
CDA数据分析师 出品
编译:Mika
Soft Tech在一起访谈中,采访了比尔·盖茨、卡莉·克洛斯、马克·扎克伯格、大卫·卡普,让他们分享了编程的重要性。
编程并不难
人们每天都在做决定。
比如在你出门前,有类似的 if 语句,如果下雨的话,那我就需要拿外套。一旦你决定好这些语句,计算机是很神奇的,能以意想不到的速度可靠地执行这些任务。
因此,计算机程序实际上是包含一些数学知识,以及一些 if 语句,从而让决策得到实现。
在这个难题中, if 块帮助僵尸做决定,进行检查。
例如块表示,如果有一条通向左边的路,在里面放一个左转命令。我们让僵尸检查周围环境,看看有没有左转的路,如果有的话就转。然后我们在这个重复动作中使用向前移动块,只要它想直行就让它继续向前移动;当有转弯的地方,块会让它进行左转。
你可以看到,如果我们向左拐,否则就向前走,就能完成目标了。
这就是使用 if 语句的例子,这是计算机编程中的一个基本概念。
我学到的第一件事就是如何编写玩井字游戏的程序。如果 if 语句表示,如果对方即将获胜,那就去堵住那个地方。学习如何使用 if 语句很有趣,这是一个关键概念。
卡莉·克劳斯 模特
编程是一种超能力
理解编程是一种武器,像拥有了超能力,比超能力更强。
嗨,我是卡莉·克劳斯。我在时尚界工作,但我也认为自己是一名学生。
我对理解事物的运作方式很感兴趣,我想了解科技世界是如何构建的,因此我开始在空闲时间学习编程,我在读书时是没有这种课程的。
我从小跟三个姐妹一起长大,我们四个从未被鼓励去学编程。我希望有人能跟我们说,“去上节编程课吧。”
我一直认为我会跟随我的父亲去从医,我爸爸是医生,而我喜欢数学,我最终成为了模特。
在我的日常工作中很少能用到数学知识,但我对计算机科学很着迷。通过理解编程,通过理解事物是如何构建的,我悄悄成为了一名技术宅。
因此我开始自学如何编程,因为编程是未来的语言,也是现在的语言。
我希望我能在13岁时开始学,但无论你多少岁,你都能开始学习。
用心去学吧!去学习,试着上一堂课,试着学一个小时,你会惊讶到一小时能学多少东西。
打破那种认为聪明不酷的耻辱感是很重要的。如果你明白的话,少说,多去编程吧。你能构建任何东西。
顺便一提,编程中的游戏很有意思,我花了很多时间玩不同的游戏,这些游戏可能是面向12岁的孩子。
编程很有意思
有个关于我散步的故事很有趣。当时是在加州,那儿的景色很美。
有一条去公司要经过的小路。那里有一些孩子在骑自行车,每天当我走过一个小孩的时候,他会喊着问我一些问题,“嘿,扎克伯格先生,我想学编程,我该怎么做? 我应该学什么系统呢?”
我问,“你有什么呢? Windows计算机,Mac,还是手机?你想通过编程做什么?”
他说,“我想开发一款iPhone应用。” 我说,“很好,去下载iPhone的开发工具包吧。”
过了几天后我经过时,他说,“我去下载开发包,我妈说要99美元,我还要下吗?”
我说,“对,告诉你妈妈你应该下。” 他说,“好的,我会去做的。”
过了几天,我走过时他说,“好的,我下了开发包了,我妈说我可以下。那现在我应该开始做的第一件事是什么?” 我又说,“好的,首先学这个,然后学那个。”
这样持续了好几周,虽然不能说我有教他如何编程,但令我很欣慰的是,也许我可以帮助下一代即将成为工程师的人,提供一些帮助。
有想法就去做
我刚开始编程的时候比较轻松,某些方面来说很难。在其他方面,当时的实际代码更容易。
同时今天有了更好的资源,可以搜索出几乎所有技术问题的结果;有学校的课程,有老师知道如何编程,他们了解互联网的是如何工作的,还可以教你。
这是我成长过程中所没有的丰富资源,我最开始开发的第一个网站,基本上就是复制雅虎网站上的HTML的代码,进行编辑修改,让其成为自己的网站。
你做得越多,关于这门语言你就学得更多,你就可以从头开始建造这些东西了。
当成果还不完美的时,就早早发布出来。当你还不出名的时候,并且知道你想表达什么, 这是很棒的感觉,也是很珍贵的学习经验。
让你有机会开始跟其他人交流,他们将帮助你走接下来的路。如果你有什么想法,就把成果展示出来,现在就开始!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28