京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源: 麦叔编程
作者:麦叔
很多在校生或者自学编程的人表示:我没有项目经验,应该怎么办?
在开源盛行的今天,我们根本不缺乏项目,随便在Github上搜索一下就可以找到成千上万的高质量的项目供你学习和实践。
我们缺乏的是:把开源项目内化的方法,让开源项目变成自己的项目的例子。
本文分享6个内化开源项目的步骤,以及4个加深项目经验的步骤。如果你认真执行这些步骤,项目经验将不再是问题。
一、步子大了容易扯着蛋
这里说的项目是指比较综合的项目,具有一定商业价值的项目,写在简历上可以给你加分的项目,比如:
项目虽好,但我不推荐初学者上来就做这种项目,步子大了容易扯着蛋。
在做项目之前,必须先有一定的编程基础:
否则就算你比着葫芦画瓢把项目运行出来了,项目随便出点问题,你就傻眼了,因为一些基础的知识你都不懂。或者让你做点复杂点的功能,完全没有思路。
所以在实践本文的步骤之前,先掂量一下,自己是否已经有了一定的基础。
并不是说从零开始学习编程就不能实战入门,相反,我非常推崇实战项目入门的方法,所以我在B站分享很多Python,Java的小游戏,小项目的教程:
这些都很适合零基础学习编程,但如果放在简历上就太单薄了。
在B站搜索:麦叔编程,可以查看这些视频。公众号在近期也会开通相关的小程序。
在接下来两周,我会发布学习文章,也是防止扯了蛋:
请保持关注。
如果你已经有了一定的基础,就可以开始找个开源项目,练练手。
找项目的方法很简单,可以去github,或者国内的gitee上,搜索你感兴趣的项目,挑选点赞数比较多的就可以了。
但这里我想提醒一下,一定要循序渐进,找适合自己的项目,并不是点赞多的就是最开始学习。
以Java开源项目为例,我认为要分成几个层次:
再说一遍,我的主要意思是:要循序渐进,找适合自己的项目。
如果你不知道如何循序渐进,在接下来的一两周之内我会发布:
请保持关注。
假设你已经确定了一个开源项目,怎么下手呢?
按照下面的6个步骤来:
架构图示例:
流程图示例:
经过这样的6个步骤,你一定有信心把项目写到自己的简历上。实际上,你可能会比真正有工作经验的人还要表现的好。
我见过很多工作了几年的人,都不能画出自己的项目的架构图,对项目需求一知半解,问到点深入的问题就答不出来。如果你有实际的工作经验,也可以应用上面的几个步骤。
如果你觉得这个几个步骤很好,但还是感觉不知道怎么下手,在接下里一两周,我会选取一个开源项目,带你一步步实践上面的6个步骤。请保持关注。
经过上面的6个步骤,你的项目经验应该没问题了,但是你没有真正的在一个团队中工作过,你没有团队合作经验,这可能会是一个问题。
下面分享的4个步骤帮你获得团队合作经验:
如果你很难找到合作伙伴,我创建了一个“项目实战互助群”,也许这里你能找到你的合作伙伴。请在公众号回复项目加入群聊。
我知道,说起来容易,做起来难!但是不做会更难。
如果下决心,严格执行这些建议,项目经验绝对不会成为你的障碍。
为了更好的帮助大家,在下面的一两周我会推出相关的文章:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14