有多种选择，可以根据你以后想做的事情选择一个入门级职业，然后你可以在此基础上发展。

而且，在IT领域，任何知识都不会白费，一切都是相互关联的。所以，如果你从软件开发入手，后来想从事DevOps、机器学习或云计算工程，你仍然可以从这些知识中受益，而无需从零开始。

所以，如果你还不确定最终目标是什么，可以从这些选项中的任何一个开始，也许先从最简单的开始，以后你随时可以朝着其他方向发展。👍

我希望我能帮助你做出这些对你未来至关重要的决定，你选择IT行业绝对是个正确的决定。祝你未来的职业生涯一切顺利！😊

点赞、分享并关注我😍，获取更多内容：

• 私人脸书群组
• LinkedIn
• 叽叽喳喳
• YouTube