入行三到五年的經歷對程式師以後的職業生涯有非常重要的作用。 互聯網時代學習環境開放， 資料浩如煙海， 很多大學生在走出學校大門的時候，
很多人喜歡制定學習計畫， 但這些計畫大都無法執行下去。 不是計畫出了問題， 而是人學習和提升的方式很難按部就班， 很多時候我們都是在摸索前行。 就像你今天按計劃要耕完一畝田， 作業進行到一半的時候， 你發現一塊土質的異常， 於是深挖下去， 用鐮刀割去雜草， 用鐵鍬剷除泥土， 用鑽頭鑽出深洞， 最後發現了一口油井。 如果你按照計畫耕完這一畝田， 可能永遠發現不了那口井。
相信每個人身體裡都有某種特質， 這種特質讓你在某個領域取得成就的可能性遠遠大於其他， 這種特質也能讓你異於他人。
需要五年這麼久的時間嗎？恐怕更長也說不定。 無論程式師也好， 軟體工程師也罷， 叫著簡單， 領域知識卻很浩大。 進入現代互聯網階段， 程式師的領域細分到了令人髮指的程度， 比如：前端工程師， 後端工程師， 架構師， 大資料工程師， 安全工程師， 運維工程師， 移動開發工程師等等， 叫法繁複， 甚至職能重疊， 這些角色最初都叫做程式師。
比如程式設計語言， 常用的程式設計語言就有幾十種， 靜態語言， 動態語言， 指令碼語言， 函數式程式設計， 物件導向程式設計，
即便我們把目光聚焦在一門語言或技術上， Java， 你也不可能僅僅掌握它的語法特性和函式程式庫， 然後寫寫業務表單和增刪改查就完了。 Java 的虛擬機器、性能、併發程式設計、Jit 技術、垃圾收集、集群、分散式、異常、日誌服務， 還有大量的 Java 平臺開源專案， 都需要深入瞭解。 除此之外， 一些資料結構和演算法也是程式師們應該掌握的內容， 比如棧、佇列、鏈表， 二叉樹、紅黑樹、B 樹， 散清單， 排序演算法， 查找演算法， 最小路徑， 最小生成樹等等……
這麼看來， 五年的時間並不長是不是？
當然， 還有一種可能， 你花費了五年的時間， 發現自己並不適合做程式師， 雖然這聽起來有點悲哀， 但也不失為一件好事，