半路出家程序员感受：非科班出身如何转行程序员？

最新推荐文章于 2025-12-20 19:32:34 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-20 19:32:34 发布 · 857 阅读

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非科班出身是指那些大学专业为非计算机相关专业的人群，多数人对于计算机基础了解比较少，甚至零基础。这部分人群中有相当多一部分处于对于编程的兴趣和外界了解的印象想转行成为一名程序员。
非科班出身与计算机科班出身相比有着天然的劣势，在计算机基础和编程认知上缺失，但如果合理规划这些劣势都是暂时性的，在这里小编以个人“半路出家”的经验为参考分享下半路出家路上注意的那些事。

一、找准个人定位

为什么你想要从事这个行业？仅仅是因为看起来待遇高些，还是真正对这个行业所感兴趣？
如果是前者那么你需要对这个行业进一步深入的了解，问问你身边认识的程序员真实的工作情况，评估一下自己能否接受这个行业存在的一些问题：996工作状态、随时随地的oncall、脱发、女朋友…
如果你是因为对这个行业的兴趣选择这个行业，那么想必你对这个行业应该有了初步的了解，但你仍需要先真正去尝试下：去根据教程写写代码，去通读一本编程基础书籍或者入门文档。这是一种非常低成本的试错，可以让你了解下当兴趣成为职业后你是否还能坚持初心的喜爱。
你是怎么理解这个行业的？很多人看了一些短视频平台营销号发的一些编程视频私信我：感觉编程很好玩，三下五除二就实现了一个酷炫效果。我看了其中一个短视频实现带天干地支计时的时钟，通篇只是写了个别人现成库的引用，除了装X效果，也会让人误解编程这不是很简单有趣的一件事。其实不然，要知道实现引入的这个库可是要花费不少时间写几百行代码的。
编程本身是一件枯燥的事情，有时候你需要耐得住寂寞，有些代码你甚至不能立刻看到编译的效果，你还要面临各种难缠的bug和需求的频繁变更。

计算机毕业何去何从？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

零基础如何高效学习大模型？

为了帮助大家打破壁垒，快速了解大模型核心技术原理，学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。在这里我和MoPaaS魔泊云联合梳理打造了系统大模型学习脉络，这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码免费领取🆓**⬇️⬇️⬇️

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教程从当下的市场现状和趋势出发，分析各个岗位人才需求，带你充分了解自身情况，get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。

从基础的 prompt 工程入手，逐步深入到 Agents，其中更是详细介绍了 LLM 最重要的编程框架 LangChain。最后把微调与预训练进行了对比介绍与分析。

同时课程详细介绍了AI大模型技能图谱知识树，规划属于你自己的大模型学习路线，并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问，集中解答所有疑惑！

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深耕 AI 领域技术专家带你快速入门大模型

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抓住AI浪潮，重塑职业未来！

科技行业正处于深刻变革之中。英特尔等巨头近期进行结构性调整，缩减部分传统岗位，同时AI相关技术岗位（尤其是大模型方向）需求激增，已成为不争的事实。具备相关技能的人才在就业市场上正变得炙手可热。

行业趋势洞察：

转型加速： 传统IT岗位面临转型压力，拥抱AI技术成为关键。
人才争夺战： 拥有3-5年经验、扎实AI技术功底和真实项目经验的工程师，在头部大厂及明星AI企业中的薪资竞争力显著提升（部分核心岗位可达较高水平）。
门槛提高： “具备AI项目实操经验”正迅速成为简历筛选的重要标准，预计未来1-2年将成为普遍门槛。

与其观望，不如行动！

面对变革，主动学习、提升技能才是应对之道。掌握AI大模型核心原理、主流应用技术与项目实战经验，是抓住时代机遇、实现职业跃迁的关键一步。

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01 为什么分享这份学习资料？

当前，我国在AI大模型领域的高质量人才供给仍显不足，行业亟需更多有志于此的专业力量加入。

因此，我们决定将这份精心整理的AI大模型学习资料，无偿分享给每一位真心渴望进入这个领域、愿意投入学习的伙伴！

我们希望能为你的学习之路提供一份助力。如果在学习过程中遇到技术问题，也欢迎交流探讨，我们乐于分享所知。

*02 这份资料的价值在哪里？*

专业背书，系统构建：

本资料由我与MoPaaS魔泊云的鲁为民博士共同整理。鲁博士拥有清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在人工智能领域造诣深厚：
- 在IEEE Transactions等顶级学术期刊及国际会议发表论文超过50篇。
- 拥有多项中美发明专利。
- 荣获吴文俊人工智能科学技术奖（中国人工智能领域重要奖项）。
目前，我有幸与鲁博士共同进行人工智能相关研究。

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内容实用，循序渐进：

资料体系化覆盖了从基础概念入门到核心技术进阶的知识点。
包含丰富的视频教程与实战项目案例，强调动手实践能力。
无论你是初探AI领域的新手，还是已有一定技术基础希望深入大模型的学习者，这份资料都能为你提供系统性的学习路径和宝贵的实践参考，助力你提升技术能力，向大模型相关岗位转型发展。