面对计算机、大数据、算法该如何抉择？家长不妨先瞧这4条路

面对计算机、大数据、算法该如何抉择？家长不妨先瞧这4条路

高考进行志愿填报之际, 考研面临方向选择之时, 最易于致使人们的眼睛被看花的, 恰恰是“计算机、大数据、算法”这几个词汇。其名字皆呈现出热度, 听闻起来仿佛都与高薪相关, 众多家长一旦看到, 便即刻产生这样的想法: 先将其填报上去, 进入之后再作打算。

好不容易进了学校, 实际情况常常并非那般简易。有的人执着于钻研操作系统、计算机网络, 有的人每日忙于跟SQL、数据仓库进行交互, 还有的人全身心投入到概率论、优化以及模型推导之中。乍一看都好似是IT领域, 然而实际发展方向却是截然不同的几条路径。

先别问哪个热门，先问孩子适不适合

那些让家长极易犯下的错, 在于将这好些专业予以一种类似直线般的看待: 只要专业名称当中带有“计算机”字词相关, 往后皆可前往大厂。而在实际情形里, 其更像是处于分岔的路口, 一旦方向有所错失, 后续补课所要付出的代价极为高昂。

这一类专业存在着共同之处, 那便是全都与技术有所关联, 不过, 它们之间的差别也是极为显著的。就计算机专业而言, 它更为注重底层的能力表现；大数据专业相对来说更侧重于工程以及数据处理方面；算法专业对于数学能力以及学历要求更为苛刻；而数据科学专业则更像是连接技术与业务之间的一座桥梁呢。

因此, 问题并非是“哪一个更为火爆”, 而是孩子究竟可不可以承受得住那条道路的训练强度。适宜, 相较于听起来显得高级而言更为关键。

计算机，走的是底层硬路

计算机科学与技术, 极似地基, 它并非单纯教你编写代码, 而是深究其机器怎会运行、程序缘何如此运作缘由, 数据结构、操作系统、计算机组成原理、计算机网络此皆为核心。

这条路具备的优势在于稳，其覆盖范围广阔, 涵盖后端、前端、全栈、底层开发以及嵌入式等方面, 后续都能够衔接得上。倘若孩子逻辑能力良好, 并且愿意静下心来钻研原理, 那么选择这条路一般较为稳妥。

但那也并非轻轻松松的, 不少家长觉得掌握一门语言就如同学了计算机, 实则相差甚远, 语言仅仅是工具, 底层课程才是真正的门槛, 仅仅会Java, 并不意味着学明白了计算机。

大数据，拼的是工程和手感

大数据所涉之路径, 于表面观之亦呈热度, 而究其本质实则更类同工程岗位, 其所解决者乃海量数据该如何存储、该如何运行、该如何处理以成具价值之结果, 并非致力于去论证一个美观之公式。

要是小孩热衷于将系统构建起来, 乐意与Spark、Flink、Hive、Kafka这类工具进行接触, SQL书写也顺畅, 那么走这条路会相对顺利 , 它并非像算法那般耗费脑力, 不过对动手能力的要求并不低。

然而, 家长需留意一个容易出错的地方: 某些学校将“能够运用Excel、会进行简单分析”称作大数据, 实际上这更同数据分析相贴近, 并非是实实在在的大数据工程。要是SQL写得不好, 诸多大数据岗位都会难以稳固保住。

算法，光鲜但最挑人

先说算法, 或者人工智能, 听起来那可是最能吸引人眼球的, 也特别容易让家长激动得不行。但要知道, 它根本不是那种只要会调包就可以的, 更不是经过几个月培训就能随便涉足进去的领域方向。它对于数学水平、科研能力以及学历背景, 要求都更为苛刻挑剔。

对于孩子而言, 线性代数、概率论, 它以及微积分、其此最优化, 这些方面涵盖的内容难以规避。要是孩子数学一直都感到费力吃苦, 只要看到推导便心生厌烦, 那么去走这条路, 大概率将会深陷痛苦之中。即便孩子能够勉强努力学把知识学进去, 等到毕业之际, 也极容易在简历门槛这个环节上遭遇阻碍、被卡住。

算法上限着实不低, 特别是于推荐、搜索、CV、NLP这些领域开展实践时, 头部岗位颇具吸引力。然而其所需付出的代价同样高昂, 特别是通过本科阶段直接进军时, 面临的竞争极其激烈。学历、竞赛以及项目经历, 通常缺少其中任何一项都难以顺利通过考核句号。

数据科学，更像业务和技术的中间层

多一条路径, 众多家长未曾仔细瞧过, 那便是数据科学以及数据管理这类交叉方向。为此, 既不会要求孩子像死磕算法理论那般, 亦不会要求像彻底精通纯开发底层代码一样, 然而却需要能够看懂数据, 理解业务, 并具备沟通能力。

一般而言, 统计学、数据库、数据可视化、数据治理, 以及这其中再搭配一点或R, 是这类方向较为广泛存在的情况。而后朝着数据分析师、数据产品、数据治理、合规等这些岗位迈进, 如此路径会相对更加具有现实性质。

其暴露出来的不足之处极为显著, 那便是极易学散, 要是对诸多事物都稍有涉猎, 却无一精通, 这样一来最终便会演变成好像什么都学掠过, 然而却一无精专之处, 家长务必要对孩子予以提醒, 最好预先确定一个明确的方向, 千万别让自己学成那种啥都懂点却无专长的状态。

家长真正该看的，不是名字，是代价

要是孩子在数学方面表现优越, 逻辑思维能力良好, 并且乐意长时间钻研技术, 那么计算机和算法会具备更充足长远的发展潜力。其中前者发展态势更为稳定, 后者则存在更多风险。一个如同城市的主干道, 另一个好似高架桥, 行驶速度快, 然而对驾驶技术的要求也更高。

倘若孩子偏向于工程领域, 做事细致入微, 乐意跟数据、平台以及工具进行接触, 那么大数据会更契合他的节奏。它不见得是最为引人注目的, 然而对众多普通家庭而言, 更易于实现落地达成目标。

倘若孩子在沟通方面更具擅长之能, 对于业务有着理解之效, 并且还愿意去补充些许编程基础, 那么数据科学所指向的这条道路反而会更具实用价值。它并非属于退而求其次的情形, 而是在于找准了自身所处的恰当位置。

家长最为惧怕的, 并非是孩子所选择的并非是那个“热度没那么十足”的, 而是跟随着潮流势态冲动闯入其中, 待到四年之后才惊觉自身根本就与之不相契合。专业不同于买彩票行为, 那是选错后尚可重新再来；它更类似于预先投放赌注于一条职业发展路径之上, 所付出的代价动辄都是实实在在的真金白银。

所以, 在填志愿之前, 千万别一开始就去问“哪个是最火的”, 而是要先去问三件事情, 如果孩子的数学能力行不行, 能不能长时间稳稳地坐得住, 愿不愿意花很长时间去做那种重复又枯燥的训练。当把这三件事情都想清楚弄明白了, 其实很多不必要走的弯路是能够少走那么一点儿的。

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