#關於成為工程師這件事 #文長慎入
如果有follow 我之前寫的種種文章,大概就知道我的一些經歷。但這邊還是來快速回顧一下。
大學的時候唸了歷史系,雖說跟分數也有關係,但一部分也是因為我對歷史很有興趣,小時候當所有人都想當老師,或醫生護士這種職業的時候,我總是想說要當那種什麼考古學家~探險家之類的,當然歷史學家跟發明家也是在考量的項目中,長大以後才發現,這好像有點不是現實中可以很容易實現的職業。
很多科目,像是歷史,或者其他社會科學相關的,在台灣畢業以後都非常難找工作,即使你認真向學,決定一路念到博士,也不見得畢業後可以找到教職或博後。即使是商學院畢業出來,在台灣可以做的也很有限,尤其當你是什麼管理學院相關的出來,也不太有機會直接躍升管理職。
台灣的產業其實比很多國家來的少,可以做的工作也有限,大部分都是科技相關,這也造就了台灣過去二三十年的榮光,到現在也一直是科技業為主流。當然科技業變成世界主流已經不是這一兩年的事情,全世界越來越多人想要擠進科技業,因為科技進步導致很多傳統產業面臨倒閉或者被迫改變。
說起來一開始除了自己想要試試看自己到底學不學得會寫程式這件情,再來就是因為不想一輩子領著低薪過著普通OL的日子,加上一直對國外有的憧憬,很想去國外看看外面的世界,體驗國外的生活,尤其是對歐美國家有著美好的想像。
要說當時為什麼做了這種倉促決定,其實大概就只是一個不甘心吧!因為在台灣沒有辦法念研究所,被各大學拒絕以後,就心想乾脆嘗試國外的大學,看有沒有人要我。其實大概就是個背水一戰的概念。
一直以來我都有點,盲目的亂衝。就是想到什麼就決定做什麼,當然有時候我也會變得很膽小,就會想太多,然後不敢前進。可是時常又覺得,應該要強迫自己前進,因為知道自己是個懶惰的人,所以不想辦法把自己帶到那個不得不的情況,自己就會一直怠惰下去。
說起來,一開始我也不是很認真的想要當工程師,也就是半推半就,覺得試試看的心態,身邊也沒有什麼人把這件事情當一回事,這都是到英國念研究所以後,才開始覺得自己可以做些什麼事情。但最近我也在反省,覺得自已以前在研究所也是很混,覺得自己第一年工作真的完全不知道在幹嘛。
最近到了新公司工作以後,發現公司很多人都是轉職的人,有人在媒體業待了十年,有人在金融業,有人從醫療產業,有人從產品經理轉職,大家都非常的認真,比我還要認真許多。
雖然我一直覺得,自己跟其他本科系畢業的人比起來,年紀很大,甚至會覺得自己轉行轉得太晚,有時候也會想說,為什麼自己國高中的時候不自己上網學寫程式,為什麼不好好念數學,這樣可以考個工程相關的科系。
可是在新公司遇到了很多他們以Graduate身份進來的轉職者,真的讓我覺得,其實自己轉的好像也不太晚。當然他們比我有毅力很多,很多人都是Bootscamp出來的,有的人甚至快要40歲了才以一個畢業生的身份進來。
我覺得在英國很好的一點是,這邊有很多公司可能願意收這種,想要轉職工程師的人。這些人有的可能甚至沒有唸過大學。
公司一個跟我一起onboard的資深工程師,他告訴我他沒有唸大學,全是靠自己學的,但網路上有很多開源專案他都是主要貢獻者。我覺得很厲害。
來英國以後我一直在反省自己,覺得有時候就是,自己會過得太安逸,就不太想努力生活,又或者覺得努力的生活好累,我幹嘛要這麼累,甚至會有一種,反正我只要表現得比其他人好就好。
因為一直以來在台灣的生活成長環境,我覺得自己的價值是被社會被周遭的人定義出來的。例如你的學歷,你的工作職稱,你的薪水,你的資產。
有時候我會覺得自己可能是個悲觀的人,又或者是其他人喜歡隱藏自已過得不好的部分?每次我看別人的部落格,或者別人敘述自己的職涯時,總是覺得別人的職涯好像都過得很順遂。
一直以來我都覺得,自己的職涯好像不是很順遂,其實跟很多人比起來好像已經不錯,畢竟有個工程師的工作,還是在國外的工作。可是實際上我都覺得,自己好像是個很差勁的工程師,為什麼自己好像寫出來的code都很爛,為什麼自己好像什麼都不會,為什麼自己好像學東西學得很慢,還有自己就是一個,很怠惰的人。我沒辦法像很多人是,可以一直去摸不同的東西,例如看到個新的東西出來,就馬上想要打開電腦去碰,我也不是那種,遇到一個解不出來的問題就想要一直去解開的人。更不是那種可以一直帶著我愛的電腦,去世界各地旅行,沒事就打開來寫code的人。
所以一直以來,我也時常在懷疑自己,自己是否適合當一個工程師。
這幾年在英國認識了一些朋友,我也一直覺得其他人都很優秀,尤其是當我一個很好的朋友說,他喜歡選擇困難的事情來做的時候,我真的覺得很愧疚,因為一直以來我都在嘗試避免困難的事情,大概也是因為這樣我開始覺得,自己是不是根本不適合當一個工程師,因為我根本不想要做有挑戰性的工作。
可是回顧自己以前在DHL做個海運OP的工作的時候,又覺得自己在那種環境下,很容易疲乏,就是那種,我該學的都已經學玩,然後每天接電話打電話發Email, 遇到的問題也都是用類似的方式去處以就可以解決。我也覺得自己沒辦法就這樣做個十年二十年。
當然那樣的生活還是有好處的,至少你不工作的時候可以全心全意的放空,也不用每天回家還要擔心deadline, 擔心code寫不出來,或者去想到底要怎麼寫,也不用整天擔心新的東西出來,沒辦法跟舊的東西相容,或者是不學新的東西,自己會很快被淘汰掉。
有時候自己也在想,乾脆逃去其他國家寫程式會不會比較好?我們公司因為是全球性的,所以可以調派到其他國家,但是公司說,假設我們去了其他國家可能是senior level, 不代表我們在英國可能一樣是senior, 因為不同國家的科技和技術能力是不同的。這代表說,工程師即使在某個國家做到一定的程度,去其他地方也不代表一樣厲害,所以自己還是要不斷的學習最新的世界趨勢,學習新的科技,不眠不休。這也是為什麼工程師很容易過勞死吧!
以前在台灣一直加班我覺得是身體勞累,但現在我覺得自己比較是心靈上的勞累。我甚至覺得自己應該要早早退休,然後開一個小店之類的,來賣便當。
不過如果現在要我轉去做其他的職業我也不知道要幹嘛。即使都是工程師,都是科技業,也分得很細,尤其在英國都喜歡分門別類。工作到現在快三年,若你要問我我的強項是什麼,其實我也說不太出來,大概就是web 相關的東西吧!所以關於職涯規劃這件事情我也一直在思考。
我認為自己應該至少要有個什麼Machine Learning 的相關知識,然後一些系統設計,或者DevOps的能力跟知識要有。當然,大部分的人可能會問到,在英國如果當工程師,當到一定的歲數會需要轉管離職嗎?其實好像不一定,很多公司的管理職跟技術職都是分開的,也就是說你走管理也不一定會領比較多錢,反正有兩條路讓你選。有的人可能做到退休都是工程師。
在英國工作到現在,其實我還是常常會覺得很不順遂,不管是技術,文化還是語言,應該說也不是不順遂,就是不自然,當然很多可能還是跟我英文不夠好有關係,我雖然可能可以理解90%的內容,可是剩下的10%如果不懂還是讓人感覺煩躁。
當然現在的情況是比剛開始工作好很多了,至少很多技術的東西已經有經驗了。我覺得剛開始轉職並且在英國工作的時候,真的讓人覺得很心累,雖然說也可能是因為我的Team剛好都是英國人,不知道為何,即使是現在的公司,公司很多元化,我被分到的Team也幾乎都是英國人QQ
反正大概就是會有一個時期,或者偶爾在聊天的時候,你覺得別人在講的某個東西,你完全不知道是什麼。你可能就跟著笑這樣。。。或者在講一些專有技術的名詞時,別人可能知道,你卻不知道,就會有一種恐慌。
我自己是覺得這方面有逐漸改善一點點,希望我在現在的公司可以做得比之前好,至少我現在比較聽得懂大家的北方口音。
至於寫程式方面,還是一樣很心累,就有一種,無底洞的感覺,不管你怎麼學都學不夠,學不完。像是跑馬拉松但是永遠到達不了終點的感覺。從我一開始學寫程式到現在還是這樣。
但如果說可以回到以前剛開始學的時候,我想我應該會希望自己看到任何不會的東西都不要跳過。我知道那樣可能會變成學得很慢,可是很多時候,像是我們想要建立一個網站,可能我們會Google,然後就會看到很多建議,例如用WP, 或者推薦你用什麼vue, react, angular, 可是問題來了,即使你會一些基本的JS, 你可以用這些框架或library建一個SPA(一個網站), 你還是不知道它實際上是怎麼運作的。他底層是怎麼跑的。這樣會有什麼問題呢?
當你自己在家裡按照教學做都可以做得很開心,可是當你要改東西,或者在工作的時候,發生了問題,你就不知道該怎麼辦,因為你不知道到底發生了什麼事情,為什麼會報錯。
另一種學習路線是,好,我要學寫程式,然後你就開始去看學習物件導向,學Java, 初學者都是,學寫一個Class, 學習那些型別,然後寫個hello world, 按下那個play 鍵,他就自己開始跑一些東西,然後build好了,你就看到下面的視窗打出hello world, 接著教學就會說,那我們來簡單的寫一些function, 然後你就會寫出一些基本的加法function, 給他int a, int b, 就會跑出a+b的結果。
更進階一點可能會有一些題目是,印星星,或印九九乘法表,或者用Apache web server, 架一個簡單的網站。學一點html, 一點CSS, 一點JS, 讓他看起來漂亮一點。
這個時候你個課程就差不多結束,你也有一個作品。
如果你想要找工作,可能會發現,工作很多考的內容你還是不會,或者你開始工作以後,發現很多東西還是不會。因為前面你做的那些事情都只是,根據指示做,就像你去IKEA買了家具按照那個指示來做,可是傢俱本身都已經切好了,零件也都配給你。今天如果要你自己去工廠買那些材料才切割才做,設計一個櫃子,你也做不出來。
所以問題來了,到底要怎麼樣學寫程式?我覺得大概就是,在做那些教學的時候,去思考,我現在做的每一步,是為什麼,如果不知道,就去Google, 不要貿然的進行。然後做完教學以後,看看自己能不能做出一個跟教學類似但不一樣的網站,最好是可以不要一直看著教學。
可以拿白板或紙,來畫一些圖,想想自己要做什麼,例如我要做一個,賣衣服的網站,我需要什麼東西,或者我要設計一款小遊戲,我要創造幾個角色,要有哪些怪獸,要有哪些關卡。
我自己是沒有去過BootsCamp, 但感覺BootsCamp的訓練都滿扎實的。英國有滿多免費的(雖然大部分是Women in Tech)的,所以想轉職的男生們可能要找付費的。
很多BootsCamp也是保證找到工作的,找不到可能會退錢。或者可以嘗試那種網路上免錢的。
當你開始工作以後,你可能要開始思考,你寫的code乾不乾淨,你有沒有寫測試,甚至你可以嘗試練習TDD(測試驅動開發),思考怎麼樣可以寫出好的程式碼,什麼叫做好的程式碼,越簡單越好,簡單易懂,白話程式碼,如果今天一個不會寫程式的人,可以經過你的解說,看得懂你的code, 那你真的就大成功了。
為什麼說要簡單易懂,因為通常工作以後你寫的code不是只有你自己要看,還有別人要看,甚至一年後的自己要看,之後你是不是還看得懂,例如命名,例如空行,例如有沒有重複的?
像是在工作以後,很多同事會用一些詞彙,例如DRY(don't repeat yourself), 或者網路上也可以找到很多文章,寫說要怎麼樣寫出乾淨的程式碼。除了乾淨以外,還要思考延展性,就像DIY的傢俱,或者書櫃,你一開始可能買了一個兩層櫃,你會希望你如果要變成三層可以加上去。或者是床,沙發,你會希望他們是可以我不佔空間,好收納,或者可以延伸。寫程式你也希望你寫的一些東西是這樣子。例如共用的程式碼,你可以寫一個可以把'2019/12/03' 轉換成 ’兩千零九年十二月三日‘ 的function, 你會希望這個function, 可以被廣為使用,可以是'20191203', '2019,12,03', 進來都會被轉換成文字的寫法這樣,那你要怎麼做?可以先去思考以要做的事情,然後寫出測試
像是在JS很多的測試是非常口語化的
describe('dateConvert', ()=>{
it('should return date using word format', ()=>{
expect(dataConvert('2019/12/03')).toEqual('兩千零
九年十二月三日');
})
})
如果有錯誤請各位糾正
反正工作以後,寫測試變成一件很重要的事情,還有要怎麼寫,因為當其他同事在看你的code的時候,如果你有寫完整的測試,同事也會比較好看得懂你的程式在做什麼
當然,沒有一個開發方法是完美的,也沒有什麼完美的code, 即使寫完了以後,也要檢查看看自己能不能把它變得更好,像是使用 TDD就可以一直加上新的測試,然後去想能不能把它變得更好,去重構。
各位如果有興趣的話也可以買一些書來看,雖然很多書已經出版很久,可是程式設計,跟軟體工程這塊,經典還是經典,可以幫助你了解,為什麼現在我們都用C語言而不是A語言,B語言,為什麼我們大眾使用物件導向來寫程式,不是使用Functional programming.
當你工作越久以後,可能會越容易遇到,你要去選擇你要用的程式語言,你要用的框架,你要用的工具。
有一天我問我的同事,到底要怎麼貢獻開源,他說不要為了貢獻而貢獻,一般都是,你因為自己在用這個開源軟體,遇到了一些問題,所以你去把它改善,或者說你需要一個工具,可是你Google很久發現都沒有,於是決定自己做一個。
雖然我覺得以目前的我來說,還很難達到這種程度,但希望我有一天可以。就像Vue.js的創辦人因為覺得Angular.js不夠好,於是決定把好的部分留下,再加上自己覺得可以讓他變得更好的部分,創造了Vue.js
其實我自己也很害怕去討論這些非常技術的東西,我很怕自己講錯誤導大家哈哈
成為工程師真的需要很強的心臟,因為需要接受很多批評,很多反饋,才可以進步。當然有時候我也很玻璃心,常常因為被其他工程師點出自己的錯誤就心情不好,可是如果都沒有人批評自己,自己大概也不會進步。我想這大概是跟其他工作最大的不同吧!
以前在做海運出口的時候,即使可能做錯也不會一直被講,除非你真的是做了很嚴重的事情,不會你每接一通點話,每寫一封信都有人來看,有人來糾正,有人來說,你Email要怎麼怎麼改,你這樣寫不行。
可是寫程式,你寫出來的每一行code都可能被品頭論足,每一行code都要確保它的質量,當然我知道不是每個公司都有code review, 可因為我一直以來都有這個東西,也導致我覺得壓力滿大的哈哈
不知道分享這些會不會讓大家也覺得壓力大
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅prasertcbs,也在其Youtube影片中提到,Download file used in this tutorial from http://goo.gl/JrHxnh สร้าง JavaFX .jar ไฟล์ โดยใช้ IntelliJ IDEA 13.1 และแปลงให้เป็น .exe โดยใช้ Launch4J for...
「format in java」的推薦目錄:
- 關於format in java 在 小吃貨的英國生活日記 Facebook 的最佳貼文
- 關於format in java 在 小吃貨的英國生活日記 Facebook 的最讚貼文
- 關於format in java 在 Scholarship for Vietnamese students Facebook 的最讚貼文
- 關於format in java 在 prasertcbs Youtube 的最佳貼文
- 關於format in java 在 prasertcbs Youtube 的精選貼文
- 關於format in java 在 Change date format in a Java string - Stack Overflow 的評價
- 關於format in java 在 Google Java Format - GitHub 的評價
- 關於format in java 在 Google Java Style Guide 的評價
format in java 在 小吃貨的英國生活日記 Facebook 的最讚貼文
#關於成為工程師這件事 #文長慎入
如果有follow 我之前寫的種種文章,大概就知道我的一些經歷。但這邊還是來快速回顧一下。
大學的時候唸了歷史系,雖說跟分數也有關係,但一部分也是因為我對歷史很有興趣,小時候當所有人都想當老師,或醫生護士這種職業的時候,我總是想說要當那種什麼考古學家~探險家之類的,當然歷史學家跟發明家也是在考量的項目中,長大以後才發現,這好像有點不是現實中可以很容易實現的職業。
很多科目,像是歷史,或者其他社會科學相關的,在台灣畢業以後都非常難找工作,即使你認真向學,決定一路念到博士,也不見得畢業後可以找到教職或博後。即使是商學院畢業出來,在台灣可以做的也很有限,尤其當你是什麼管理學院相關的出來,也不太有機會直接躍升管理職。
台灣的產業其實比很多國家來的少,可以做的工作也有限,大部分都是科技相關,這也造就了台灣過去二三十年的榮光,到現在也一直是科技業為主流。當然科技業變成世界主流已經不是這一兩年的事情,全世界越來越多人想要擠進科技業,因為科技進步導致很多傳統產業面臨倒閉或者被迫改變。
說起來一開始除了自己想要試試看自己到底學不學得會寫程式這件情,再來就是因為不想一輩子領著低薪過著普通OL的日子,加上一直對國外有的憧憬,很想去國外看看外面的世界,體驗國外的生活,尤其是對歐美國家有著美好的想像。
要說當時為什麼做了這種倉促決定,其實大概就只是一個不甘心吧!因為在台灣沒有辦法念研究所,被各大學拒絕以後,就心想乾脆嘗試國外的大學,看有沒有人要我。其實大概就是個背水一戰的概念。
一直以來我都有點,盲目的亂衝。就是想到什麼就決定做什麼,當然有時候我也會變得很膽小,就會想太多,然後不敢前進。可是時常又覺得,應該要強迫自己前進,因為知道自己是個懶惰的人,所以不想辦法把自己帶到那個不得不的情況,自己就會一直怠惰下去。
說起來,一開始我也不是很認真的想要當工程師,也就是半推半就,覺得試試看的心態,身邊也沒有什麼人把這件事情當一回事,這都是到英國念研究所以後,才開始覺得自己可以做些什麼事情。但最近我也在反省,覺得自已以前在研究所也是很混,覺得自己第一年工作真的完全不知道在幹嘛。
最近到了新公司工作以後,發現公司很多人都是轉職的人,有人在媒體業待了十年,有人在金融業,有人從醫療產業,有人從產品經理轉職,大家都非常的認真,比我還要認真許多。
雖然我一直覺得,自己跟其他本科系畢業的人比起來,年紀很大,甚至會覺得自己轉行轉得太晚,有時候也會想說,為什麼自己國高中的時候不自己上網學寫程式,為什麼不好好念數學,這樣可以考個工程相關的科系。
可是在新公司遇到了很多他們以Graduate身份進來的轉職者,真的讓我覺得,其實自己轉的好像也不太晚。當然他們比我有毅力很多,很多人都是Bootscamp出來的,有的人甚至快要40歲了才以一個畢業生的身份進來。
我覺得在英國很好的一點是,這邊有很多公司可能願意收這種,想要轉職工程師的人。這些人有的可能甚至沒有唸過大學。
公司一個跟我一起onboard的資深工程師,他告訴我他沒有唸大學,全是靠自己學的,但網路上有很多開源專案他都是主要貢獻者。我覺得很厲害。
來英國以後我一直在反省自己,覺得有時候就是,自己會過得太安逸,就不太想努力生活,又或者覺得努力的生活好累,我幹嘛要這麼累,甚至會有一種,反正我只要表現得比其他人好就好。
因為一直以來在台灣的生活成長環境,我覺得自己的價值是被社會被周遭的人定義出來的。例如你的學歷,你的工作職稱,你的薪水,你的資產。
有時候我會覺得自己可能是個悲觀的人,又或者是其他人喜歡隱藏自已過得不好的部分?每次我看別人的部落格,或者別人敘述自己的職涯時,總是覺得別人的職涯好像都過得很順遂。
一直以來我都覺得,自己的職涯好像不是很順遂,其實跟很多人比起來好像已經不錯,畢竟有個工程師的工作,還是在國外的工作。可是實際上我都覺得,自己好像是個很差勁的工程師,為什麼自己好像寫出來的code都很爛,為什麼自己好像什麼都不會,為什麼自己好像學東西學得很慢,還有自己就是一個,很怠惰的人。我沒辦法像很多人是,可以一直去摸不同的東西,例如看到個新的東西出來,就馬上想要打開電腦去碰,我也不是那種,遇到一個解不出來的問題就想要一直去解開的人。更不是那種可以一直帶著我愛的電腦,去世界各地旅行,沒事就打開來寫code的人。
所以一直以來,我也時常在懷疑自己,自己是否適合當一個工程師。
這幾年在英國認識了一些朋友,我也一直覺得其他人都很優秀,尤其是當我一個很好的朋友說,他喜歡選擇困難的事情來做的時候,我真的覺得很愧疚,因為一直以來我都在嘗試避免困難的事情,大概也是因為這樣我開始覺得,自己是不是根本不適合當一個工程師,因為我根本不想要做有挑戰性的工作。
可是回顧自己以前在DHL做個海運OP的工作的時候,又覺得自己在那種環境下,很容易疲乏,就是那種,我該學的都已經學玩,然後每天接電話打電話發Email, 遇到的問題也都是用類似的方式去處以就可以解決。我也覺得自己沒辦法就這樣做個十年二十年。
當然那樣的生活還是有好處的,至少你不工作的時候可以全心全意的放空,也不用每天回家還要擔心deadline, 擔心code寫不出來,或者去想到底要怎麼寫,也不用整天擔心新的東西出來,沒辦法跟舊的東西相容,或者是不學新的東西,自己會很快被淘汰掉。
有時候自己也在想,乾脆逃去其他國家寫程式會不會比較好?我們公司因為是全球性的,所以可以調派到其他國家,但是公司說,假設我們去了其他國家可能是senior level, 不代表我們在英國可能一樣是senior, 因為不同國家的科技和技術能力是不同的。這代表說,工程師即使在某個國家做到一定的程度,去其他地方也不代表一樣厲害,所以自己還是要不斷的學習最新的世界趨勢,學習新的科技,不眠不休。這也是為什麼工程師很容易過勞死吧!
以前在台灣一直加班我覺得是身體勞累,但現在我覺得自己比較是心靈上的勞累。我甚至覺得自己應該要早早退休,然後開一個小店之類的,來賣便當。
不過如果現在要我轉去做其他的職業我也不知道要幹嘛。即使都是工程師,都是科技業,也分得很細,尤其在英國都喜歡分門別類。工作到現在快三年,若你要問我我的強項是什麼,其實我也說不太出來,大概就是web 相關的東西吧!所以關於職涯規劃這件事情我也一直在思考。
我認為自己應該至少要有個什麼Machine Learning 的相關知識,然後一些系統設計,或者DevOps的能力跟知識要有。當然,大部分的人可能會問到,在英國如果當工程師,當到一定的歲數會需要轉管離職嗎?其實好像不一定,很多公司的管理職跟技術職都是分開的,也就是說你走管理也不一定會領比較多錢,反正有兩條路讓你選。有的人可能做到退休都是工程師。
在英國工作到現在,其實我還是常常會覺得很不順遂,不管是技術,文化還是語言,應該說也不是不順遂,就是不自然,當然很多可能還是跟我英文不夠好有關係,我雖然可能可以理解90%的內容,可是剩下的10%如果不懂還是讓人感覺煩躁。
當然現在的情況是比剛開始工作好很多了,至少很多技術的東西已經有經驗了。我覺得剛開始轉職並且在英國工作的時候,真的讓人覺得很心累,雖然說也可能是因為我的Team剛好都是英國人,不知道為何,即使是現在的公司,公司很多元化,我被分到的Team也幾乎都是英國人QQ
反正大概就是會有一個時期,或者偶爾在聊天的時候,你覺得別人在講的某個東西,你完全不知道是什麼。你可能就跟著笑這樣。。。或者在講一些專有技術的名詞時,別人可能知道,你卻不知道,就會有一種恐慌。
我自己是覺得這方面有逐漸改善一點點,希望我在現在的公司可以做得比之前好,至少我現在比較聽得懂大家的北方口音。
至於寫程式方面,還是一樣很心累,就有一種,無底洞的感覺,不管你怎麼學都學不夠,學不完。像是跑馬拉松但是永遠到達不了終點的感覺。從我一開始學寫程式到現在還是這樣。
但如果說可以回到以前剛開始學的時候,我想我應該會希望自己看到任何不會的東西都不要跳過。我知道那樣可能會變成學得很慢,可是很多時候,像是我們想要建立一個網站,可能我們會Google,然後就會看到很多建議,例如用WP, 或者推薦你用什麼vue, react, angular, 可是問題來了,即使你會一些基本的JS, 你可以用這些框架或library建一個SPA(一個網站), 你還是不知道它實際上是怎麼運作的。他底層是怎麼跑的。這樣會有什麼問題呢?
當你自己在家裡按照教學做都可以做得很開心,可是當你要改東西,或者在工作的時候,發生了問題,你就不知道該怎麼辦,因為你不知道到底發生了什麼事情,為什麼會報錯。
另一種學習路線是,好,我要學寫程式,然後你就開始去看學習物件導向,學Java, 初學者都是,學寫一個Class, 學習那些型別,然後寫個hello world, 按下那個play 鍵,他就自己開始跑一些東西,然後build好了,你就看到下面的視窗打出hello world, 接著教學就會說,那我們來簡單的寫一些function, 然後你就會寫出一些基本的加法function, 給他int a, int b, 就會跑出a+b的結果。
更進階一點可能會有一些題目是,印星星,或印九九乘法表,或者用Apache web server, 架一個簡單的網站。學一點html, 一點CSS, 一點JS, 讓他看起來漂亮一點。
這個時候你個課程就差不多結束,你也有一個作品。
如果你想要找工作,可能會發現,工作很多考的內容你還是不會,或者你開始工作以後,發現很多東西還是不會。因為前面你做的那些事情都只是,根據指示做,就像你去IKEA買了家具按照那個指示來做,可是傢俱本身都已經切好了,零件也都配給你。今天如果要你自己去工廠買那些材料才切割才做,設計一個櫃子,你也做不出來。
所以問題來了,到底要怎麼樣學寫程式?我覺得大概就是,在做那些教學的時候,去思考,我現在做的每一步,是為什麼,如果不知道,就去Google, 不要貿然的進行。然後做完教學以後,看看自己能不能做出一個跟教學類似但不一樣的網站,最好是可以不要一直看著教學。
可以拿白板或紙,來畫一些圖,想想自己要做什麼,例如我要做一個,賣衣服的網站,我需要什麼東西,或者我要設計一款小遊戲,我要創造幾個角色,要有哪些怪獸,要有哪些關卡。
我自己是沒有去過BootsCamp, 但感覺BootsCamp的訓練都滿扎實的。英國有滿多免費的(雖然大部分是Women in Tech)的,所以想轉職的男生們可能要找付費的。
很多BootsCamp也是保證找到工作的,找不到可能會退錢。或者可以嘗試那種網路上免錢的。
當你開始工作以後,你可能要開始思考,你寫的code乾不乾淨,你有沒有寫測試,甚至你可以嘗試練習TDD(測試驅動開發),思考怎麼樣可以寫出好的程式碼,什麼叫做好的程式碼,越簡單越好,簡單易懂,白話程式碼,如果今天一個不會寫程式的人,可以經過你的解說,看得懂你的code, 那你真的就大成功了。
為什麼說要簡單易懂,因為通常工作以後你寫的code不是只有你自己要看,還有別人要看,甚至一年後的自己要看,之後你是不是還看得懂,例如命名,例如空行,例如有沒有重複的?
像是在工作以後,很多同事會用一些詞彙,例如DRY(don't repeat yourself), 或者網路上也可以找到很多文章,寫說要怎麼樣寫出乾淨的程式碼。除了乾淨以外,還要思考延展性,就像DIY的傢俱,或者書櫃,你一開始可能買了一個兩層櫃,你會希望你如果要變成三層可以加上去。或者是床,沙發,你會希望他們是可以我不佔空間,好收納,或者可以延伸。寫程式你也希望你寫的一些東西是這樣子。例如共用的程式碼,你可以寫一個可以把'2019/12/03' 轉換成 ’兩千零九年十二月三日‘ 的function, 你會希望這個function, 可以被廣為使用,可以是'20191203', '2019,12,03', 進來都會被轉換成文字的寫法這樣,那你要怎麼做?可以先去思考以要做的事情,然後寫出測試
像是在JS很多的測試是非常口語化的
describe('dateConvert', ()=>{
it('should return date using word format', ()=>{
expect(dataConvert('2019/12/03')).toEqual('兩千零
九年十二月三日');
})
})
如果有錯誤請各位糾正
反正工作以後,寫測試變成一件很重要的事情,還有要怎麼寫,因為當其他同事在看你的code的時候,如果你有寫完整的測試,同事也會比較好看得懂你的程式在做什麼
當然,沒有一個開發方法是完美的,也沒有什麼完美的code, 即使寫完了以後,也要檢查看看自己能不能把它變得更好,像是使用 TDD就可以一直加上新的測試,然後去想能不能把它變得更好,去重構。
各位如果有興趣的話也可以買一些書來看,雖然很多書已經出版很久,可是程式設計,跟軟體工程這塊,經典還是經典,可以幫助你了解,為什麼現在我們都用C語言而不是A語言,B語言,為什麼我們大眾使用物件導向來寫程式,不是使用Functional programming.
當你工作越久以後,可能會越容易遇到,你要去選擇你要用的程式語言,你要用的框架,你要用的工具。
有一天我問我的同事,到底要怎麼貢獻開源,他說不要為了貢獻而貢獻,一般都是,你因為自己在用這個開源軟體,遇到了一些問題,所以你去把它改善,或者說你需要一個工具,可是你Google很久發現都沒有,於是決定自己做一個。
雖然我覺得以目前的我來說,還很難達到這種程度,但希望我有一天可以。就像Vue.js的創辦人因為覺得Angular.js不夠好,於是決定把好的部分留下,再加上自己覺得可以讓他變得更好的部分,創造了Vue.js
其實我自己也很害怕去討論這些非常技術的東西,我很怕自己講錯誤導大家哈哈
成為工程師真的需要很強的心臟,因為需要接受很多批評,很多反饋,才可以進步。當然有時候我也很玻璃心,常常因為被其他工程師點出自己的錯誤就心情不好,可是如果都沒有人批評自己,自己大概也不會進步。我想這大概是跟其他工作最大的不同吧!
以前在做海運出口的時候,即使可能做錯也不會一直被講,除非你真的是做了很嚴重的事情,不會你每接一通點話,每寫一封信都有人來看,有人來糾正,有人來說,你Email要怎麼怎麼改,你這樣寫不行。
可是寫程式,你寫出來的每一行code都可能被品頭論足,每一行code都要確保它的質量,當然我知道不是每個公司都有code review, 可因為我一直以來都有這個東西,也導致我覺得壓力滿大的哈哈
不知道分享這些會不會讓大家也覺得壓力大
format in java 在 Scholarship for Vietnamese students Facebook 的最讚貼文
[SHORT SHARE] CON ĐƯỜNG HỌC KHOA HỌC DỮ LIỆU CỦA MỘT SINH VIÊN KINH TẾ
Helu cả nhà, nhân dịp bài đăng về Data Scientist được quá trời bạn quan tâm và hỏi chị về con đường trở thành nhà khoa học dữ liệu, nay chị giới thiệu cho các em bài viết của một bạn học trái ngành nhé. :D
Bật mí nhỏ là ngày xưa chị cũng học Tài chính ngân hàng ở FTU sau đó chuyển qua làm security cho Microsoft và Facebook, nên việc trái ngành là hoàn toàn có thể nha. Nhưng schofans sẽ phải cố gắng nhiều lắm đấy!!
📘 Bạn Giang Phương Hoa từng học Đại học Ngoại Thương Hà Nội, học Thạc sỹ tại Imperial College London, hiện đang làm việc tại Microsoft AI Research London chia sẻ về con đường trở thành Data Scientist của mình.
Chào cả nhà,
Cảm ơn anh Tiệp đã tạo cơ hội cho mình viết bài này để chia sẻ. Follow Forum Machine Learning cơ bản đã lâu mà chưa đóng góp được gì nhiều.
Dạo gần đây mình có gặp nhiều bạn trẻ muốn theo nghề Data Science và PM mình hỏi về con đường mình đến với Data Science và bắt đầu học Machine Learning như thế nào. Vì thế mình đã xin phép anh Tiệp để viết bài ở đây, chia sẻ cùng mọi người và hy vọng sẽ giúp ích cho các bạn đang tự học Data Science, hoặc có background trái ngành trái nghề và muốn làm Data Science một cách nghiêm túc. Bài viết sẽ rất vớ vẩn với các chuyên gia 😊.
Đây là con đường không hề dễ dàng nếu bạn không học Khoa học máy tính hay Toán từ bậc ĐH nhưng cũng không có nghĩa là không thể. **Everything is impossible until you do it.**
📘 Học Ngoại Thương HN
Con đường mình đến với Data Science không hề bằng phẳng và mình tin nhiều bạn ở đây cũng vậy. Mình học Ngoại Thương chuyên ngành Tài chính. Cũng tự coi là có chút background về Toán Cao Cấp và Xác suất thống kê nhưng sẽ chỉ là muối bỏ bể so với các bạn học bài bản về Toán Lý Thuyết hay Xác suất thống kê. Rất may là trong quá trình học Ngoại Thương thì mình nhận ra môn học mà mình yêu thích nhất là môn Phân tích dữ liệu tài chính. Cảm giác nhìn những con số rồi tìm tòi ra một ý tưởng gì đó mới rồi trình bày bảng biểu vô cùng hấp dẫn (mãi sau này mình mới biết khái niệm đó gọi là insights 😊). Vì thế mình có tham gia một số cuộc thi sinh viên về phân tích dữ liệu.
📘 Nielsen Case Competition
Hồi đó hình như chỉ có Nielsen Case Competition–cuộc thi dành cho sinh viên của Nielsen, một công ty data consulting khá lớn tại Mỹ. Mình cũng may mắn cùng với các bạn trong nhóm giành giải của cuộc thi đó và bắt đầu đầu quân cho Nielsen để làm Chuyên viên phân tích dữ liệu 😊–Insight Analyst. Thời gian làm việc cho Nielsen là thời gian mình luôn cảm thấy là thời gian tạo một nền tảng vững chắc cho bản thân trong nghề làm Analyst. Nếu bạn google Nielsen thì Nielsen là một công ty nghiên cứu thị trường truyền thống, dữ liệu cung cấp chủ yếu bằng survey và phỏng vấn người tiêu dùng. Thời đó khái niệm Dữ liệu lớn hay là Khoa học máy tính vẫn còn xa vời với mình. Nhưng chính từ thời gian làm việc giống như một nhân viên tư vấn dữ liệu đã giúp mình hiểu được ứng dụng thực sự của dữ liệu là gì? Làm sao để dữ liệu có ích cho doanh nghiệp? Mình cũng học được cách từ một câu hỏi lớn và mơ hồ, làm sao để chia nhỏ câu hỏi đó thành những câu hỏi nhỏ hơn mà bạn có thể translate (phiên dịch) thành một câu hỏi có thể trả lời bằng dữ liệu sẵn có? Mình cũng hiểu khái niệm connecting the dots (xâu chuỗi) dữ liệu là gì? Vì vậy, đừng tự nghĩ rằng công việc mình đang làm không có gì hấp dẫn, không có gì liên quan đến Machine Learning hay Dữ liệu lớn mà nản lòng. Nhiều lúc bạn sẽ ngạc nhiên về những gì bạn học được từ các dirty jobs trong cuộc sống.
📘 Bắt đầu con đường học Khoa học dữ liệu
Sau một thời gian làm việc ở Nielsen thì mình nhận thấy hạn chế của các phương pháp nghiên cứu truyền thống (limited samples, biased trong cách đặt câu hỏi và trả lời). Vì thế mình bắt đầu tìm hiểu phương pháp mới để có thể thực sự phân tích user behavior mà không cần phải “hỏi” họ. Và thế là mình khám phá ra một thế giới mới là Khoa học dữ liệu (Data Science-DS). Thời điểm mình bắt đầu tìm hiểu về DS và học về DS thì mọi thứ còn khá mới mẻ (2013) cũng chưa có nhiều các khóa học open source như bây giờ. Mình hoàn toàn tự học mọi thứ từ xác suất thống kê (may mà trong công việc cũng có dùng), toán, lập trình, hệ thống dữ liệu. Mình hiểu là với các bạn không có nền tảng về Khoa học máy tính như mình, việc các bạn làm một cách bản năng là cố gắng lấp đầy lỗ hổng về lĩnh vực này càng nhiều càng tốt. Vì thế, các bạn sẽ cố gắng học Python, học R hay học các ngôn ngữ lập trình. Điều này dẫn đến một hệ quả là các bạn bị tool-driven. Học Python không khó, bỏ ra 6 tháng học một cách tập trung, các bạn sẽ viết được những dòng codes như mẫu. Nhưng điều mình hay gặp đó là các bạn học Python hay R như Kinh Thánh vậy. Nhiều bạn nghĩ rằng chỉ cần biết Python hay R là có thể làm được phân tích dữ liệu rồi. Thực ra thì không phải. Mình rất may mắn là trong thời kỳ đầu bắt đầu học, cảm thấy hoang mang quá thì một lần đi gặp khách hàng, gặp một bạn đã làm quantitative analyst ở Wall Street nhiều năm. Bạn ấy thấy mình ôm một quyển Python Fundamentals dầy cộp thì mới bảo “Mày nên học cách nghĩ, đừng học cách làm vội”. Chỉ một câu nói nhỏ mà mình nghĩ là có thể trao thưởng huy chương cho bạn ấy vì đã cứu rỗi cuộc đời mình. 😊. Và quyển sách đã thay đổi cuộc đời mình là How to think like a Computer Scientist. Mình đã có dịp gặp tác giả của cuốn sách này và nói với anh ấy là “You saved my life. 😊”.
✏ Thực sự thì đối với người học trái ngành, trái nghề, vấn đề lớn nhất là thay đổi cách suy nghĩ và sự tự ti. Bạn có xuất phát điểm không giống người khác và thế là tìm mọi cách để làm được NHƯ người ta mà quên mất mục đích ban đầu của mình là gì. Sau khi đọc cuốn sách trên thì mình hiểu ra vấn đề vì sao mình học Python đến hai tháng mà vẫn rất thụ động, chỉ có thể viết những gì code mẫu mà gặp vấn đề mới thì chịu. Đó là vì mình không suy nghĩ theo cách máy tính có thể suy nghĩ. Vì không think the language nên mình cũng không thể speak the language. Điều này cũng giống như lúc bạn học Tiếng Anh hay ngoại ngữ vậy, không hiểu cách tư duy của ngôn ngữ thì bạn sẽ thành học vẹt. Vì thế mình dành hẳn ba tháng chỉ để học computational thinking và computer logic, về những thứ như directory, class, variables, binary operations, algorithmic thinking, big O notation, v.v.. Điểm này sẽ không thể nào so sánh được với các bạn học Khoa học máy tính trong 3-4 năm nhưng cũng đủ để mình học lập trình một cách đúng hướng (programming in the right way). Mình đã nói chuyện với nhiều bạn tự học programming và nhiều bạn bị cuốn theo cách học Google knowledge–có vấn đề gì thì google–stackoverflows có câu trả lời sẵn. Cuối cùng thì chương trình cũng vẫn chạy, các bạn vẫn thấy hạnh phúc, nhưng lần sau gặp vấn đề khác các bạn không tự trả lời được. Cũng giống như hồi nhỏ ở trường học “How are you?” và trả lời “I’m fine, thank you”. Đến lúc người ta hỏi “How do you feel today?” thì không biết trả lời thế nào.
✏ Lập trình cũng chỉ là công cụ. Cái cốt lõi của Data Science và Machine Learning (ML) vẫn là Toán và Xác suất thống kê. Về điểm này thì forum và cuốn sách của anh Tiệp sẽ rất hữu ích. Nền tảng Toán của mình không tệ vì cũng từng học chuyên Toán. Tuy nhiên, cũng giống như câu chuyện lập trình thì mình cảm thấy cũng cần học ML bằng cách think in ML ways. Các thuật toán quan trọng trong ML hầu như đều đã được viết và tạo thành thư viện nên vài bạn có thể lười chỉ cần from sckitlearn import * và thế là ung dung chạy một cái chương trình ML. Nhưng để thực sự làm DS/ML thì nhiều khi nên bắt đầu ôn lại khái niệm đạo hàm, ma trận và toán cơ bản.
📘 Học Thạc sỹ tại Imperial College London
Một điểm nữa mà nhiều bạn rất hay quên hoặc bỏ qua khi học DS vì nghĩ nó nhàm chán đó là database structure và data manipulation. Mình cũng vấp phải vấn đề tương tự khi mình bắt đầu học Thạc sỹ về Data Science ở Imperial College London. Ngay Kỳ 1 thì trong chương trình có một môn học mà rất nhiều bạn bỏ lớp (mình cũng cúp cua mấy lần) đó là Database Admin. Môn này phải nói là cực kỳ chán vì nó sẽ không có kết quả ngay cho bạn như khi bạn chạy môt chương trình máy tính hay vẽ biểu đồ, đem lại cảm giác cực kỳ cool vì I did something. Tuy nhiên khi bắt đầu thực sự làm dự án nghiên cứu ở Data Science Institute in Imperial College (mình làm cộng tác viên) thì mình có thể thực sự hiểu được tầm quan trọng kinh khủng của môn này. Bạn không thể thi triển được thuật toán hay tối ưu hóa thuật toán nếu không hiểu cấu trúc dữ liệu hay database relation, handle missing values, organizing the table in long/wide format, normalization of the database, etc.** Những việc nhỏ nhặt, *dirty jobs, tốn thời gian vậy thực ra là vô cùng quan trọng. Khi bạn hiểu cấu trúc dữ liệu thì bạn mới quay lại bước 1 được: Từ câu hỏi lớn làm sao để thi triển ra nhiều câu hỏi nhỏ và trả lời? Rốt cuộc thì DS chính là công cụ để trả lời câu hỏi mà thôi. Đừng quên mục đích ban đầu!
📘 Microsoft AI Research
Sau rất nhiều chông gai thì bây giờ mình được gọi là data scientist tại Microsoft AI Research. Chặng đường học thì vẫn còn rất dài, bây giờ mình vẫn phải đọc forum Machine Learning thường xuyên để hiểu thêm. Dưới đây là một ít bài học mình đã đúc kết sau 4 năm ròng rã mất nhiều máu (ngã cầu thang mấy lần vì mải nghĩ) và nước mắt (khó quá làm thế nào), hy vọng sẽ giúp ích cho nhiều bạn có nền tảng giống mình.
⚠️ Đừng chạy theo buzzwords, cuộc sống nhiều cám dỗ, hãy bắt đầu từ những thứ căn bản nhất. Thinking và mindset là những thứ quan trọng nhất. Python hay R hay Java cũng chỉ là công cụ.
⚠️ Machine Learning là học máy, trước khi làm ML nếu bạn không có nền tảng về Computer Science thì hãy thử tìm hiểu về Computational thinking và computer logic.
⚠️ Data science rất rộng lớn. Hãy thử nghĩ về một mảng nhỏ mà bạn muốn theo đuổi: nhiều người có thể theo đuổi Optimization, mình thì chọn cho mình con đường đã đưa mình đến với DS ngay từ đầu: User Behavior Analytics. Điều này sẽ giúp các bạn định hình và tập trung vào những mảng lý thuyết liên quan mật thiết đến mảng này. Nghe có vẻ thực dụng nhưng mình chủ yếu tìm hiểu về các mô hình/thuật toán liên quan đến time series, sequential pattern mining, pattern recognition, clustering/classification, association mining, etc. vì đây sẽ là những thứ giúp bạn tìm hiểu về User Behavior. Các thuật toán simulation như Monte Carlo hay các thuật toán tối ưu khác mình không biết quá sâu.
📘 Chúc mọi người học Machine Learning vui. 😊
Nguồn: Machine Learning Cơ Bản
Hết rồi, các em đã có cái nhìn rõ ràng hơn về ngành khoa học này chưa?
❤ Tag và chia sẻ bài viết đến bạn bè em nhé ❤
#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudents
format in java 在 prasertcbs Youtube 的最佳貼文
Download file used in this tutorial from http://goo.gl/JrHxnh
สร้าง JavaFX .jar ไฟล์ โดยใช้ IntelliJ IDEA 13.1 และแปลงให้เป็น .exe โดยใช้ Launch4J for Windows
![post-title](https://i.ytimg.com/vi/R9aNow-sFR0/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEbCKgBEF5IVfKriqkDDggBFQAAiEIYAXABwAEG&rs=AOn4CLClwt6_qkRV8eRG-JeHYkR5_Mo9IA)
format in java 在 prasertcbs Youtube 的精選貼文
Download a file used in this tutorial from http://goo.gl/zy4gbk
การสร้างและแปลง .jar (Java ARchive) ให้เป็นไฟล์ .exe (console app) โดยใช้ IntelliJ IDEA 13 และ Launch4J
![post-title](https://i.ytimg.com/vi/__2EUVhAtdc/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEbCKgBEF5IVfKriqkDDggBFQAAiEIYAXABwAEG&rs=AOn4CLCbN9luCOWVC06N6OYJoWPfvyiI3w)
format in java 在 Google Java Format - GitHub 的推薦與評價
Reformats Java source code to comply with Google Java Style. - GitHub - google/google-java-format: Reformats Java source code to comply with Google Java ... ... <看更多>
format in java 在 Google Java Style Guide 的推薦與評價
Like other programming style guides, the issues covered span not only aesthetic issues of formatting, but other types of conventions or coding ... ... <看更多>
format in java 在 Change date format in a Java string - Stack Overflow 的推薦與評價
... <看更多>
相關內容