新晋程序员的七大原罪

每次向新职业的过渡都涉及到学习曲线。完全适应新的工作环境前，人人必须经历一个经受考验蜕变的过程。

具有较强适应能力和应变能力的人可能会觉得这个过程顺利和简单。而普通人则可能需要更多的时间和精力来适应。不管是身处学术阶段还是职业阶段，过渡到数据科学职业无疑是个很大的挑战。某种程度上，这是不断学习、永无止境的旅程。而这趟旅程充满艰难险阻，和各种未知，一不小心就会陷入错误的泥潭。

为此，小芯向数据科学领域各路大神取经，总结出以下关于新晋程序员的7条原罪。快来看看，你有木有踩坑吧~

1. 没有初步的策略

大多数不具备计算机科学和数据分析知识背景，却想要开始数据科学的新职业的工程师，关于如何成为数据科学家、数据分析家或数据工程师，他们没有明确的战略。

他们不断增加信息量，但却从未真正深入地了解特定内容。他们往往一次参加多个线上课程，从不同的网站中下载备忘单，阅读许多作家的文章，但却没能形成一个成体系的计划。

开始这个学习旅程之前，小芯强烈大家建议制定一个学习计划和日常习惯表，遵循它们以实现目标和建立或加强分析能力和编程技能。在想从事的行业中对比较流行的编程语言和软件进行研究，查找广泛使用的库和包，并根据目标定义最适合你的编程语言和软件。坚持不懈和不断实践下，你就是明天的程序员大师!

2. 尽力一次性学习多种编程语言和软件

新程序员常常受到一次学习多种编程语言和软件的诱惑，进而将它们作为技能写进简历。可能你认为这是推销自己的一种手段，但很多时候适得其反。

数据科学、数据分析和数据工程职位空缺的公司和机构更倾向于选择一位具备扎实专业背景的候选人，他精通一门或者两门编程语言和软件，最多三门。很少有职位要求你精通Python、R、SQL、C、C++、C#、Matlab、Java、Ruby等所有的编程语言。

（编辑：鞍山站长网）

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