情報學與互聯網

      前言：  互聯網就像是一個大熔爐，可以很容易接收形形色色的人。無論你是技術大牛，還是線下員工，一說起自己是躋身於互聯網這個行業，彷彿本身就帶着一絲聖神感。自己也算做過行走在 互聯網這塊深水的人，雖然還沒有接觸到中心，卻以被濺了一身的泥巴。有苦有樂，有失有得。如人飲水，冷暖自知。在這個行業呆的久了，也愈發心生憂慮，怕有一天自己會被這個月新日益的社會淘汰，唯有要不斷的增強自己戰鬥的籌碼，纔有可能讓自己的戰旗不到。這幾天由於個人原因研究了一下情報學，才發現自己對太多東西的認識都停留在表面，瞭解的越深，纔會發現自己儲蓄的越淺薄。今天先入個門吧！

      

       情報學的英文是Information Science，其正確的說法是信息學。它是一門應用型的學科，也是一個交叉學科。在國內來說，它起碼包含了三部分的內容：計算機科學、經濟管理學、圖書館學。

情報學最大的優勢是開闊的視野，對信息的瞭解廣度和深度一般來說要優於常人。除了專業性之外，還是一名多面手。情報學很雜，因此一開始接觸的人會覺得很亂。學習後的就業方向分兩個方面，一個是企業，一個是高校。高校的和簡單，一般是留在本校或者考博去一個很知名的學校去負責圖書館信息資料的管理，也是很舒服的工作。在企業中信息管理系統是這個專業的傳統方向了。這個方向不只是系統開發，還有很多其它更細緻的內容。比如信息系統的成本收益衡量、企業信息系統項目可行性分析、信息系統與企業戰略的結合研究、軟件即服務（SaaS）模式研究、開源ERP的應用、全球信息系統架構等等。

信息系統的細分部分比如商務智能系統、知識管理系統、供應鏈信息系統都需要專門的知識。比如商務智能系統需要分佈式數據庫、數據挖掘、數據分析等技能；知識管理需要對知識的傳遞、存儲和轉化有了解；供應鏈系統就需要對供應鏈有足夠深入的認識。就算是企業的ERP系統，也需要對企業內部流程和運作有所瞭解。
同時，信息系統可以有企業系統，也可以有學校系統、醫院系統、農業系統、生物系統。不同領域又需要不同的知識。另一個方向是信息檢索，信息檢索可能更多的隸屬於計算機科學下，但情報學同樣非常重視這個領域。信息檢索包含了網絡爬蟲、自然語言處理、相似度計算、排序算法、廣告投放和競價、機器學習算法等靠近計算機的內容，也包含了分類、檢索行爲研究等軟性的內容。情報學可能在算法上較爲弱勢，但在廣度和視野上應該是比較好的。此外數據挖掘和數據分析數據科學的興起真可以說是情報學的一大機遇。作爲一個交叉型應用學科，在數據挖掘和數據分析上，情報學應該能準確的定義問題，瞭解對應問題的分析方法（統計分析、機器學習、關聯分析），具有整合各種工具加以利用的能力。Excel、SPSS、SAS、Matlab、R、Python、Ucinet等能用的一個也不錯過。往數據科學家的方向去努力，大有可爲。情報學的廣度在此有着非常重要的優勢。企業諮詢和 商業競爭情報分析也很重要，商情競爭分析是對競爭對手所釋放的各種顯性和隱性的信息進行分析。公司財報、網站公佈信息、網站鏈接情況、網點銷售情況、消費者評價內容等都是研究的對象。像很多數據分析、文本挖掘、問卷調研、財務分析的內容。雖然在財務分析上不一定能優於專門學習財務專業的學生，但成爲一個各方面都瞭解，都能操作的多面手將非常有用。不管怎樣，真正擁有技術和知識廣度的人，會有更寬闊的道路爲他們敞開，現在，就看你是想選擇什麼樣的人，選擇什麼樣的路了！

                                                                                                                                                                                                                                                                         部分內容參考“容哲”內容