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初中毕业可以去哪里学习软件开发?

发布网友 发布时间:2022-04-27 06:07

我来回答

4个回答

热心网友 时间:2022-06-27 09:30

小孩14~18岁正是大脑高度成长,智力飞速发展的关键时期,在这个阶段的学习和努力,最能影响一个人一生的智力和学习能力。而学习计算机编程,是开发智力的最好方法之一。

学编程需要很好的数学和英语基础吗?

学计算机编程,总给人一种很难、很抽象的感觉,好像需要用到复杂的数学知识。其实不然。学编程只要具备简单的初中数学基础就够了。大部分软件开发工作者,在日常工作中也不需要用到多复杂的数学知识。

但是,不可否认,一些高端的软件开发工作,比如自动控制、人工智能,必须要非常好的数学基础,但这毕竟是少数精英从事的工作。编程和数学在一定程度上,思维方式有点接近。学数学在日常生活中很难用到实处,所以学生不愿意学。而学编程可以说是即学即用,有什么想法马上能在电脑上实现,所以学起来更有兴趣、更容易。

如果说,学好数学在哪里最容易大展拳脚?那一定是编程。有很多程序员为了将自己提升到一个更高的高度,自觉捡起了数学课本,重新开始学习数学,这时他们才发现,原来数学这么有用,有了编程基础再学数学就变的非常轻松,数学知识也有了很好的实践用途。

说完了数学,我们再来看看学编程需要多少英语基础呢?计算机程序代码很多人都见过,里面貌似有很多英文单词。因此,有些人断定,学编程要有很好的英语基础。没错,在计算机程序中有很多指令都是由英语单词构成的,这些英语单词在高中甚至大学英语中都不会学到。因此,不管你是初中还是大学毕业开始学编程,都需要重新认识这些新单词。单词数量并不多,也没必要全部记在脑袋里。而且,在写程序时,只要你输入一个单词的前几个字母,电脑就会自动提示后面的。所以,就算只有初中英语基础,学编程也没什么压力。其次,学英语最难的是语法,而学编程并不需要懂英语语法,只需要认识几个新的英语单词而已!
实际上初中毕业学软件开发更具优势

相比高中毕业才开始学编程,初中生也具有一定的优势,可以早三年学成,早毕业、早就业,就多了三年工作经验,多赚三年丰厚的薪水。而且程序员这个行业是很讲资历的,工作年限越久薪水就越高。

热心网友 时间:2022-06-27 09:30

理论上来说还是有难度的。软件开发用的好多。知识点

热心网友 时间:2022-06-27 09:31

可以的,学习软件开发需要自身具备一定的基础知识水平,初中毕业想学好软件开发首先自身要肯努力,同时可以找一个相关的培训机构等进行系统学习,只要下功夫就会出成绩。  软件开发是根据用户要求建造出软件系统或者系统中的软件部分的过程。软件开发是一项包括需求捕捉、需求分析、设计、实现和测试的系统工程。软件一般是用某种程序设计语言来实现的。通常采用软件开发工具可以进行开发。软件分为系统软件和应用软件,并不只是包括可以在计算机上运行的程序,与这些程序相关的文件一般也被认为是软件的一部分。 软件设计思路和方法的一般过程,包括设计软件的功能和实现的算法和方法、软件的总体结构设计和模块设计、编程和调试、程序联调和测试以及编写、提交程序。

热心网友 时间:2022-06-27 09:31

首先,软件开发目前可以简单的分为两种类型,一种是研发级开发,涉及到算法、数据结构、资源管理、框架设计等内容,这部分开发对于从业者的基础知识有较高的要求,不仅要有扎实的数学基础,同时要有一个完整的计算机知识体系结构,包括操作系统体系结构、算法设计、编译原理、数据通信等,所以研发级岗位的程序员往往都需要具有本科及以上的学历才能胜任。
另一种开发是应用型开发,应用型开发虽然也分成很多类,在技术含量上也有一定的差别,但是总的来说,应用型开发往往很少会涉及到算法等复杂的内容。应用型开发的常见实现方式就是利用已有的开发框架或者是封装好的功能组件进行业务逻辑的实现,而且往往在逻辑关系上并不复杂,所以这部分开发其实对于知识结构的要求是比较单一的,因此即使学历比较低也是可以从事的。
虽然现在软件开发需要考虑的问题比较多,比如大用户并发、安全防护、缓存、存储等内容都需要考虑,但是在云计算技术的逐渐普及下,这些问题都将有比较成熟和方便的解决方案,甚至目前很多前端程序员都可以通过这种“资源接口”式的方式来完成后端任务的开发,随着云计算技术的不断普及应用,未来应用级开发任务的难度将逐渐降低。
最后,编程语言本身的学习并没有太大的难度,甚至可以说比较简单,目前不少地区已经在少儿阶段开展了编程教育,所以初中毕业生学习软件编程是可以学得会的,而且也完全可以从事一部分技术含量相对比较低的软件开发岗位。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
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