从最终目的来看,应该都是相似的,更多在于抽象程度的差异。我在去年回华师整过一个 本科学习的经验分享,当时也有聊过这个话题,校园、学术界和工业界按抽象程度来看,大概是一个类似金字塔的模型:
至于是否能被工业界所需,取决于它能带来的价值,还有回报周期的差异,展开可能就是 "能否解决现实问题" & "能否给到一个解决更大问题的预期,说服他人为之买单"。
简单对比下可能有点类似的规律:
- 抽象程度:学术界 > 工业界
- 知识的半衰期:学术界 > 工业界
- 对回报的迫切程度:工业界 > 学术界
这个话题本身又比较大,于个人而言可能只能在其中找到一点合适自己的平衡,重要的还是脚踏实地去从自己能把握和立足的部分做起,就如楼上 lantern 提到的“迷茫”与“行动”的话题。
而且计算机世界,无论什么领域,在基本方法(通识技能、编程语言、算法、系统等等)的角度,其实并没有大的变化,在学习过程中有意识地靠近一些就挺好(比如说写 Golang 熟悉了,再往 JavaScript 等语言迁移其实并不难,反之亦然)。
就不必为以什么技术栈入坑纠结太多,Just follow your heart。