学习电脑技术要考虑三方面因素

首先，从当前的社会开展趋势来看，学习一门电脑技术是不错的挑选，不论未来是否从事IT（互联网）相关领域的工作岗位，掌握必定的电脑技术都会在必定程度上提高自身的职场价值，也会为自己翻开更大的开展空间。

学习电脑技术要考虑三方面因素，其一是自身的知识结构和能力特点；其二是当前的技术发展趋势和行业发展趋势；其三是自身所处的环境和岗位发展需要。当前电脑相关技术的知识体系已经非常庞大了，不同的学习方向需要学习不同的内容，对于学习者的要求也不尽相同。

从当时的技能发展趋势和行业发展趋势来看，云核算、大数据、物联网、人工智能等范畴会有更多的发展机会，跟着大数据和人工智能被列入到“新基建方案”，相关范畴不只会逐步整合很多的社会资源，一起也会成为新的创新、创业热门。所以，初学者当时能够重点学习一下大数据和人工智能范畴的相关常识。

长期以来，大数据和人工智能范畴的人才培养首要会集在研究生教育，一方面原因是相关常识的难度比较高，需求学习者具有厚实的常识根底，另一方面学习相关常识关于试验场景的要求比较高，往往需求在课题组中进行学习。

跟着当时教育资源的不断丰富，以及当时大数据和人工智能范畴的技能生态逐步完善，更多不同常识结构的人都能够在相关范畴发展，这在很大程度上降低了相关范畴的从业门槛。

从技能系统结构来看，大数据与人工智能存在非常严密的联络，初学者能够从大数据开始学起，然后逐步进入人工智能范畴。相关于人工智能技能系统来说，大数据技能系统已经比较成熟了，并且大数据的落地应用也在逐步增多，跟着大数据产业链的逐步完善，大数据范畴将继续释放出很多的岗位需求，这一点在近几年的工作市场上，就有比较显着的表现。

初学者不管选择哪个学习方向，都需要掌握以下两方面知识：

榜首：编程言语。编程言语是大数据从业者的重要工具，目前Java、Python、Scala、R等编程言语在大数据领域有非常广泛的使用，如果本身的知识结构比较全面，可以考虑学习一下Python，否则可以要点考虑一下Java言语，掌握Java言语也可以从事传统的软件开发岗位，就业面还是比较广的。

第二：大数据渠道。大数据渠道是大数据从业者有必要重点把握的内容，学习大数据渠道能够从开源大数据渠道开始学起，比方Hadoop便是不错的挑选。大数据渠道的内容比较多，在学习的过程中，建议边用边学。

其次是自学确实是很好的学习习惯，但是要根据个人能力合理安排，必经自学成型的慢，在很多实践和运用上没有科班或者有人辅导的学生理解的快，IT行业还是注重实践和实战的