计算机行业想转行先听我说完,再决定转行哪个方向!

有个朋友突然找我:“现在的工作不想干了,我现在转行搞IT能不能行?学那个方向比较有前景?现在去搞人工智能应该没问题吧?”我相信,很多人出于各种原因都在考虑要不要进行职业转换,迷茫又焦虑。

作为过来人,我想如实地分享自己的经历,希望能为那些正处在职业选择十字路口的人提供一些参考。

转行背景

大学本科,经济学专业(大学期间只接触过vb语言),毕业后进入一家世界500强外企,从事销售、管理类的工作,3年后,合同到期,转行进入互联网行业,前前后后呆过4家公司,目前在一家国企任职,一个普通的不能再普通的程序员,转眼已经是第6个年头。

转行原因

我的领导天天骂人,满嘴脏话,特别喜欢PUA下属

我不爱应酬,不爱喝酒,不喜欢陪"陌生人"说冠冕堂皇的话

我有点看不上我当时的工作,我希望能进入到稍微“高精端”一点的领域,恰好当时的IT环境正在蓬勃发展,传统企业开始向数字化转型

工资水平其实那个时候还可以,但是还是想多赚点,担心年龄大了会被优化

转行成本(重头戏)

这是一个比较主观的问题,因为每个人家庭背景不同,学历学识不同,学习能力也各不相同,所以不可能存在唯一的标准答案。这里仅以我个人经历分享以下几点。

先说年龄

我认为年龄约等于“学习”的能力,这里的学习不是指成绩的高低,而是指以下几个特点:愿意接受新鲜事物,能够快速汲取新知识,拥有试错的时间成本以及一个不错的体力。

我在23岁萌生了转行的想法,尝试了很多的方向,最开始学习PS平面设计(师承B站李涛大师),后来又研究PPT设计(师承旁门左道,汤神,秋叶等等非常牛逼的老师),那个时候,经常搞设计图搞到后半夜2,3点钟,乐此不疲。

25岁的时候,正赶上国家号召传统行业向数字化转型,市场需要大量数据分析、数据挖掘方向的人才,我就想着能不能往这方面尝试尝试。那时候我的体力、学习能力都还不错,所以我主要考虑的点在于试错成本:3w左右人民币,以及7到9个月的时间。也就是说,就算我转行失败,除了花出去的钱和逝去的时间之外,我几乎毫无损失,26岁我仍然有时间和精力去试错。

要转行的人最关心的是如何学习一门编程语言,我这里简单描述一下:确定好编程语言后,报了个班,每天早上9点到晚上6点都在学校,回家后复习当天所讲(敲敲敲),有时候会有作业,基本上每天都会遇到问题,凌晨2、3点钟睡是常态。因为时间紧,任务重,所以老师不会讲解很多计算机基础相关的知识,这些都需要自己下来主动的学习。总之在这个行业一天,你就要学习一天,几乎没有停下来的时候,至少前几年是这样。在学习过程中你会不断的质疑自己:你会缺乏信心,怕学不会,怕中途放弃,怕钱和时间打水漂···

再说学历,学历主要影响两个方面

面试机会

为了获得面试机会,必然要包装简历,自信一点的就写个5年开发经验,不太自信的可能就写个2年。即便是这样,我们转行人面试机仍然非常少,而且大多数都是外包公司才给面试机会,想进一家有自研产品的公司非常难。印象中我们班只有一个人进到了一家初创公司,只有几个人的那种,其他人几乎都进的外包。再提一嘴,英语还是得过关,不说达到四六级水平,至少能够认识常用词汇。

心态和勇气

大家陆陆续续找到工作后,在接下来几个月的时间里,就有一大半的人因为各种原因离开了互联网行业。到目前为止,还在互联网行业的不超过5个人(只有一个是大专学历,其余都是本科),我跟很多人聊过,反馈的最多的理由是:感觉工作内容无法胜任。但是我感觉并不是能力问题,而是心态不对,我分享下自己的经历。

我接到的的第一个需求,非常简单,但是,折磨了我一周的时间:我看不懂项目,看不懂代码,不会用软件调试工具,听不懂开发需求,甚至让代码跑起来都不行!我无时无刻都在质疑自己:是不是我太笨,不是干程序员的料?!好在我不是一个死要面子活受罪的人,在我确定靠自己的力量肯定完不成这个任务之后,我疯狂的开始“骚扰”我的师傅,不管什么问题,只要不明白的地方,我就去问,一遍不懂就问第二遍,第二遍不懂就问第三遍,虽然暴露了自己的真实实力,但是最终完美的完成了第一个需求。这时候我是有成就感的,对于刚刚转行的我来说,是最好的鼓励。

我认为:有些事情不是能力不够,而是没有坚持到底的决心。

再说兴趣,兴趣是最好的老师,其次是耻辱。

如果你转行只是因为听说程序员的工资多么多么高,那我劝你别来。

程序员的工资水平参差不齐,从几千块到几万块,跨度巨大,如果你刚好在最低范围,充其量比你现在所从事的职业多个千八块钱,改变不了你的生活。除此之外,程序员的工作不仅强度较大,知识迭代更新快,而且乏味单调,每天大部分时间都在盯着电脑屏幕,缺乏与他人的交流互动,独立作业时间较长。

还有比较重要的一点是,虽然从事编程工作的人未必都聪明绝顶,但是肯定没有笨人,至少逻辑思维能力肯定过关。最可怕的是天赋型选手,你不得不承认,这些人学习新技术,搞点创新真的吃饭喝水一样简单。因为他们总是在推陈出新,所以你也得跟着进步,跟着学习。试问,如果你没有对编程的热爱(至少不讨厌),你怎么能够跟的上大家的脚步呢?尤其是刚入行的前两年,每天下班回家,要看技术相关的书,要看教学视频,要看别人的博客,要在外网找资料···如果你缺乏热情,钱还少,你很快会再次转行。

总结

我入行的时候,算是比较幸运,互联网行业正在蓬勃发展,大数据,云计算,人工智能,区块链等新兴的技术百花齐放,基本上你只要有技术,有经验,不愁找到一份合适的工作。但是这两年,随着经济形势的下行,互联网行业的泡沫慢慢显现出来,不管是招聘的岗位,还是给出的薪资待遇,都远远赶不上前几年的水平了。

如果你是小白,年龄不占优势,也没有酷爱编程,我当下建议你不要往这个方向转行,现在市场上已经是供大于求的状态,高级程序员才可能有饱饭吃。这里我推荐大家去走网络安全,目前国家大家发展网络安全行业,相关岗位薪资也是水涨船高,而且对新手比较友好入门门槛不会那么的高。

网络安全行业发展空间大,岗位非常多

网络安全行业产业以来,随即新增加了几十个网络安全行业岗位︰网络安全专家、网络安全分析师、安全咨询师、网络安全工程师、安全架构师、安全运维工程师、渗透工程师、信息安全管理员、数据安全工程师、网络安全运营工程师、网络安全应急响应工程师、数据鉴定师、网络安全产品经理、网络安全服务工程师、网络安全培训师、网络安全审计员、威胁情报分析工程师、灾难恢复专业人员、实战攻防专业人员…

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篇幅有限,如果你还有什么想知道的,可以给我留言,希望我的分享能够帮助到你。

现在已经步入2025年了,不少小伙伴在考虑入行学习网络安全。

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为了帮助大家早日习得网络安全核心知识,快速入行网络安全圈,给大家整理了一套【2025最新网安资料网络安全工程师必备技能资料包(文末一键领取),内容有多详实丰富看下图!


为了帮助大家更好的塑造自己,成功转型,我给大家准备了一份网络安全入门/进阶学习资料,里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料,不懂编程也能听懂、看懂这些资料!

黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图方向不对,努力白费

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。

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我一共划分了六个阶段,但并不是说你得学完全部才能上手工作,对于一些初级岗位,学到第三四个阶段就足矣~

这里我整合并且整理成了一份【282G】的网络安全从零基础入门到进阶资料包,需要的小伙伴文末免费领取哦,无偿分享!!!

【一一帮助网络安全学习,以下所有资源文末免费领取一一】
①网络安全学习路线
②上百份渗透测试电子书
③安全攻防357页笔记
④50份安全攻防面试指南
⑤安全红队渗透工具包
⑥HW护网行动经验总结
⑦100个漏洞实战案例
⑧安全大厂内部视频资源
⑨历年CTF夺旗赛题解析

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接下来我将给各位同学划分一张学习计划表!

学习计划

那么问题又来了,作为萌新小白,我应该先学什么,再学什么?
既然你都问的这么直白了,我就告诉你,零基础应该从什么开始学起:

阶段一:初级网络安全工程师

接下来我将给大家安排一个为期1个月的网络安全初级计划,当你学完后,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;其中,如果你等保模块学的好,还可以从事等保工程师。

综合薪资区间6k~15k

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(1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(1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(1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)


那么,到此为止,已经耗时1个月左右。你已经成功成为了一名“脚本小子”。那么你还想接着往下探索吗?

阶段二:中级or高级网络安全工程师(看自己能力)

综合薪资区间15k~30k

7、脚本编程学习(4周)
在网络安全领域。是否具备编程能力是“脚本小子”和真正网络安全工程师的本质区别。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。

零基础入门的同学,我建议选择脚本语言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》,没必要看完

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。

阶段三:顶级网络安全工程师

这部分内容对于咱们零基础的同学来说还太过遥远了,由于篇幅问题就不展开细说了,我给大家贴一个学习路线。感兴趣的童鞋可以自行研究一下哦,当然你也可以点击这里加我与我一起互相探讨、交流、咨询哦。

资料领取

上述这份完整版的网络安全学习资料已经上传网盘,朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码 ↓↓↓ 或者 点击以下链接都可以领取

网络安全学习路线&学习资源

在这里插入图片描述

因篇幅有限,资料较为敏感仅展示部分资料,添加上方即可获取👆

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。

### 转行至人工智能的职业路径与准备工作 对于拥有非计算机科学背景的人士而言,转向人工智能领域是一个充满挑战但也极具回报的过程。成功转型的关键在于构建坚实的基础知识体系并掌握必要的技能。 #### 基础学科理解 学习数学基础至关重要,尤其是线性代数、微积分以及概率论这些分支[^1]。它们构成了机器学习算法背后的理论支撑框架。统计学同样不可或缺,因为数据处理和分析能力是AI从业者必备素质之一。 #### 编程能力培养 Python 是目前最流行的语言之一,在AI社区内广泛采用。熟悉这门语言能够帮助快速上手各种工具库如TensorFlow 或 PyTorch 。除了语法本身外,还应注重实践项目经验积累,通过解决实际问题来加深理解和记忆[^2]。 #### AI核心概念掌握 深入研究机器学习原理及其应用场景;了解神经网络结构设计思路及优化方法;探索自然语言处理技术前沿进展等都是必不可少的学习环节。在线课程平台提供了大量优质资源可供自学使用[^3]。 #### 实践机会获取 积极参与开源项目贡献代码或参与竞赛活动可以有效提升个人技术水平的同时建立行业人脉关系网。实习经历也是宝贵财富,它能让你更直观地感受到企业内部运作模式和技术需求特点[^4]。 ```python import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error diabetes_dataset = datasets.load_diabetes() # 使用单个特征简化模型训练过程 data_X = diabetes_dataset.data[:, np.newaxis, 2] # 划分测试集与训练集 train_X = data_X[:-20] test_X = data_X[-20:] train_y = diabetes_dataset.target[:-20] test_y = diabetes_dataset.target[-20:] regr = linear_model.LinearRegression() regr.fit(train_X, train_y) pred_y = regr.predict(test_X) print('Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(test_y, pred_y)) ```
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