大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网络工程的行业需求的问题，于是小编就整理了2个相关介绍网络工程的行业需求的解答，让我们一起看看吧。
网络工程师必备的技能是什么？
世界上的很多事情都是有规律的，优秀的人总是相似的，都具备那些相同或相似的素质，有些是先天具备的，也就是天赋，还有一些是日常工作中学习、进步、积累、感悟、总结获得的，而且即使是那些天赋也都可以通过后天的自律规划刻意联系培养出来。
每个在职的工程师都想知道自己是不是一个优秀的工程师，每个正在学习准备入行的新手都想知道优秀工程师的特质是什么，都想向着那个方向去努力，那么在2019年之初我们就来总结一下，一个优秀网络工程师需要具备特质。在职的童鞋们可以自我衡量一下，准备入行的新手们可以以此为目标去努力。
一、兴趣与快速学习能力。
重要程度： ★ ★ ★ ★ ★
兴趣：
毋庸置疑，无论是 IT 还是其他领域，兴趣都是成功的第一推动力，特别是咱们IT行业，技术的快速更新和迭代，Evolve or Die，不对前沿技术保持着兴趣和跟进学习，那么未来你的薪酬上限肯定被那些更廉价的新手压制不说，并且也许人到中年的某一天，技术被迭代，你掌握的技能也没相应的完成迭代进化，那么中年失业的惨事就离你不远了。
快速学习能力：
1）、网络属于IT基础设施的的重要组件，负责承载其他组件以及上层应用的交互数据的转发，因此网络在规划设计和日常的运行维护的过程中，学习和了解其他IT系统解决方案的系统工作模型以及各类应用的各模块交互机制分析出它们的的网络需求，对网络进行针对性的设计和配置调整是必不可少的，所以在日常工作中为了响应需求快速学习了解需求方业务模型是必不可少。
2）、在全栈时代，很多时候网络工程师已经不再是网络工程师，而是IT基础设施工程师，在那些网络设备厂商基本都转型成为一专多能的综合性解决方案提供商，对工程师的能力范围又有了新的要求，要求工程师的能力覆盖自家所有解决方案，而且很多时候下发的工作任务都是过去没接触过的新东西，经常需要工程师现学现卖。在集成商，更是如此，销售和售前卖出去什么东西，上级看到这玩意好像和网络相关的就丢给网络工程师去处理。
二、优秀的沟通和理解能力。
重要程度： ★ ★ ★ ★ ★
网络工程师是一个强社交型工种，很多时候客户或者需求方因为不懂网络所以无法表述明确需求，因此需要工程师能高效的和需求方进行沟通了解分析出对方的实际需求，以及挖掘出进一步的潜在需求，并迅速的提出相应的解决方案并表述出来，一个能够解决需求方的问题工程师比一个只打下手执行任务的助手明显更具有价值。
三、强大的故障分析排错能力
重要程度： ★ ★ ★ ★ ★
网络承载一切上层业务流量，网断则业务挂，而业务的价值很难估量，当网络发生故障的时候，需要能快速的故障排查定位并处对故障进行处理以尽快恢复业务，同时网络常常成为业务的故障和运行质量问题的甩锅对象，所以尽快确定问题所在把不属于自己的锅甩回去，所以网络工程师必须TCP/IP协议理解透彻，这样才能通过抓包报文进行报文交互分析反向判断业务运行状态定位问题所在。
四、抗压能力和细心程度。
重要程度： ★ ★ ★ ★
大型组织机构的重要的网络节点往往承载着业主大量的生产业务流量，发生故障而且切换失败的时候往往波及的是全市、全省、全国范围的业务，不论维护配置、割接改造这些设备，都需要一颗强大且一丝不苟的内心，从而完美的完成任务，这样才能得到同行的尊重，客户和领导的赏识。
五、懂政治。
重要程度： ★ ★ ★ ★ ★ ★
很多资深的玩家都习惯把项目叫做工程，就像我们国家的各种基础设施建设，每个工程的背后都代表着利益交换和各方各取所需的利益分配，在系统集成领域中也一样，搞清楚游戏规则，认清世界的本质，你才能踩在合适的支点上快速的发展。
熟悉局域网和广域网组网的规程和部署、熟悉各种路由协议,二层、三层网络架构，精通华为、思科等网络设备的安装调试及管理，网络故障排查阿，vpn、防火墙、路由器、交换机以及AC+AP这些都要懂的。
大学计算机或软件工程专业，需要偏重数学还是物理基础呢？
早期在没有计算机专业的时期，数学专业的毕业生从事软件研发，物理专业的毕业生从事硬件研发，所以数学和物理两个基础学科对于计算机专业来说是非常重要的，这也是为什么计算机相关专业都要学习数学和物理课程。
虽然现在计算机专业已经有了非常详细的领域划分，但是软件工程、计算机科学与技术、计算机应用等相关专业对数学的要求要更高一些，而物联网、嵌入式、计算机网络、多媒体等领域对于物理的要求相对高一些，因为研究的方向不同，所以需要的知识结构也不相同。
因为计算机软件问题说到底就是个数学问题，而计算机硬件问题说到底就是个物理问题，所以数学和物理在计算机相关专业有密切的关系。随着物联网、大数据、云计算、人工智能的不断发展，软件和硬件的结合趋势越发明显，所以搞软件研发的工程师往往需要懂一些物理知识，而硬件研发的工程师往往也需要懂得一些数学方面的知识。
以大数据专业为例，大数据专业涉及到的岗位有数据采集、整理、存储、分析、呈现和应用，这些环节中，数据采集涉及到物联网知识（需要物理基础），而数据存储涉及到云计算知识（物理和数学都需要），数据分析涉及到数学知识，数据应用涉及到人工智能技术（数学物理相结合）。
在目前火热的人工智能领域，物理和数学知识就应用的更加普遍了，人工智能的研究内容包括自然语言处理、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示、机器人学、计算机视觉等，这些内容都需要扎实的数学基础和物理接触。
所以，数学和物理知识是计算机专业绕不过去的学科。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
一堆数学，没物理什么事，顶多大一的物理。偏算法就多读数学(除微积分线代离概率统计散外，加优化、规划、数理统计、图论等)，偏系统架构就多专业课。偏算法一般需要再读个研，8个学期排不下这么多数学课，还需要2-3个学期(10-15门课左右)。
早期在没有计算机专业的时期，数学专业的毕业生从事软件研发，物理专业的毕业生从事硬件研发，所以数学和物理两个基础学科对于计算机专业来说是非常重要的，这也是为什么计算机相关专业都要学习数学和物理课程。
虽然现在计算机专业已经有了非常详细的领域划分，但是软件工程、计算机科学与技术、计算机应用等相关专业对数学的要求要更高一些，而物联网、嵌入式、计算机网络、多媒体等领域对于物理的要求相对高一些，因为研究的方向不同，所以需要的知识结构也不相同。
因为计算机软件问题说到底就是个数学问题，而计算机硬件问题说到底就是个物理问题，所以数学和物理在计算机相关专业有密切的关系。随着物联网、大数据、云计算、人工智能的不断发展，软件和硬件的结合趋势越发明显，所以搞软件研发的工程师往往需要懂一些物理知识，而硬件研发的工程师往往也需要懂得一些数学方面的知识。
以大数据专业为例，大数据专业涉及到的岗位有数据采集、整理、存储、分析、呈现和应用，这些环节中，数据采集涉及到物联网知识（需要物理基础），而数据存储涉及到云计算知识（物理和数学都需要），数据分析涉及到数学知识，数据应用涉及到人工智能技术（数学物理相结合）。
在目前火热的人工智能领域，物理和数学知识就应用的更加普遍了，人工智能的研究内容包括自然语言处理、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示、机器人学、计算机视觉等，这些内容都需要扎实的数学基础和物理接触。
所以，数学和物理知识是计算机专业绕不过去的学科
到此，以上就是小编对于网络工程的行业需求的问题就介绍到这了，希望介绍关于网络工程的行业需求的2点解答对大家有用。
