就这么几个选择， Java， C#， PHP， GO， C++， PythonJava, C#你干不过ploy毕业的, 靠的是嘴皮子功夫，C++太高深，你做不过来，PHP永远在鄙视链的最底层, Python适合做data 剩下的就是GO 1. GO现在很火，创业公司都用这个， 但懂的人很少很少 2. 招聘只看算法，这个是理工猥琐男的强项， 即使没经验 3. GO的工资高 4. 曲线救国， 你会学到很多其他技术，再转容易

一点编程基础也没有的适合学phthon吗

金融早晚要被机器代替。

还有一点语言好不代表可以做fintech或者ai或者machine learning或者deep learning。语言好只是一部分。所以别老盯着语言。 比如数学 linear algebra。stats and probability. etc..... 比如 金融知识 比如数据结构 算法 网络 计算机架构 os 等 太多东西了 学不完 但是还是要尽量的多学

已经开始了网上找了个课程网站 coursera 机器学习方向，第一门课算法入门，做了两个assignment 机器学习这套课程必修全部学完算算时间至少是本科两年半的内容，给自己加油吧。 不知道到时候能否找到这方面的工作

repython流行是因为community比较强大，第三方库比较多吧，基本做啥都能考虑python，虽然可能python做啥都不是最佳的选择，但它总可以是第二或者第三选择。 其实没必要在语言层面考虑太多，做啥方向才是最重要的，数据？机器学习？还是系统？图形？等等，实在要讨论语言的话，地狱难度肯定只能是c++这种多范式编程的东西

IT工资高吗？IT工资高吗？ 坡县IT这么低的工资， 加上没有发展前途，还有人会选择转行IT？

自学的话从哪能找到课件？

在python入门书籍a bye of python里面开篇特地提到了和perl的比较 为什么不使用Perl？ 也许你以前并不知道，Perl是另外一种极其流行的开源解释性编程语言。 如果你曾经尝试过用Perl语言编写一个大程序，你一定会自己回答这个问题。在规模较小的时候，Perl程序是简单的。它可以胜任于小型的应用程序和脚本，“使工作完成”。然而，当你想开始写一些大一点的程序的时候，Perl程序就变得不实用了。我是通过为Yahoo编写大型Perl程序的经验得出这样的总结的！ 与Perl相比，Python程序一定会更简单、更清晰、更易于编写，从而也更加易懂、易维护。我确实也很喜欢Perl，用它来做一些日常的各种事情。不过当我要写一个程序的时候，我总是想到使用Python，这对我来说已经成了十分自然的事。Perl已经经历了多次大的修正和改变，遗憾的是，即将发布的Perl 6似乎仍然没有在这个方面做什么改进。 我感到Perl唯一也是十分重要的优势是它庞大的CPAN库——综合Perl存档网络。就如同这个名字所指的意思一样，这是一个巨大的Perl模块集，它大得让人难以置信——你几乎用这些模块在计算机上做任何事情。Perl的模块比Python多的原因之一是Perl拥有更加悠久的历史。或许我会在comp.lang.python上建议把Perl模块移植到Py (more...)

IT小透明表示IT不等于programmer而现在看来，市场真正需求的应该是： 1. 特别强的programmer, 可以优化算法，优化构架，提高运算速度降低维护成本 2. 懂一些programmer，并且可以把其他方向的专业知识，比如stats啊，finance啊，融合运用到programming中。在这个情况下其实programming只是一个工具，就如同写文案用word，有啥不懂问google一样…… 综上所述，如果不是那种天生的geek，即对尖端科技，牛X算法有着狂热追求的人，还是选option2会比较好？ 个人观点不喜勿喷……学点编程总是没坏处的，毕竟这是个trend....

谨慎这个IT行业难度相当大，学的东西又多又难。比在其他行业成功起来要晚很多，难很多。还是选个比较传统的行业会比较靠谱。那些厉害的都是从小开始编程的，年纪大才开始学很吃亏，拼不过年轻人。

目前看到的回复不靠谱1. 建议学编程的：半路出家不靠谱，编程需要很多基本功的，半路学的怎么和毕业生竞争？ 2. 建议fintech的machine learning, deep learning，neural science，block chain：这个学科太深了，比第一条建议还不靠谱。并且这个前沿学科在美国天朝还可以，在坡坡没戏。 这两条都是hardcore程序员的路，半路出家，加上年龄因素，建议放弃。 我觉得可行的路 1. 去上大数据的专业，做个data analyst, 相对比较容易上手 2. 做软件咨询行业，比方说SAP, Murex,这些在application level的，比hardcore编程容易上手。也能靠近金融，也算fintech 3. 网络相关的ccna, ccsp, pentration test之类的，做网络安全专家。比编程容易上手。 说机器取代人的，明显是不懂行。比方说很多人说会计软件会取代会计。事实上是要处理的数据越来越多，不够人手，软件只是让原来的会计可以处理更多的数据。并且做软件的需要程序开发，需要运营维护，有做不完的工作。

艾玛遇到专家了，聊爆了

所以还是只有少数人可以大部分平凡的人还是走第二天路比较好，soft IT. 我对hardcore编程的定义是，java, c++这些语言为工具，搞软件开发的。或者设计尖端领域，例如机器学习，block chain等等。 Soft IT的定义，应用软件进行数据分析的，软件咨询业（做软件的配置层面的客制化），presale, sales, 客户支持，乙方产品经理，甲方的业务分析（business analyst）, quality assurance0, 运维，数据库维护，网络安全，audit。可以涉及到很多行业。这类人不需要写程序，只需要懂IT,加懂行。

其他行业现在其他行业有这么不堪吗你都要来转IT 哈哈

省前一百名如果不偏科的话，不是清华就是北大啊

数学好数学好是成为大牛的必要条件 要不你会发现做了好久也爬不上去 还是个普通工程师

如果数学好 理解力强还真的蛮推荐转这行的 有几个 医生和工程师专业的转的朋友还蛮成功的 不过好像有这智商 干啥都牛逼

数学好现在都适合什么职业？弱弱的问大家一下，高数好都能干什么？喜欢跟数字，计算打交道。

谢谢分享说的很好 想知道这个其他行业的开发IT都是自己开发吗还是找外包？ 银行IT又是什么体验呢？ 巨头IT的话，本地貌似只有谷歌？不知道华新有没有谷歌的来分享一下