除了coding还应当学习什么？

对于一个科班出生（本科和master），目标走向工业界的CSER来说，在本科和master阶段应该掌握些什么？

整天coding，把coding练的很好，对cs的其他领域几乎不懂（data mining, graphic, vision, machine learning, AI, system, architecture, network, theory, HCI, etc.）,似乎也能找到很好的工作？

大部分人都是要去工业界当码农,SDE,QA，在本科和master期间除了coding外，发展如上述的一些domain knowledge到底重要不？

那些需要这些的高级职位是否都需要phd的level？master层面的基本不需要这些？

. 1point 3 acres我感觉machine learning的方面貌似需要PHD才能做的，master的一般就是做板砖的工作，就是PHD设计出算法，master来coding把它实现。

System据说需要的是工作经验，如果要设计一个复杂的底层system，四五年的工作经验是必不可少的。

其它几个方面我也不是很了解。

我现在也感到挺迷茫呢，不知道现在该多学些什么内容，如果以后想一直往技术方面发展的话。

。。你的代码后面的东西一个都不涉及么。。。

学习了领域知识，可以知道数据结构和算法都有哪些实际用处
学习领域知识多多益善

好吧，事实是：算法和coding就是王道~~~~
如果领域知识真的是重要因素的话，SDE的背景就不会像现在这么diverse了~~~学习领域知识，基本还是靠对CS的热爱~~~

PS：大多数专业都不会在工作中用到他们的专业知识，CSers对专业知识的利用率是最高的之一~~~所以，知足吧~~~

domain knowledge 很重要。 还是在工作中积累吧。

如果是system方向的，建议
1) 读懂一个开源软件 (db,hadoop系列,kernel) > HTTP server > VM
2) 精通一门语言，这个结合第一条吧，看的代码是什么就精通哪个就好。精通包括但不仅限于: 熟悉standard library实现, 并发实践, VM/runtime

当然，对于找工作来说，算法coding才是王道，但面试这个难度的算法，显然是cover不了读master的两年的，要自己找有意义的事情做。而且你自己不决定自己的领域，就要入职之后被强迫决定了...

order66executor 发表于 2013-5-16 19:43
好吧，事实是：算法和coding就是王道~~~~
如果领域知识真的是重要因素的话，SDE的背景就不会像现在这么div ...

  LZ资料大亮

如果不涉及稍微复杂点的data structure,或者结合一些有趣的算法，coding感觉很无聊吧。
我觉得写代码一般是最后的事情，而且很快可以结束，根据原来项目的经验，整个周期四五个月，其中大半部分在搞需求和概设，顺便写了测试用例，真正写代码的话大概一周就完事了，大家一起写很快，也没啥感觉，只是熟练度的问题，而且有的语言，压根也就没有熟练度一说，拿起来就用也可以。
当然有的语言还是很有意思的，比如Lisp、Clojure、Haskell这些函数式语言，或者Scala这种极度丑陋但功能强大的，不过乐趣也是语言本身，不是coding...
. Waral dи,另外，同意楼上的，看开源确实蛮好，Hadoop觉得不unique可以考虑Berkeley AMPLab出的Spark等等