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  • 个从培训机构出来的程序员
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    2019-12-06 10:47:22

           最近,好像很多人都在议论培训班出来的程序员的能力问题!没忍住手痒,所以也跳出来发表发表!

           先说下我自己的情况吧,普通大学本科毕业的,专业是土木工程的,16毕业以后去了一家培训机构进行了6个月的java培训,从此就在程序猿、攻城狮的路上一去不复返了......现在在一家三线小城市互联网公司做后端开发,不说自己技术有多好把,但是至少出去说的时候不丢人吧。

           我的话,主要是毕业的时候实在不想过那种整天呆在工地,跟钢筋混林土打交道的日子,所以只能转行了,然后又无意中了解到互联网行业的美好前景,自己又对这方面的东西有点兴趣,所以自己就先在网上搜了相关的教学视频先学了两个星期(强烈推荐有意向进入这个行业的人先自学一段时间,确定自己有兴趣,并且能学之后再说),之后就报了培训班,说是可以推荐就业。

           培训班里面的生活的话,感觉还是挺紧迫的,早上9点开始,中午和下午各休息一个半小时,然后晚上9点左右回家。每个班的话会有一个项目经理,基本上每天都有有一些小任务要做,还得把当天讲的东西复习一遍(因为第二天又会讲新的东西,没人会帮你复习的),有什么问题可以问项目经理(一般的问题基本上都能给你解答的)。班里面人的话,各种类型的都有,有刻苦学习的,也有整天混日子打发时间的,学得怎么样,就只能看个人了(我的话,应该算属于那种自学能力和自控力都比较好的吧)。然后就忙忙碌碌的过完了六个月,这六个月的话,其实学的东西还是挺多的,前端、后台、数据库、甚至一些底层的类似于堆栈的东西都会讲一些,毕业的时候会分几个人一组,做一个小项目然后进行毕业答辩,这个时候就能极大的体现出你这好几个月学到什么东西了。一个小组,五六个人,但是整个项目完全就是那一两个人搞的,多数的人基本什么都不会,能写点基本的html样式的都算是好的了,我们组就我跟另外一个做的,其他人也就讨论需求的时候参与了,其它时间就是做其他无关事情,这里就不多吐槽了。

           然后到了推荐就业投简历的时候,项目经理会给你说让你好好封装你的简历,多搞点工作经验,没学历或者觉得自己学历低的,就说他们跟某某大学有合作,可以花钱去参加考试,然后会发给你一个毕业证,说是这个证书在网上可以查到(多得细节就不说了哈)。因为当时感觉本来就是个白得不能再白得小白,强行搞那么多花招,人家hr又不是铁憨憨,就算真遇到那一两个蠢的hr把你招进去了,一到真正干事情的时候不就什么都暴露了吗?那个时候才是真正的尴尬,所以就没让他们给我推荐,而是我自己投的简历!

           运气比较好的是,投了几分简历,第二天就收到了面试通知,这是一家做医疗系统的小公司(跟某某部门有深刻的关系),去了以后说实话,还是挺紧张的。因为感觉自己好像什么都不会,所以面试的时候就只能老老实实的讲了,“刚毕业的,然后在培训班学了六个月,工资什么的都好说,主要是来学东西的”巴拉巴拉,姿态放的很低的说了一大堆,还好面试官还算不错,看到我是培训班出来的,还不是本专业的,感觉也没什么轻视的表情,只是说他们招新人,技术什么的不会都可以学,但是一定要有上进心。可能真的是公司很缺人,就让我回去以后,去百度学一下线程怎么用,然后了解一下他们公司的产品,下周一来说说心得办入职,工资的话就先暂时定了4K;就这样,开始了我从事互联网行业的第一份工作.....

           进公司后,发现一起进来的还有另外三个人,交流一番之后,发现大家都是从培训班出来的,可想而知当时的培训班是有多火,也能从侧面反映出当时的互联网是有多缺人了!之后就是分配电脑了,不会安装JDK?百度!不会配置maven环境?百度!运行项目报错?百度!没错,就是百度(度娘会满足你百分之九十九的需求,就看你会不会用了)!因为感觉这些问题都是很基础的问题,也没脸去问别人!好,经过三天的无休止的百度以后,项目总算跑起来了,然后就是阅读代码,看功能模块了!这里不得不说,真正的开发项目跟在培训班的项目完全不一样,培训班的都是那种很浅儿易见的小白代码。刚看公司项目代码的时候,多脸懵逼,这是啥?这又是啥?这个怎么会跳到那里去?感觉完全看不懂的样子,还好后面叫了一个人来帮我们讲解了一下,这才稍微能看懂点。

            跟其他三个培训班的人在这家公司待了将近两年时间,感觉成长了很多的!这里就简单说说他们吧,A是一个计算机相关专业毕业的,学校还是211,他给我的感觉是完全不用去培训班都能找到这份工作的,工作态度很积极,感觉他对技术有着很高的热情,遇到难题也会第一时间去问别人直到完全搞懂(这点我跟他有点不同,可能我有点死脑筋吧,总感觉自己是能解决的,所以就自己想方设法的去解决,这有时候也导致了自己拖了团队的后腿),为人也很不错,一起做同事的时候一直保持着很高的工作热情,目前在一家银行做银行安全系统后端开发(是不是很牛逼)。B是一个有两三年工作经验的人(据了解以前是干销售的),感觉为人憨厚实诚,他就属于那种先天不足,后天来补的人。个人感觉他是不适合干这个行业的,思维很混乱,遇到问题完全get不到重点在哪里,给他讲解还得多讲解几遍才能理解,拿到新的需求以后半天都理不清到底该怎么搞。因为我两工位挨着,所以遇到问题也会经常的问我,每次我都会很耐心的给他讲,而且完全不会感觉厌烦,因为他态度很端正,你给他说的他会拿个小本子记着。有任务分配的时候,因为他做得很慢,所以只能每天所有人都下班了,他一个人留在公司,每天都会加班到很晚才回家。你能很明显的感觉到他是真的想学,爱学,我也很乐意帮他。所以我两关系不错,现在离职一年了,还时不时的出去吃个饭,喝点小酒,吹吹牛逼,据了解,他目前在一家外包工作做前端,感觉也混得不错吧。C是一个非本专业毕业然后改行的,跟我差不多吧,半路出家。他就不像前两位那样了,明明自己技术菜的一逼,还非得说自己什么都能做。不会、不学、不问,就算问了你也不知道他到底懂了没有,因为每次你跟他说他都是一副恍然大悟的样子,说知道了知道了,然后下一次遇到同样的问题又继续问你。还喜欢揽工,明明不是自己做的东西,会用一些很模糊的语句表达出是他做的(因为每个周都要写周报,说你本周做了什么东西),搞得整个小组多次被项目经理叫去办公室说到底是谁做的。反正我对这个人的感官一直很不好,这里就不多做陈述了。现在好像回老家了,不知道在干嘛,没多联系。

           现在从事java后端开发也快三年了,回想起以前的日子还挺有感触的!可能是运气比较好吧,目前遇到的几个培训班出生的程序员感觉都还不错,只有那么一两个比较极品。感觉现在培训班的学生名声之所以那么臭,其一是出来的学生参差不齐,总有那么一批人是不行的,然后基数又那么大,自然而然的就臭了。其二就是培训机构的傻逼行为,本来就没工作经验,还让你写两年三年的工作经验,实战经验还写一堆有的没的项目进去,目的就只是为了让你先进入公司再说。这就更进一步的让别人说培训班的都是彩笔了,两三年经验,做成这个鬼样?

           这里就不得不奉劝各位从培训班出来的兄弟姐妹一句,简历可以封装,但是不要过分封装,实事求是的最好!你说你有两三年工作经验,但是有经验的工作是你能干的了的吗?当然,如果你说你能进公司后急速成长到你能做好本职工作的话,当我没说。大多数人,都是以小白的身份进公司的,人家公司知道你是小白,也会给你一定的时间成长,而且相比科班出身的程序员,培训班的程序员要求还更低,更好满足,你实事求是的说,明显你的机会更大嘛!只要有时间成长,以后谁更好还不好说呢!说白了,不管哪种环境出生的程序员,都会有彩笔,这是不可否认的事实。当然,非科班的跟科班的比,刚开始差距肯定是有的,不可能你几个月就把人家四年的学的东西学完吧,所以就更需要你付出比科班学生更多的努力了。

           是不是彩笔,不是嘴上说说的!你能解决问题,你就牛!你解决不了问题,你就是彩笔!不想被人家背后骂彩笔,那就你的拿出别人没有的那种冲劲,付出别人N呗的努力!要不然的话,你还是老老实实的当个彩笔吧!也没人会说你的,最多就在背后议论一下你而已,没关系!

           最后,祝所有程序猿/媛们,越活越年轻,写代码永无bug!

           共勉!

     

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    当投入了人工智能教育以后,各地的教师可以将自己的资源制成课件,无论在世界哪一个地方,孩子们享受到的教育资源都是相同的。人工智能让各地师资力量取长补短。

    交流平台

    人工智能以及区块链技术还可以为教育工作者搭建共建平台。在人工智能教育领域中,喵爪组建开放式共建平台,供技术创新者和教育创新者共同合作,开发基于项目制学习和人工智能创新教育的学习内容。这样的内容可以在喵爪星球虚拟学习空间里,通过其注册的喵爪账号在喵爪平台上参与学习,这有利于社群里的人互相学习共同促进。而且,区块链技术也可以保证学生隐私以及学生数据的真实性。

    资源迅速更新

    人工智能将促进教育资源的迅速更新,更加轻便。传统教育大部分是依赖于纸质书籍的,而纸质书籍有几个重大的缺点:不易更新、非常沉重、保存困难。一旦更新,原有的书籍便相当于作废等。

    如果改用人工智能教育方式,更新只需要一瞬间,服务器上传后,用户只要联网更新数据就可以获取最新版本。学生也不必再背着沉重的书包,甚至在未来可能会由机器人代替学生背负学习资料。这种轻便及时的教育方式比传统教育少了许多麻烦。

    负担优化

    传统教育是制式的,教师对学生能力的训练大多数只能通过作业,而且家长盲目地给孩子报各种补习班,造成孩子时间的浪费,同时也破坏了孩子的学习兴趣,造成了巨大的影响。

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    个性化学习

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    大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。

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      大数据的价值体现在以下几个方面:

    1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销,今日头条正在如此,这是一个精致过后的推广,精准有效地将供需双方牵线做联系。

    2、 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型,更好的利用的数据提高服务质量和效率,例如你在浏览某个物品时候购物网站已经把你想要的推送至眼前。

    3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值,例如很企业已经选择开设网店和网络服务平台。

    未来的大数据除了将更好的解决社会,商业,科学各类问题。大部分的数据都与人类有关,要通过大数据解决人的问题。比如,建立个人的数据中心,将每个人的日常生活习惯,身体状态,社会网络,知识能力,爱好性情,情绪波动记录,这些数据可以被充分的利用,医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况,教育机构针对用户制定培训计划,服务行业提供符合用户惯的服务,社交网络为志同道合的人群相识相知,政府能在用户心理健康出现问题时有防范自杀,刑事案件,金融机构能为用户的资金提供更有效的使用建议和规划,道路交通可以提供合适的出行线路。
      大数据将逐渐成为很多行业企业实现其价值的最佳途径,大数据的应用也将会全面展开。未来,大数据将成为国家战略的重要部分。
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  • 大数据给教育行业带来了重大影响。...大数据的来源及应用,大数据主要有哪几种较为常用的功能 http://www.duozhishidai.com/article-15386-1.html 学习大数据去培训机构,国内哪个数据培训机构会好一些? ...

    大数据给教育行业带来了重大影响。基于大数据的精确学情诊断、个性化学习分析和智能决策支持,大大提升了教育品质,对促进教育公平、提高教育质量、优化教育治理都具有重要作用,已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。教育大数据的主要作用突出体现在:

    第一,有利于促进个性化学习。基于大数据,可以精细刻画学生特点、洞察学生学习需求、引导学生学习过程、诊断学生学习结果。通过对学习者学习背景和过程相关的各种数据测量、收集和分析,从海量学生相关的数据中归纳分析各自的学习风格和学习行为,进而提供个性化的学习支持。例如美国亚利桑那州立大学运用Knewton在线教育服务系统来提高学生的数学水平,系统通过数据分析区分出每个学生的优缺点并提供有针对性指导,全校2000名学生使用该系统两学期之后,毕业率从64%升高到75%,学生成绩也获得大幅增长。

    第二,有利于实现差异化教学。大数据可以在保障教育规模的情况下实现差异化,一方面可以因材施教,教师可以根据学生的不同需求推荐合适的学习资源,另一方面可以达成更大的教育规模。比如,MOOC(慕课)平台突破了传统教育中实体教室的限制,课程受众面极广,能同时满足数十万学习者学习需求。在教学过程中,MOOC平台可依托大数据构建学习者体验模型对其线上课程进行评估,进行线上课程的再设计、改变课程学习顺序、优化教学策略,为每一个学习者提供不同的教学服务,从而实现规模化下的多样化、个性化教学。

    第三,有利于实施精细化管理。传统教育环境下,教育管理部门或决策制定者依据的数据是受限的,一般是静态的、局部的、零散的、滞后的数据,或是逐级申报、过滤加工后的数据。很多时候只能凭经验在做管理、决策。大数据根据社会各方面的综合数据来源,可实现实时精确观察和分析,对于推进教育管理从经验型、粗放型、封闭型向精细化、智能化、可视化转变具有重要意义。以学校课程设计为例,美国加州马鞍山学院所开发的SHERPA(高等教育个性化服务建议助理系统),能根据学生的喜好为他们的课程、时段和可选节次作出推荐,帮助学校课程设计咨询专家解决学生所面临的选课难题。此外,该系统还通过智能分析为教师和课程设计者提供反馈,使他们能有的放矢改进教材。

    第四,有利于提供智能化服务。大数据可以采集分析管理者、家长、教师、学生的各方面行为记录,全面提升服务质量,为学习者、教师、家长等提供更好的服务。对教育大数据的全面收集、准确分析、合理利用,已成为学校提升服务能力,形成用数据说话、用数据决策、用数据管理,利用数据开展精准服务的驱动力。如在择校服务方面,运用大数据智能分析技术可助力破解教育择校感性化难题,推进理性择校。美国教育科学院推出的“高校导航(college navigator)”项目,该项目通过对全美7000多所高校各类资源指标(如所在地区、学费、奖学金资助、入学率和毕业率等)进行大数据分析并对所有大学进行排序和筛选,进而帮助家长和学生找到理想中的大学。
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