跨计算机专业，能否有出路

大家好，本人普通本一，区块链工程专业，目前跟着黑马学了C语言， Python+AI正在进行中，对“真正的做项目”还没有概念，数据结构与算法分析还没开始，leetcode也没有刷，就感觉还是啥也不会。关于专业：区块链目前国内岗位少，对口工作比较难找，也不是彻底放弃该方向，所以打算按计算机大类方向学习。敲代码的正反馈很强，几百行代码跑通时真的很有成就感，所以想尽早明确方向。目前迷茫的点：1.方向选择：前端/后端/区块链开发，算法等等只是听过名字，不了解具体做什么，对于提学历/就业，我想的很简单，提能力刷实习早早工作，真的不想读研了（可是实在找不到工作，也得提升学历读研）2. 不知道真正该学什么：我明白Python/C/都只是工具，可一旦脱离语法，就不知道下一步该练什么：算法要不要死磕？计算机基础（计网/操作系统）学到什么程度？项目该做什么？总觉得自己在“学语言”，却没摸到编程的核心，心里发虚。3.焦虑：脱离高中的全封闭象牙塔，来到大学，四门敞开，不知道要往哪里走，时间精力也很乱，想学的太多，却抓不住重点，看着网上的消息，今天前段死，明天后端死，不卷就别来学计算机，心态有点被带偏想请教大家：1.以我现在的阶段，我该去做什么？2.对于本科就业，哪些方向更好就业？3.对于敲代码感兴趣，哪个方向更适合我，该方向好就业吗？4.对区块链专业的打算：我打算按计算机大类打基础，把区块链当差异化方向（后续会学习密码学/分布式系统）不做唯一出路。想请教这种思路是否可行，以及大一应该侧重哪边。真心求教，任何建议我都会认真看，提前谢谢各位学长学姐！😋（摸索中，第一次在社交平台上发这种长文，可能也是焦虑了很久，怕毕业即失业，我会继续努力，谢谢各位 ）

下面列几点说明为什么应届校招生要尽量去大厂？1、职业发展很多小厂缺乏系统化培养新人的机制，新人往往陷入野蛮生长的困境。技术岗的员工可能同时承担后端开发、前端开发等多个领域工作，因为小厂往往人少，什么都要干一点，导致样样通，可能样样松。还有小厂项目多依赖关系而非技术优势，开发流程不规范，代码质量低下，长期这种工作方式可能会固化不良工作习惯。2、薪资福利多数小厂薪资+福利都是少于大厂的。有的小厂常以高薪+期权为诱饵，但实际执行中问题重重。3、技术发展大厂提供了结构化的培养体系，如百度 T 序列职级明确，从 T3 到 T12 的晋升通道配套技术培训和项目资源。小厂则呈现野蛮生长特征，比如 5-6 人...

各位大佬们，目前感到很迷茫，我是双非二本的软工移动应用开发专业的女生。我今天在dy上看到很多参差不齐的说法，有的说java竞争压力大，饱和了，不要去学；又有相反的看法。我现在是大二，大一学了c和c++,但是学的不好，css和html5我自我感觉还可以，大二上学期学的JavaScript也没有学好。我不想考研考公，想问一下各位大佬们，有没有什么建议，建议的方向、语言等。

随着AI的发展，数据人的工作边界，正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词：ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天，它们还是企业数据建设的基本盘。但现在，很多企业对数据团队的期待，已经不只是：把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑：智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着，数据人做的事情，正在从“建数仓”，慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来，该考虑不是数仓还要不要做？而是从做数仓到做 AI 数据底座，数据人到底该补什么能力？一、不是数仓没用了，而是只会数仓已经不够了先说结论：数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...