程序员入错行应该怎么办?

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来源|网络

编辑|猿姐


在学校时,总是对未来充满憧憬,觉得毕业后,白天过着白领的生活,晚上泡泡酒吧,感觉程序员这份工作是多么前沿,具有科技感。再工作个两三年,开一家软件公司,做做老板……然而理想是美好的,现实却是残酷的。



“安土重迁,黎民之幸。”自古以来,房子都是人们安身立命的根本所在。而对于广大的开发者而言,买房也是绕不开的话题,但是高昂的房价之下各种“逃离北上广”、“逃离一线城市”的声音一直层出不穷。与房价高对等的,是开发者们“高薪多酬”、“996”、“压力大”、“不修边幅”等扯不掉的标签。每年都有大量的开发者调查报告发布,报告的主体也不尽相同,从技术开发者的全局画像到细分领域的剖析解读应有尽有。那么真实的开发者现状究竟是怎样的?


行业兴起人才增加需求和报酬也在提升


就工资水平来说,一般金融、银行、互联网三个行业公认的属于高工资行业。 而金融和银行业专业度要求太高,非本专业转行是非常困难的。近十年互联网飞速发展。每年风口来回切换,移动互联网、 物联网、P2P、o2o、大数据、共享单车、 直播等等,甚至包括近几年最火的人工智能。可是你有发现没有,不管风口如何变,基本都是通过互联网来赋能,甚至有些就是简单的披上互联网的外衣,就能引来资本的疯狂追逐。虽然说近些年,培训机构、学校的量产,互联网人才出现了短暂拥堵,甚至有很多大佬公开场合讲:互联网的红利期已经结束,让很多想转行的人止步观望。


事实上,只是资本疯狂涌入互联网的时期结束了,以前几个小伙伴开发个App,拿个好的PPT就能轻易拿到融资的时代一去不返;但是大量中小科技公司的互联网技术并未成熟,大量传统行业拥抱互联网才开始实施,所以互联网的缺口永远都还在。



大数据时代,数据所蕴含的价值已毋庸置疑,在政府、企业、科研等领域都有其身影。事实上,它已经上升到了国家战略层面,中国、美国以及欧盟等国家都已经将大数据列入其中,微软、谷歌、百度以及亚马逊等科技巨头也紧跟其后,将大数据技术视为未来发展的重大筹码。由此可见,数据价值之高,大数据技术的重要性也不言而喻。CSDN 2017 年调研数据显示,78% 的企业在进行大数据相关的开发和应用。虽然目前大约 57% 的企业对大数据的应用更多仍体现在统计分析、报表及数据可视化上,而且因为整体的大数据行业还不十分成熟,企业的需求定位尚不明确,因此深层次的应用还未普及也是情理之中了。但是这个比例与 2015 年、2016 年相比,已经有了非常大的提升。这种情况下,大数据开发者的人才需求和薪资报酬自然也是水涨船高。


根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计表明,未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到 1400 万,而在 BAT 等企业招聘的职位里,60% 以上都在招聘大数据人才。此外据领英报告显示,在大数据开发者的各个岗位中,数据分析人才的供给指数仅为 0.05,属于高度稀缺,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为 19.8 个月……再以北京 2017 年的大数据开发者工资收入水平为例,五成以上的开发者月薪高于 30K,均薪可达 30230 元。对于想要投身大数据抑或是身在坑底的开发者来说,最好的建议是找准一个切入点,比如平台搭建、ETL、离线处理程序、实时数据分析等,然后再往更大的领域扩充自己的知识储备——这样或许会让数据开发之路走得更稳。



大量行业外人员对程序员感兴趣的重要是工资、加班,甚至是早死的问题。很多人觉得程序员加班很严重,近几年,随着资本冷静下来,这种问题已经很少了。一般的公司都是9-6-5的作息,少数创业公司或者一些项目紧张的公司可能有9-9-6,不过毕竟是少数派。 在现在这种快节奏的时代,很多行业的工作时长远远超过互联网行业的工作时间,比如销售、快递等。


总的来说相较之下,转行做一名安静写代码的程序员有以下优势:待遇 出来工作,抛开理想、兴趣、工作强度,最重要的就是工资问题,16年夏季求职十大高薪行业。入门容易 虽然我们一般提到编程是很专业的领域,有一定的行业壁垒。 但是我们只需要考虑一个问题:市面上 大量IT培训机构只需要几个月时间就能量产零基础的开发人员,当然小编对培训机构的教学质量存疑的。传统行业工作经验一年工资5k,四五年经验也就是在通胀的基础上有了稍稍的提升。而一般程序员工作收入水平和工作年限是正相关的。当然,不管什么行业,如果尸位素餐,早晚会被市场淘汰。对于程序员来说,编码不仅仅是工作,更是一种探索世界的趣味。很多程序员使用爬虫、脚本、插件来处理和简化生活中的问题。


AI 软件工程师和算法工程师是最受欢迎的岗位


据麦肯锡 2017 年发布的《人工智能,下一个数字前沿》报告显示,机器人和语音识别作为最受欢迎的两大投资领域,已经吸纳了全球科技巨头们高达 200 亿至 300 亿美元不等的巨额资本——最近一年的 AI 炒得尤其火热。以 BAT 等互联网公司为例,百度作为首家号称“All in AI”的科技公司,一直专注于对话式人工智能系统 DuerOS 和自动驾驶系统 Apollo 平台;阿里巴巴也在全面布局 AI 生态,疯狂投资 AI 初创公司,而且还蓄力智能云、AI 芯片等技术;起步较晚的腾讯同样不甘示弱,不仅成立了 AI Lab,还网罗了大量人工智能专家,积极推动语音识别、人脸识别等技术内部产品化……而近来搅翻了国内搜索市场的Google,也在上个月的上海开发者大会上将人工智能贯穿始终,从 Android 到智能穿戴,从 TensorFlow 到 AR 应用,要么构筑底层生态,要么引领技术潮流,不一而足。CSDN 调研显示,虽然当前国内 AI 的普及率还偏低,但发展潜力巨大,只有 25% 的开发者表示完全没有人用过。



而据猎聘大数据研究院近期发布的问卷调研中发现,AI 核心职能对学历要求明显增高,AI 人才主要分布在北京、上海和深圳这三个一线城市,在行业方面,AI 人才的分布以互联网为主,但也向其它行业逐渐渗透。在 Top 10 核心职能上,AI 软件工程师和算法工程师遥遥领先,是最紧俏的职能岗位。



此外,通过对 AI 行业发展现状进行了深入的研究剖析,人工智能的薪资水准已明显超越前后端开发、移动开发等岗位。随着人工智能扩展到更为具体的领域,它将需要数据科学家和人工智能专家通常缺乏的各领域的专业知识和技能。未来,对于 AI 开发者而言,更为全方位的技术储备是必不可少的。


猿姐瞎BB

代码改变世界,开发者所创造的技术世界正给我们的生活带来革命性的变化。对于物联网开发者本身而言,则是在学习时找准物联网的角度,深入学习,掌握知识和项目实战技能才是重中之重。




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