非计算机科班如何顺利转行计算机领域？_非计算机专业可以转行云计算吗_二本,非计算机专业,想去培训6个月转行,方向是大数据或人工智能,去培训机构出来,找

文章目录

• 每日一句正能量
• 前言
• 如何规划才能实现转计算机？
• 计算机岗位发展前景？
• 现阶段转计算机的建议
• 后记

每日一句正能量

改变思路，改变习惯，改变一种活的方式，往往会创造无限，风景无限！

前言

近年来，很多人想要从其他行业跳槽转入计算机领域。非计算机科班如何丝滑转码？

跨行转其实很常见，特别是当下比较火的行业，目前较火的计算机尤其常见，笔者自己身边就有很多这样的案例，有工厂打螺丝转过来的，有化学、数学等专业转过来。

随着计算机技术的迅速发展和应用范围的不断扩大，计算机行业已经成为了近年来最热门的行业之一。因此，越来越多的人想要从其他行业跳槽转入计算机领域。然而，对于那些没有计算机科班背景的人来说，想要成功转行也是一件非常有挑战性的事情。所以，本文将探讨非计算机科班如何顺利地转行计算机领域的问题，并提出一些建议和观点，希望能够给想要转行的人提供一些帮助和启示。

如何规划才能实现转计算机？

这个其实主要根据自身的情况来决定，适不适合，态度是不是坚决，是不是能落实到行动上。

转行计算机行业是一个长期的过程，需要有明确的规划和执行步骤，我个人的经验和观察得出以下几点：

1、了解计算机行业：首先需要了解计算机行业的工作形态、薪资待遇、职业发展方向等方面，比如软件开发、数据分析、网络安全等各个领域的特点和发展现状，这样才能更明确自己的目标和方向。

2、学习编程语言：计算机行业最基本的要求就是对编程语言的掌握程度，因此需要通过自学、培训等途径学习相关的编程语言，例如Python、Java、C++等。需要注意，编程语言只是基础，它们是实现功能的工具，真正的技术含量还是在于如何应用编程语言实现目标。

3、参加相关的培训课程：在学习之外，还可以参加相关的培训课程，例如线上线下的在线课程、MOOC课程等，培训课程能够让你更快更好地了解行业的资讯和新技术的应用。

4、实践项目和经验：参与项目和实践是掌握技能的最好途径，可以积累宝贵的经验，同时还能够增加社交和人脉资源。可以邀请一些朋友共同学习、实践，实现互相交流、相互启发。

5、寻找指导和支持：转行计算机行业需要不断地学习，借助网络和社交媒体的力量，可以寻找一些有经验、有影响力的人当做指导和支持，也可以加入一些组织和社群，多参与行业交流，累积人脉和实际经验。

需要注意的是，转行计算机行业需要花费很多时间和精力，没有捷径可走，需要持之以恒，不断学习、实践、探索，才能成功实现转行。

计算机岗位发展前景？

发展前景这个其实我在如何学习大模型中也谈到过一些，没有看过的也可以去看看。

• 如何学习大模型
  计算机行业在当前和未来都有着非常广阔的发展前景。随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，计算机行业的市场需求越来越大，对于计算机专业人才的需求量也在不断增长。同时，计算机技术也已经普及到各行各业，各种企业、机构和政府部门都需要计算机人才来支撑其业务需求。

从我的个人经验和观察来看，随着互联网和移动互联网的快速发展，计算机行业的市场需求和人才需求都在不断增长。除了传统的软件开发、数据库管理、网络安全等岗位，还出现了很多新的职业岗位，例如机器学习工程师、人工智能专家、数据科学家等等。这说明计算机行业的发展前景非常广阔，各种新兴的岗位和技术不断涌现，为行业注入了新的动力。

同时，在未来的发展趋势看来，计算机技术将与各行各业紧密结合，成为各行业数字化转型的重要支撑。未来计算机专业人才的需求量将进一步增加，岗位也将更加丰富和多样化，对计算机专业人才的要求也将更加高端化和智能化。

总之，计算机行业未来的发展前景看好，但是也需要不断学习、创新和实践，才能在这个领域中立于不败之地。

现阶段转计算机的建议

根据我的经验和观察，以下是一些转计算机的建议：

1.选择合适的编程语言：计算机行业有多种编程语言可供选择，如Python、Java、C++等。初学者可以选择比较容易上手的编程语言，例如Python。对于有一定经验的开发者，可以选择更加高级的编程语言，例如C++。

2.学习计算机基础知识：在转计算机之前，需要掌握一定的计算机基础知识，例如数据结构、算法、操作系统等。这些知识对于日后的编程工作非常重要。

3.选择适合自己的学习方式：不同的人有不同的学习方式，有的人喜欢通过看书学习，有的人喜欢通过做项目学习。在转计算机的过程中，可以选择适合自己的学习方式，提高学习效率。

4.参加相关的培训和课程：参加计算机相关的培训和课程可以帮助初学者快速入门。有些培训机构还提供实践机会，让学员能够在真实的项目中进行实践，提高自己的技能水平。

5.多做项目，增加经验：在学习计算机的过程中，多做项目可以帮助开发者积累经验。通过项目实践，可以更加深入的了解计算机的应用领域，也可以锻炼自己的编程能力。

后记

我认为非计算机科班跨界转码并不是一件容易的事情，但也不是不可能。以下是一些建议：

1. 培养自学能力：计算机科学领域的知识更新很快，因此非计算机科班想要在这个领域取得成功，需要有自我学习的能力。建议可以通过 MOOC 等在线学习平台进行学习，也可以参加线下的培训课程。

2. 找到自己的优势：非计算机科班有自己的专业领域，比如有些人可能是设计师，有些人是市场营销专业人员。这些专业领域的知识和技能可以与计算机领域结合起来，从而形成自己的优势。

3. 参加实践项目：找到实际的项目来学习和应用计算机知识是非常重要的。可以参加一些开源项目或者自己独立完成一个小应用。

4. 找到导师或者 mentor：一个有经验的导师或者 mentor 可以帮助你缩短学习曲线。可以加入一些计算机社区或者组织，寻找导师或者 mentor。

最后，我还想说，不管你是不是计算机科班出身，只要你有兴趣和热情，就可以在计算机领域发展。愿你能够成功转型！

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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