大一新生应该先学习什么软件技能呢？
刚踏入大学校门，面对琳琅满目的知识和工具，不少大一新生会有些茫然：除了专业课，我到底应该掌握哪些软件技能，才能让我的大学生活更顺畅，甚至为未来的职业生涯打下基础？别担心，这篇文章就是为你准备的，咱们不谈那些虚头巴脑的，就说点实在的，让你知道从哪儿着手，能真正提升自己。
首先，我们要明白，大学学习不仅仅是坐在教室里听讲，它是一个需要你主动探索、高效管理、并且最终输出成果的过程。所以，我们学习软件技能，也要围绕这几个核心点来展开。
一、 基础生存型技能：让你的大学生活“不卡顿”
这就像你刚到一座新城市，先得学会怎么坐公交、怎么用手机导航一样。这些技能虽然不直接决定你的学术成就，但能极大地提高你的生活效率和信息获取能力。
办公套件：Word, Excel, PowerPoint (或者 WPS Office)
Word/WPS 文字： 这是你写论文、做报告、写演讲稿的“亲爹”。别以为只是打字那么简单。
格式排版是王道： 标题、正文、脚注、尾注、目录自动生成（这个一定要会！），页眉页脚、页码设置，段落格式（行距、段间距、对齐），字体样式…… 熟练掌握这些，你的论文看起来就像模像样，老师也会因为你的用心而加分。
图文混排： 插入图片、表格，并让它们与文字和谐共处，学会图片的大小、位置调整，以及文字环绕方式。
引用管理（可选，但非常有用）： 如果你的专业需要大量引用文献，了解一下EndNote、Zotero等文献管理软件，它们能帮你自动生成符合规范的参考文献列表，省去无数手动输入的麻烦。刚开始学 Word 的时候，先掌握好它的目录和格式功能，就够用了。
Excel/WPS 表格： 别小看这个“表格”，它简直是数据处理的神器。
数据录入与整理： 基础的数据输入、查找、替换。
公式与函数： 这是 Excel 的灵魂。SUM, AVERAGE, COUNTIF, SUMIF, VLOOKUP (这个是神技，一定要学！) 是你最常用的，掌握了这些，你就能快速计算、统计数据，甚至完成一些简单的数据分析。
数据排序与筛选： 快速找到你需要的数据，或者按某种规则排列它们。
图表制作： 将枯燥的数据变成直观的柱状图、折线图、饼图，让你的报告更有说服力。
PowerPoint/WPS 演示： 你的“秀场”。
清晰的结构： 幻灯片之间的逻辑关系要清楚，避免信息堆砌。
专业的设计： 模板选择、配色方案、字体选择（别用太花哨的！）、动画和切换（适度使用，别太晃眼！）。
图表与图片的融入： 将 Excel 做好的图表和 Word 里整理好的图片，漂亮地呈现在 PPT 里。
演讲者备注： 别把所有东西都写在 PPT 上，用备注功能提醒自己要讲的内容。
云存储与协作：百度网盘、OneDrive、Google Drive
文件备份与同步： 你的重要文件（论文、代码、笔记）一定要有备份！云存储是最好的选择，无论你的电脑出什么问题，你的数据都在。
跨设备访问： 手机、平板、电脑，随时随地访问你的文件。
共享与协作： 和小组同学一起做项目，可以方便地共享文件，甚至在线实时协作编辑（Google Drive 的协同编辑能力尤其强大）。
学习笔记与知识管理：Notion, Obsidian, OneNote
为什么需要？ 大学里信息爆炸，老师讲的、自己看的、听的，都需要记录下来，并且方便查找。传统笔记本效率太低了。
Notion： 功能极其强大，你可以把它当作一个集笔记、待办事项、项目管理、数据库于一体的“工作台”。它的模板非常丰富，你可以根据自己的需求定制。学习它可能需要一点时间，但一旦上手，会让你事半功倍。
Obsidian： 更侧重于“知识图谱”和“双向链接”。它将你的笔记变成一张网，你可以看到不同笔记之间的关联，非常适合深度思考和知识的构建。它是一个本地应用，数据更安全。
OneNote： 微软出品，免费且易用。它模仿纸质笔记本的布局，层层嵌套，非常直观。适合快速记录、手写笔记（如果你有触屏设备的话）。
二、 进阶学习与专业探索型技能：让你的学术更进一步
这些技能将帮助你更深入地学习专业知识，甚至在某些领域脱颖而出。
编程入门（根据专业选择）：Python, R, MATLAB, Java
Python： 近年来最火的编程语言之一。
通用性： 几乎可以做任何事情，从网页开发、数据分析、人工智能到自动化脚本，无所不能。
易学性： 语法相对简单，对初学者友好。
学习资源： 网上有海量的教程和社区支持。
应用场景： 如果你的专业涉及数据科学、人工智能、量化交易，或者你只是想学习一门通用性极强的编程语言，Python 是不二之选。
R： 统计分析领域的“瑞士军刀”。
专业性： 在统计学、生物信息学、社会科学等领域非常流行，有大量专业的统计包。
可视化： 强大的数据可视化能力。
学习资源： 也有很多很好的在线课程。
MATLAB： 工程和科学计算领域的“老牌劲旅”。
应用场景： 电子工程、机械工程、自动化、物理学等领域普遍使用。
特点： 矩阵运算非常方便，有很多专门的工具箱。
Java： 经典的企业级开发语言。
应用场景： 很多大型系统、Android 应用开发、后端开发。
特点： 健壮、稳定。
如何开始？ 别被“编程”两个字吓到，从一个简单的“Hello, World!”开始，一步步学习变量、数据类型、控制流（if/else, for/while）、函数，然后学习如何用它来解决你专业中的某个小问题。找到学习的动力，比死记硬背语法更重要。
数据分析与可视化：Tableau, Power BI, Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), R (ggplot2)
为什么重要？ 在信息爆炸的时代，能够从数据中提取有价值的信息，并用直观的方式呈现出来，是一项非常有竞争力的技能。
Tableau/Power BI： 这些是专门的数据可视化工具。
拖拽式操作： 不需要写代码，通过拖拽字段就可以快速制作出各种复杂的图表和仪表盘。
交互性： 制作的报表可以实现交互，用户可以自己筛选、钻取数据。
应用场景： 商业分析、市场调研、报告制作。
Python/R： 结合编程语言，能实现更灵活、更深入的数据处理和分析。
Pandas (Python)： 数据处理的神器，可以方便地读取、清洗、转换、分析数据。
Matplotlib/Seaborn (Python)，ggplot2 (R)： 用于生成各种高质量的图表。
版本控制：Git & GitHub/GitLab
这是什么？ 想象一下你在写一篇很长的论文，写到一半改了思路，你想保存一下旧的版本，万一新思路不行还能退回去。Git 就是帮你做这件事的。它记录你每一次文件的改动，让你能够随时回溯、管理代码（或文档）。
为什么需要？
项目管理： 无论是个人项目还是团队协作，Git 都能清晰地管理你的项目历史。
团队协作： Git 是协作开发的事实标准。你可以轻松地与他人协作，合并代码，解决冲突。
个人备份： 将你的项目上传到 GitHub/GitLab，就是一份非常好的异地备份。
如何开始？ 学习 Git 的基本概念：commit, push, pull, branch, merge。然后注册一个 GitHub 或者 GitLab 账号，尝试将你的一个小项目上传上去。
三、 效率提升与通用工具：让学习过程更顺畅
除了上面提到的，还有一些工具能帮你更好地组织信息、管理时间，让你的学习效率更上一层楼。
思维导图软件：XMind, MindMaster, FreeMind
为什么有用？ 帮助你梳理思路、整理知识结构、头脑风暴。在准备考试、写论文、构思项目时都很有帮助。
特点： 用树状图的形式展示信息，层级分明，易于理解和记忆。
项目管理与任务规划：Trello, Todoist, Microsoft To Do
Trello： 基于看板（Kanban）的轻量级项目管理工具，非常适合管理小组项目或个人待办事项。
Todoist： 功能强大的待办事项列表应用，支持跨平台同步，可以设置优先级、截止日期，甚至支持自然语言输入。
Microsoft To Do： 微软出品，免费且与微软生态整合良好。
截图与录屏：Snipaste, Bandicam, OBS Studio
Snipaste： 强大的截图工具，支持编辑、标注，最关键的是可以将截图“贴”在屏幕上，方便对照学习。
Bandicam/OBS Studio： 如果你需要录制屏幕操作（例如制作教程、记录bug），这两个工具都很不错。OBS Studio 功能更强大，可以直播，但上手稍微复杂一些。
如何开始和坚持？
1. 明确目标，循序渐进： 别想着一口吃个胖子，先从最基础、最贴近你学习和生活的软件入手（办公套件、云存储）。
2. 找到你的“痛点”： 你现在在学习或生活中遇到了什么不方便的地方？看看有没有合适的软件能解决它。
3. 动手实践，不怕犯错： 软件学习最怕“只看不练”。下载下来，试着用它做点什么，哪怕是失败的尝试，也是宝贵的经验。
4. 利用好网络资源： B站、YouTube、知乎、CSDN等平台上有海量的免费教程。搜索你想要学习的软件名+“入门教程”或“XX技巧”，总能找到适合你的内容。
5. 加入社群，与人交流： 很多软件都有自己的用户社区，遇到问题可以去问，也可以看看别人是怎么用的。
6. 学以致用，融入学习： 尝试将你学的软件技能运用到你的专业课学习、小组项目、个人研究中去，只有真正用起来，你才会知道它的价值，也才能学得更牢固。
大学四年，是自我探索和能力提升的黄金时期。掌握这些软件技能，不仅能让你在学业上游刃有余，更能为你未来的职业生涯打下坚实的基础。别犹豫，现在就开始吧！
首先，我们要明白，大学学习不仅仅是坐在教室里听讲，它是一个需要你主动探索、高效管理、并且最终输出成果的过程。所以，我们学习软件技能，也要围绕这几个核心点来展开。
一、 基础生存型技能：让你的大学生活“不卡顿”
这就像你刚到一座新城市，先得学会怎么坐公交、怎么用手机导航一样。这些技能虽然不直接决定你的学术成就，但能极大地提高你的生活效率和信息获取能力。
办公套件：Word, Excel, PowerPoint (或者 WPS Office)
Word/WPS 文字： 这是你写论文、做报告、写演讲稿的“亲爹”。别以为只是打字那么简单。
格式排版是王道： 标题、正文、脚注、尾注、目录自动生成（这个一定要会！），页眉页脚、页码设置，段落格式（行距、段间距、对齐），字体样式…… 熟练掌握这些，你的论文看起来就像模像样，老师也会因为你的用心而加分。
图文混排： 插入图片、表格，并让它们与文字和谐共处，学会图片的大小、位置调整，以及文字环绕方式。
引用管理（可选，但非常有用）： 如果你的专业需要大量引用文献，了解一下EndNote、Zotero等文献管理软件，它们能帮你自动生成符合规范的参考文献列表，省去无数手动输入的麻烦。刚开始学 Word 的时候，先掌握好它的目录和格式功能，就够用了。
Excel/WPS 表格： 别小看这个“表格”，它简直是数据处理的神器。
数据录入与整理： 基础的数据输入、查找、替换。
公式与函数： 这是 Excel 的灵魂。SUM, AVERAGE, COUNTIF, SUMIF, VLOOKUP (这个是神技，一定要学！) 是你最常用的，掌握了这些，你就能快速计算、统计数据，甚至完成一些简单的数据分析。
数据排序与筛选： 快速找到你需要的数据，或者按某种规则排列它们。
图表制作： 将枯燥的数据变成直观的柱状图、折线图、饼图，让你的报告更有说服力。
PowerPoint/WPS 演示： 你的“秀场”。
清晰的结构： 幻灯片之间的逻辑关系要清楚，避免信息堆砌。
专业的设计： 模板选择、配色方案、字体选择（别用太花哨的！）、动画和切换（适度使用，别太晃眼！）。
图表与图片的融入： 将 Excel 做好的图表和 Word 里整理好的图片，漂亮地呈现在 PPT 里。
演讲者备注： 别把所有东西都写在 PPT 上，用备注功能提醒自己要讲的内容。
云存储与协作：百度网盘、OneDrive、Google Drive
文件备份与同步： 你的重要文件（论文、代码、笔记）一定要有备份！云存储是最好的选择，无论你的电脑出什么问题，你的数据都在。
跨设备访问： 手机、平板、电脑，随时随地访问你的文件。
共享与协作： 和小组同学一起做项目，可以方便地共享文件，甚至在线实时协作编辑（Google Drive 的协同编辑能力尤其强大）。
学习笔记与知识管理：Notion, Obsidian, OneNote
为什么需要？ 大学里信息爆炸，老师讲的、自己看的、听的，都需要记录下来，并且方便查找。传统笔记本效率太低了。
Notion： 功能极其强大，你可以把它当作一个集笔记、待办事项、项目管理、数据库于一体的“工作台”。它的模板非常丰富，你可以根据自己的需求定制。学习它可能需要一点时间，但一旦上手，会让你事半功倍。
Obsidian： 更侧重于“知识图谱”和“双向链接”。它将你的笔记变成一张网，你可以看到不同笔记之间的关联，非常适合深度思考和知识的构建。它是一个本地应用，数据更安全。
OneNote： 微软出品，免费且易用。它模仿纸质笔记本的布局，层层嵌套，非常直观。适合快速记录、手写笔记（如果你有触屏设备的话）。
二、 进阶学习与专业探索型技能：让你的学术更进一步
这些技能将帮助你更深入地学习专业知识，甚至在某些领域脱颖而出。
编程入门（根据专业选择）：Python, R, MATLAB, Java
Python： 近年来最火的编程语言之一。
通用性： 几乎可以做任何事情，从网页开发、数据分析、人工智能到自动化脚本，无所不能。
易学性： 语法相对简单，对初学者友好。
学习资源： 网上有海量的教程和社区支持。
应用场景： 如果你的专业涉及数据科学、人工智能、量化交易，或者你只是想学习一门通用性极强的编程语言，Python 是不二之选。
R： 统计分析领域的“瑞士军刀”。
专业性： 在统计学、生物信息学、社会科学等领域非常流行，有大量专业的统计包。
可视化： 强大的数据可视化能力。
学习资源： 也有很多很好的在线课程。
MATLAB： 工程和科学计算领域的“老牌劲旅”。
应用场景： 电子工程、机械工程、自动化、物理学等领域普遍使用。
特点： 矩阵运算非常方便，有很多专门的工具箱。
Java： 经典的企业级开发语言。
应用场景： 很多大型系统、Android 应用开发、后端开发。
特点： 健壮、稳定。
如何开始？ 别被“编程”两个字吓到，从一个简单的“Hello, World!”开始，一步步学习变量、数据类型、控制流（if/else, for/while）、函数，然后学习如何用它来解决你专业中的某个小问题。找到学习的动力，比死记硬背语法更重要。
数据分析与可视化：Tableau, Power BI, Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), R (ggplot2)
为什么重要？ 在信息爆炸的时代，能够从数据中提取有价值的信息，并用直观的方式呈现出来，是一项非常有竞争力的技能。
Tableau/Power BI： 这些是专门的数据可视化工具。
拖拽式操作： 不需要写代码，通过拖拽字段就可以快速制作出各种复杂的图表和仪表盘。
交互性： 制作的报表可以实现交互，用户可以自己筛选、钻取数据。
应用场景： 商业分析、市场调研、报告制作。
Python/R： 结合编程语言，能实现更灵活、更深入的数据处理和分析。
Pandas (Python)： 数据处理的神器，可以方便地读取、清洗、转换、分析数据。
Matplotlib/Seaborn (Python)，ggplot2 (R)： 用于生成各种高质量的图表。
版本控制：Git & GitHub/GitLab
这是什么？ 想象一下你在写一篇很长的论文，写到一半改了思路，你想保存一下旧的版本，万一新思路不行还能退回去。Git 就是帮你做这件事的。它记录你每一次文件的改动，让你能够随时回溯、管理代码（或文档）。
为什么需要？
项目管理： 无论是个人项目还是团队协作，Git 都能清晰地管理你的项目历史。
团队协作： Git 是协作开发的事实标准。你可以轻松地与他人协作，合并代码，解决冲突。
个人备份： 将你的项目上传到 GitHub/GitLab，就是一份非常好的异地备份。
如何开始？ 学习 Git 的基本概念：commit, push, pull, branch, merge。然后注册一个 GitHub 或者 GitLab 账号，尝试将你的一个小项目上传上去。
三、 效率提升与通用工具：让学习过程更顺畅
除了上面提到的，还有一些工具能帮你更好地组织信息、管理时间，让你的学习效率更上一层楼。
思维导图软件：XMind, MindMaster, FreeMind
为什么有用？ 帮助你梳理思路、整理知识结构、头脑风暴。在准备考试、写论文、构思项目时都很有帮助。
特点： 用树状图的形式展示信息，层级分明，易于理解和记忆。
项目管理与任务规划：Trello, Todoist, Microsoft To Do
Trello： 基于看板（Kanban）的轻量级项目管理工具，非常适合管理小组项目或个人待办事项。
Todoist： 功能强大的待办事项列表应用，支持跨平台同步，可以设置优先级、截止日期，甚至支持自然语言输入。
Microsoft To Do： 微软出品，免费且与微软生态整合良好。
截图与录屏：Snipaste, Bandicam, OBS Studio
Snipaste： 强大的截图工具，支持编辑、标注，最关键的是可以将截图“贴”在屏幕上，方便对照学习。
Bandicam/OBS Studio： 如果你需要录制屏幕操作（例如制作教程、记录bug），这两个工具都很不错。OBS Studio 功能更强大，可以直播，但上手稍微复杂一些。
如何开始和坚持？
1. 明确目标，循序渐进： 别想着一口吃个胖子，先从最基础、最贴近你学习和生活的软件入手（办公套件、云存储）。
2. 找到你的“痛点”： 你现在在学习或生活中遇到了什么不方便的地方？看看有没有合适的软件能解决它。
3. 动手实践，不怕犯错： 软件学习最怕“只看不练”。下载下来，试着用它做点什么，哪怕是失败的尝试，也是宝贵的经验。
4. 利用好网络资源： B站、YouTube、知乎、CSDN等平台上有海量的免费教程。搜索你想要学习的软件名+“入门教程”或“XX技巧”，总能找到适合你的内容。
5. 加入社群，与人交流： 很多软件都有自己的用户社区，遇到问题可以去问，也可以看看别人是怎么用的。
6. 学以致用，融入学习： 尝试将你学的软件技能运用到你的专业课学习、小组项目、个人研究中去，只有真正用起来，你才会知道它的价值，也才能学得更牢固。
大学四年，是自我探索和能力提升的黄金时期。掌握这些软件技能，不仅能让你在学业上游刃有余，更能为你未来的职业生涯打下坚实的基础。别犹豫，现在就开始吧！
网友意见
毫无疑问是PS设计！
目前自由职业，月入五位数。大学期间通过设计，赚到人生中的第一桶金，实现了很多大学生都渴望的经济独立。
给大家看看我大学时的兼职收入：
初次接触设计
了解我的经历的小伙伴都知道，我是大三才开始学设计的，刚开始也是一个对设计完全没有什么概念的小白。
我是个文科生，毕业后大概率会进到普通的公司单位，做着不喜欢的工作，一辈子也没什么出息。
上大学时我的家庭条件一般，我想学点有用的东西，真正能赚钱的技能。
接触设计也是一个偶然的原因。当时是帮一个开网店的师兄修图，我对PS产生了很大的兴趣，就开始决定要学习了。
从那时起，我的大学生涯也随之改变，步入设计这条路，我不曾后悔。
我先学软件，PS和AI，然后学具体设计项目的操作，以及平面设计理论。
我当时没钱报培训班，所以只能自学，因此也走了不少弯路。
自学期间我在网上看了很多教程，边看边练，设计水平就有了很大的提升。
这里有必要说一下，网上的免费视频教程有很多，但是质量都参差不齐，新手刚开始什么都不懂，很难分辨，有的课程太过繁琐枯燥，会打击你的学习积极性，所以好的课程非常重要！！
通过设计赚到第一桶金
我会把自已的作品发到网上，有设计需求的人看到了，就会找我做设计。
刚开始我什么单都接，海报、画册、名片、LOGO、品牌VI、详情页、网页、包装、广告牌...
基本上你知道的设计类型我都做过。
当机会摆在你面前的时候，就绝对不能错过！
每一次的设计我都会认真对待，客户对我的评价很高，也愿意介绍熟人朋友给我，我的客源也是从那时开始积累起来的。
经济独立后的生活
越来越多人找我做设计，收入也涨了不少，渐渐地，我开始能够经济独立了。
我可以去做以前想做但做不了的事，吃想吃的美食，买想买的东西，去想去的地方旅行。
大四上学期我去了冰岛
2018年4月，去了新西兰
2018年5月，去了美国
毕业一年半后，去了日本
2020下半年，自由职业后有了更多可支配的时间，就重启旅行计划。
受疫情影响，旅行地点都在国内，去了云南、上海、北京、杭州、重庆、三亚。
转型设计教学
开始自由职业后，我接触了自媒体，开了「文森设计研究室」这个公众号。
与此同时，我组建了平面设计训练营，把自己在设计方面的学习经验和工作经验教给大家，让大家在学设计上减少试错成本，以最高效的方式学会设计，让学员可以通过设计技能获得更高的收入。
在设计教学工作中，看到学员们的设计技能日渐提升，接到优质项目，并获得应有的报酬时，我内心是满满的自豪感和成就感。
也很荣幸我的设计干货分享启发了很多人，让他们懂得用技能变现去改变自己的生活，获得技能学习投资的丰厚回报。
我目前的主要收入来源有两个：
一是设计接单，帮客户解决设计需求；
二是做设计教学工作，给学员提供设计培训指导。
我的日常开支挺大的...我在前面也提到过，我赚到钱后有“报复性消费”行为。
我是一个典型的果粉，我的电子设备基本上都是苹果的。
为了更好地做设计，我买了顶配的Macbook Pro，花了两万多。iPhone出新款我会第一时间买，买了iPad专门用来看书（我一般不看实体书）
每年的旅行也要花钱，平常的穿着和饮食都比较讲究。
刚毕业时在惠州市区首付了一套住宅，把我大学赚的钱差不多一次性清空了，把爸妈接到惠州的新房住，自己在深圳租房。每月在惠州的房贷加上深圳的房租差不多是深圳平均月薪了。
2020年底买了车，又花掉了一部分存款。
之后结婚生子...也是一笔大的花销。
如果没有这些收入，支撑不了这种高消费的生活。
对你的建议
我建议你可以参考我这种方式，学一项技能，并通过这项技能获取收入，随着你的技能不断提升，你的收入也就自然水涨船高了。
不要荒废年轻时的大好时光。想学什么就去学，想做什么就努力去做，一切都只是时间问题。
希望大家尽早将自己的技能变现，开启崭新的生活方式。
以上就是我的分享，如果对你有帮助，欢迎点赞+关注，后面还有很多干货要和大家分享！
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