2025年转行人员想做网络安全工程师有哪些要求?

对于提出这个问题的小伙伴来讲,首先,已经明确了是要转行的,并且是清晰了网络安全行业,对于目标感非常强的转行小伙伴来讲,知了姐分别从个人条件、行业、学习方法等三个层面来提供关于“转行人员想做网络安全工程师有哪些要求?”。

1、个人学习条件

个人学习条件主要关注以下三个方面:专业、学历、年龄。

网络安全因目前行业发展非常快速,企业用人需求也非常大,企业对于学历没有太多硬性要求,学历专科/本科都可以,但如果是高职或中专学历的小伙伴想学网络安全,知了姐建议先考取一个学历更为重要。

其次是专业,目前网络安全企业用人对于专业的要求主要是计算机方向,但如果是已经工作后想转行的人员,只要你的专业技能ok,多数不会以专业来卡人。

再一个是年龄,一般来说30岁以下都有较强的学习能力,如果是想转行学网络安全年龄也不是特别大的就不用特别犹豫啦。

做网络安全工程师有哪些要求

2、对行业的热爱

想要成为一名合格的网络安全工程师,首先你得热爱网络安全,因为热爱才会让你学习的内力更强,因为学习过程中不可避免的会遇到很多难题,只有一颗热爱的心才可以支撑你坚持到最后。

3、良好的学习方法及思考能力

学习不仅是单向的吸收老师传授的东西,更多的是需要有举一反三和自我思考的能力,并且需要有非常良好的学习总结及复盘习惯,这样才能让自己的思维模式多样。

网络安全入门学习路线

其实入门网络安全要学的东西不算多,也就是网络基础+操作系统+中间件+数据库,四个流程下来就差不多了。

1.网络安全法和了解电脑基础


其中包括操作系统Windows基础和Linux基础,标记语言HTML基础和代码JS基础,以及网络基础、数据库基础和虚拟机使用等…

别被这些看上去很多的东西给吓到了,其实都是很简单的基础知识,同学们看完基本上都能掌握。计算机专业的同学都应该接触了解过,这部分可以直接略过。没学过的同学也不要慌,可以看下面这套视频教程仅展示部分截图:

学到http和https抓包后能读懂它在说什么就行。

2.网络基础和编程语言

3.入手Web安全

web是对外开放的,自然成了的重点关照对象,有事没事就来入侵一波,你说不管能行吗!

想学好Web安全,咱首先得先弄清web是怎么搭建的,知道它的构造才能精准打击。所以web前端和web后端的知识多少要了解点,然后再学点python,起码得看懂部分代码吧。

最后网站开发知识多少也要了解点,不过别紧张,只是学习基础知识。

等你用几周的时间学完这些,基本上算是具备了入门合格渗透工程师的资格,记得上述的重点要重点关注哦!

再就是,要正式进入web安全领域,得学会web渗透,OWASP TOP 10等常见Web漏洞原理与利用方式需要掌握,像SQL注入/XSS跨站脚本攻击/Webshell木马编写/命令执行等。

这个过程并不枯燥,一边打怪刷级一边成长岂不美哉,每个攻击手段都能让你玩得不亦乐乎,而且总有更猥琐的方法等着你去实践。

学完web渗透还不算完,还得掌握相关系统层面漏洞,像ms17-010永恒之蓝等各种微软ms漏洞,所以要学习后渗透。可能到这里大家已经不知所云了,不过不要紧,等你学会了web渗透再来看会发现很简单。

其实学会了这几步,你就正式从新手小白晋升为入门学员了,真的不算难,你上你也行。

4.安全体系


不过我们这个水平也就算个渗透测试工程师,也就只能做个基础的安全服务,而这个领域还有很多业务,像攻防演练、等保测评、风险评估等,我们的能力根本不够看。

所以想要成为一名合格的网络工程师,想要拿到安全公司的offer,还得再掌握更多的网络安全知识,能力再更上一层楼才行。即便以后进入企业,也需要学习很多新知识,不充实自己的技能就会被淘汰。

从时代发展的角度看,网络安全的知识是学不完的,而且以后要学的会更多,同学们要摆正心态,既然选择入门网络安全,就不能仅仅只是入门程度而已,能力越强机会才越多。

尾言

网络安全学习路线&学习资源在这里插入图片描述

网络安全的知识多而杂,怎么科学合理安排?

下面给大家总结了一套适用于网安零基础的学习路线,应届生和转行人员都适用,学完保底6k!就算你底子差,如果能趁着网安良好的发展势头不断学习,日后跳槽大厂、拿到百万年薪也不是不可能!

初级网工

1、网络安全理论知识(2天)

①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。
②学习网络安全相关法律法规。
③网络安全运营的概念。
④等保简介、等保规定、流程和规范。(非常重要)

2、渗透测试基础(一周)

①渗透测试的流程、分类、标准
②信息收集技术:主动/被动信息搜集、Nmap工具、Google Hacking
③漏洞扫描、漏洞利用、原理,利用方法、工具(MSF)、绕过IDS和反病毒侦察
④主机攻防演练:MS17-010、MS08-067、MS10-046、MS12-20等

3、操作系统基础(一周)

①Windows系统常见功能和命令
②Kali Linux系统常见功能和命令
③操作系统安全(系统入侵排查/系统加固基础)

4、计算机网络基础(一周)

①计算机网络基础、协议和架构
②网络通信原理、OSI模型、数据转发流程
③常见协议解析(HTTP、TCP/IP、ARP等)
④网络攻击技术与网络安全防御技术
⑤Web漏洞原理与防御:主动/被动攻击、DDOS攻击、CVE漏洞复现

5、数据库基础操作(2天)

①数据库基础
②SQL语言基础
③数据库安全加固

6、Web渗透(1周)

①HTML、CSS和JavaScript简介
②OWASP Top10
③Web漏洞扫描工具
④Web渗透工具:Nmap、BurpSuite、SQLMap、其他(菜刀、漏扫等)

恭喜你,如果学到这里,你基本可以从事一份网络安全相关的工作,比如渗透测试、Web 渗透、安全服务、安全分析等岗位;如果等保模块学的好,还可以从事等保工程师。薪资区间6k-15k

到此为止,大概1个月的时间。你已经成为了一名“脚本小子”。那么你还想往下探索吗?

“脚本小子”成长进阶资源领取

7、脚本编程(初级/中级/高级)

在网络安全领域。是否具备编程能力是“脚本小子”和真正黑客的本质区别。在实际的渗透测试过程中,面对复杂多变的网络环境,当常用工具不能满足实际需求的时候,往往需要对现有工具进行扩展,或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本,这个时候就需要具备一定的编程能力。在分秒必争的CTF竞赛中,想要高效地使用自制的脚本工具来实现各种目的,更是需要拥有编程能力.

零基础入门,建议选择脚本语言Python/PHP/Go/Java中的一种,对常用库进行编程学习; 搭建开发环境和选择IDE,PHP环境推荐Wamp和XAMPP, IDE强烈推荐Sublime; ·Python编程学习,学习内容包含:语法、正则、文件、 网络、多线程等常用库,推荐《Python核心编程》,不要看完; ·用Python编写漏洞的exp,然后写一个简单的网络爬虫; ·PHP基本语法学习并书写一个简单的博客系统; 熟悉MVC架构,并试着学习一个PHP框架或者Python框架 (可选); ·了解Bootstrap的布局或者CSS。

8、超级网工

这部分内容对零基础的同学来说还比较遥远,就不展开细说了,贴一个大概的路线。感兴趣的童鞋可以研究一下,不懂得地方可以【点这里】加我耗油,跟我学习交流一下。

网络安全工程师企业级学习路线

如图片过大被平台压缩导致看不清的话,可以【点这里】加我耗油发给你,大家也可以一起学习交流一下。

一些我自己买的、其他平台白嫖不到的视频教程:

需要的话可以扫描下方卡片加我耗油发给你(都是无偿分享的),大家也可以一起学习交流一下。

网络安全学习路线&学习资源在这里插入图片描述

结语

网络安全产业就像一个江湖,各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实(懂加密、会防护、能挖洞、擅工程)的众多名门正派,我国的人才更多的属于旁门左道(很多白帽子可能会不服气),因此在未来的人才培养和建设上,需要调整结构,鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”,才能解人才之渴,真正的为社会全面互联网化提供安全保障。

特别声明:

此教程为纯技术分享!本书的目的决不是为那些怀有不良动机的人提供及技术支持!也不承担因为技术被滥用所产生的连带责任!本书的目的在于最大限度地唤醒大家对网络安全的重视,并采取相应的安全措施,从而减少由网络安全而带来的经济损失!!!

<think>好的,用户之前问过场景美术原画师如何达到薪五百万的问题,现在转向询问转行成为机器人算法工程师的机会。我需要先理解用户的背景和需求。用户可能已经在美术领域工作,但考虑到薪资或兴趣,转行到机器人算法领域。这可能涉及到职业规划的转变,需要分析转行的可行性、所需技能、学习路径以及行业前景。 首先,我需要明确机器人算法工程师的职责和技能要求。机器人算法工程师通常需要掌握数学基础(如线性代数、概率统计)、编程语言(如Python、C++)、机器人学理论(运动学、动力学)、机器学习/深度学习框架(PyTorch、TensorFlow)以及实际项目经验。对于没有相关背景的人来说,转行需要系统的学习和实践。 接下来,用户可能关心转行的难度和时间投入。考虑到用户之前是场景美术原画师,可能没有工科或计算机背景,因此需要评估学习曲线。可能需要通过自学、在线课程、参加培训项目或攻读学位来补充相关知识。同时,实际项目经验至关重要,用户可能需要从基础项目开始积累经验,逐步参与更复杂的机器人项目。 然后,分析行业需求和薪资水平。机器人领域在工业自动化、服务机器人、自动驾驶等方面发展迅速,市场需求大,薪资也相对较高,但具体能否达到高薪取决于个人能力和经验。需要比较用户当前领域和机器人领域的薪资天花板,以及晋升路径。 用户可能还关心转行的机会成本,比如需要多长时间才能达到一定水平,是否有足够的岗位空缺,以及转行后的职业发展前景。需要给出一个合理的学习路径,包括分阶段的目标,如基础学习、技能提升、项目实践、求职准备等。 此外,用户可能担心龄或背景是否成为障碍。虽然转行需要时间和努力,但机器人领域更注重实际能力和项目经验,而非龄。因此,需要鼓励用户通过持续学习和实践来弥补背景不足。 最后,总结转行的可行性和建议步骤,强调系统学习、实践项目和行业认证的重要性,同时建议用户结合自身兴趣和职业规划出决策。</think>要评估从场景美术原画师转行为机器人算法工程师的可行性,需结合技术门槛、学习路径和行业需求综合分析。以下是分阶段策略与风险评估: --- ### 一、转型可行性判断 #### 1. **核心能力迁移性分析** - **可复用能力**: - 三维空间理解能力(场景原画→机器人运动规划) - 视觉表现力(美术构图→SLAM地图可视化) - 项目协作经验(跨团队沟通需求同理) - **需补足能力**: $$ \text{差距} = \text{数学基础} + \text{编程能力} + \text{物理建模} $$ 需系统学习线性代数、概率论、控制理论等 #### 2. **行业薪资对比** | 职级 | 机器人算法工程师薪) | 原画师(薪) | |------------|--------------------------|----------------| | 初级 | 20-35万 | 10-18万 | | 资深 | 50-80万 | 30-50万 | | 专家/总监 | 100-200万+ | 80-150万 | *数据来源:2023猎聘网机器人领域薪酬报告* --- ### 二、转型路径规划(3周期) #### **阶段1:基础构建(6-12个月)** - **数学攻坚**: - 重点掌握矩阵运算(机器人运动学基础) - 概率与统计(贝叶斯滤波→定位算法) - 推荐课程:MIT《线性代数》(Gilbert Strang) - **编程能力**: - Python实现经典算法(A*路径规划、PID控制) - C++完成ROS机器人仿真案例 #### **阶段2:专项突破(12-18个月)** - **技能树构建**: ```mermaid graph TD A[机器人算法] --> B[感知方向] A --> C[决策方向] A --> D[控制方向] B --> E(SLAM/多传感器融合) C --> F(运动规划/强化学习) D --> G(动力学建模/MPC) ``` - **项目实践**: - 基于Gazebo搭建移动机器人仿真环境 - 复现经典论文(如ORB-SLAM3代码解析) #### **阶段3:职业对接(6-12个月)** - **作品集打造**: - GitHub仓库包含: - 自主实现的ROS功能包 - 算法对比实验报告(如不同SLAM方案精度对比) - **认证背书**: - 考取ROS2认证(Open Robotics) - 参加ICRA会议并提交技术海报 --- ### 三、关键成功因子 1. **数学建模能力** - 能推导李群李代数($\mathfrak{se}(3)$到$SE(3)$映射) - 理解卡尔曼滤波的协方差更新方程: $$ P_{k|k} = (I - K_k H_k) P_{k|k-1} $$ 2. **工程实现能力** - 优化算法实时性(将路径规划算法耗时从200ms降至50ms) - 处理真实传感器噪声(如激光雷达的运动畸变校正) 3. **行业认知深度** - 掌握细分领域差异: | 领域 | 算法侧重点 | 代表企业 | |--------------|-----------------------|----------------| | 工业机器人 | 高精度轨迹控制 | 库卡/FANUC | | 服务机器人 | 人机交互/NLP集成 | 云迹/普渡 | | 自动驾驶 | 多模态感知融合 | 小鹏/蔚来 | --- ### 四、风险预警与应对 1. **转型成本** - 时间投入:需保证日均3小时有效学习(建议使用番茄工作法) - 经济成本:推荐使用AWS Educate免费云计算资源 2. **竞争压力** - 2023机器人算法岗供需比1:23(拉勾网数据) - 应对策略:专攻冷门方向(如农业机器人地形识别) 3. **技术迭代风险** - 基础库更新(如ROS1→ROS2的DDS通信机制改变) - 建立持续学习机制(订阅IEEE Transactions on Robotics) --- ### 五、可行性结论 $$ \text{成功率} = 0.4 \times \text{数学基础} + 0.3 \times \text{项目质量} + 0.3 \times \text{行业适配} $$ **建议行动方案**: 1. 先用3个月验证学习耐力(完成《机器人学导论》+Python控制仿真机械臂) 2. 参与开源项目(如TurtleBot3社区开发)积累代码贡献记录 3. 瞄准服务机器人赛道(相比工业机器人更包容跨背景人才) 若每天能保持3小时高效学习,3后达到中级工程师水平的概率约45%,建议同步评估自身数理逻辑能力后再最终决策。
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