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  • IT职业的发展前景

    2016-05-23 00:24:20
    在软件界广传一种搞IT人过了三十岁就不行了理论,人甚至把这个职业和性工作者相提并论,实在是对技术一种侮辱,在此想谈谈个人一点看法。 这个人类社会存在与发展是以人们需求决定,也就是几千年前...

    在软件界广传一种搞IT的人过了三十岁就不行了的理论,有人甚至把这个职业和性工作者相提并论,言下之意吃青春饭的,实在是对技术的一种侮辱和曲解,在此想谈谈个人的一点看法。

    这个人类社会的存在与发展是以人们的需求决定的,也就是几千年前,司马迁在《货殖列传》提到的“天下熙熙皆为利来,天天攘攘皆为利往”的现象,正是经济的外在表现。

    作为计算机软件领域,它的需求广泛性可能几十年内都无法消失,信息化时代的到来,人工智能的发展都离不开它;另一条智能化的方向也许就是生物基因工程,对其未来现在还看不到。计算机的发展,离不开硅工艺的进步和软件领域的算法,光电子可能终将超越微电子的地位,但光电子的发展还没有完全起来,作软件的人,如果不是搞算法级别的,本质上还是一个工匠的角色,或者说”软件民工“,更高级一点的“软件包工头”。有一些技能,谋生不成问题,恐怕也不会过得太好,原因有二,其一是门槛不够,竞争力大,其二是还需要继续出卖体力。如果掌握核心技术的话,始终使自己的技能位于行业前百分之十的排位,经验可以被重用,也可以过的不错。

    另一种说的是算法级别的研究者,作为一个软件人员,应该懂些某个行业领域的算法,这使得你就不是一个工人,而是科学家。学术的东西可能没有边际,但科技的进步都离不开它。未来科技的竞争就是它,现在也能看到了,看看国外的那些大牛IT公司每推出一款新品里包含的新技术吧。

    真的就是我说的以上两个方向。很多搞it的软件工程师,基本都停留在调用人家的接口和平台的库,这是很危险的,核心的东西不懂,任人控制。而目前国内的电子芯片领域的工艺和软件核心技术都不及国外,对基础科学研究不重视,当然这是上上个世纪造成的差距,至今还没有赶上。

    所以以后基础核心的研究还是非常重要的。其实it的年龄槛本质上是一个技术槛,因为国内早些年以来搞的都是应用级别的低级活,靠体力来维持的,也就是为什么不断加班啊,学习大公司推出的所谓“新技术”,这是要不得的,即使一个人体力上能持续干到退休,也是苦逼的过活。

    it和其他的行业结合而产生其价值,所以在某个行业的积累非常的重要,有积累所以难以超越,变成珍稀物种,成为某个行业的专家。

    另一个就是成为科学家,能够推进突破现有领域无法解决的问题,如今机器人的研究发展正需要这 方面的人,前沿领域的突破,从而应用到实际生活中,具有极大的商业价值。

    所以称为大牛就要掌握技术核心而不是干那些繁杂的外在工作。

    作为一个代码搬运工是很危险的,今天搬运这个明天搬运那个,得此失彼,没有时间去提升和思考,时间久了就会迷失,因为是原地踏步,而不是一种进阶。



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  •  在百度搜索“嵌入式”、“嵌入式开发”等字眼,可以看到大批的培训机构,嵌入式开发已经成为我国当前热门和有发展前景的职业之一。据相关数据显示,目前,我国嵌入式行业人才缺口巨大,至少存在30—50万的人口缺口...
  • 我们都知道,大数据现在是非常火热的,基本上是人尽皆知,很多人也都非常想加入这个行业,成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看,由于现今大市场...那么大数据工程师的职业发展前景具体如何呢? 大数...
        
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    我们都知道,大数据现在是非常火热的,基本上是人尽皆知,很多人也都非常想加入这个行业,成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看,由于现今大市场环境下大数据人才匮乏,对于公司来说,很难招聘到合适的人才(既要有高学历,同时最好还有大规模数据处理经验),这也就为那些正在成为大数据工程师的朋友提供了一个很好的职业稀缺环境。那么大数据工程师的职业发展前景具体如何呢?

    大数据工程师的前途还是很明朗的,成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人,包括传统的量化分析师方面的工程师,以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者,比如某些领域的运营经理等,都可以尝试该职位,而各个领域的达人只要学会运用数据,也可以成为大数据工程师。

    大数据工程师在薪酬待遇也是很有优势的,可以说,大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察,国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。大数据时代的到来很突然,在国内发展势头激进,而人才却非常有限,现在完全是供不应求的状况。在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元,而据了解,在国内顶尖互联网类公司,同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高很多。

    在职业发展路径上,由于大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队,而在小公司则需要身兼数职。这个职位的大部分人会往研究方向发展,成为重要数据战略人才。另一方面,大数据工程师对商业和产品的理解,并不亚于业务部门员工,因此也可转向产品部或市场部,乃至上升为公司的高级管理层。

    关于大数据工程师的职业发展问题小编就为大家介绍这么多。可以看到,大数据工程师未来的发展前景还是非常美好的,并且薪资待遇也非常的好,这也是为什么这么多人争相加入到这一行业中的重要原因之一。如果大家心存志远的话,可以选择大数据工程师作为自己职业生涯的长远规划哦。

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  • 未来三到五年,数据科学家的职业发展前景如何?他们还有哪些选择呢? 在 Reddit 上,一位熟悉统计、编程、分析、工程等多项技能,且主要关注产品的数据领域从业者提出了一个让他非常烦恼的问题:每个公司似乎都更想...

    未来三到五年,数据科学家的职业发展前景如何?他们还有哪些选择呢?

    在 Reddit 上,一位熟悉统计、编程、分析、工程等多项技能,且主要关注产品的数据领域从业者提出了一个让他非常烦恼的问题:每个公司似乎都更想要一位精通特定领域的专家,比如 ML、NLP、CV 专家等,但是对于 数据科学家 这个岗位的定义又不是特别明朗,这对于一个什么都懂一些,但没有特别精通的领域的通才来说好像很不利。未来三到五年, 数据科学 家的职业发展前景如何?他们还有哪些选择呢?

    这个话题也是大多数人在进入数据领域之前都会问的一个非常重要的问题。随着自动化机器学习工具的迅速普及,企业在几年内还会需要数据科学家吗?这个问题在 Reddit 上引发了网友们的热烈讨论,收集了数据科学领域中不同人士的多方观点,其中有一些很好的职业建议,你千万别错过!

    楼主的问题
    我是一个以产品为主要关注点的多面手,擅长很多事情(统计、编程、分析、工程和搞定各种事情),但没有专长。

    我最近正着手找新工作,却发现求职市场看起来十分残酷。每个公司似乎都更想要一位精通特定领域的专家,比如 ML、NLP、CV 专家等,但是对于数据科学家这个岗位的定义又不是特别明朗,他们对一个什么都懂一点,没有特别精通的领域的通才好像并不重视。这说明了什么?是不是大多数公司已经收获了成果,现在正在寻求通过预测模型获得更多收益;或者说他们自己也不知道到底想要什么?

    对于以上问题,网友们在 Reddit 上进行了热烈的讨论,更有人基于自己的亲身经历提出建议。

    DS、管理岗、工程师?选适合自己的
    回复 1:据我观察,你可以选择数据科学家 / 技术团队领导岗位、产品经理(与你的产品背景直接相关)、项目管理、CTO、架构师、专家(比如咨询公司的职位)等岗位,这取决于你的背景和专业能力。

    回复楼上: 很有趣的建议,尤其是产品经理—我会认真考虑这个建议,我所在的公司也有这样的机会。唯一的问题是领域不吸引人,这对 DS 来说很重要,对 PM 更重要。

    回复 2: 你的选择很多!你现在的岗位跨了很多领域,接下来你对哪个领域感兴趣就可以在哪一部分投入更多的精力。

    我建议你选择 3 条道路:

    继续深入数据科学家岗位

    转工程师

    转管理岗

    然而,关键的一点是,你需要塑造自己的角色,这是因为大家对数据科学家并没有明确的定义,而即使定义明确,通常也要求这个岗位的人是个多面手,或者至少成为公司多个部门之间的接口。

    以下是每条道路中你可以选择的路径:

    继续深入数据科学家岗位

    组长

    高级数据科学家

    首席数据科学家

    CTO

    VP 工程师

    普通数据科学家

    统计学家(包含很多不同资历级别)

    技术人员经理

    架构师

    研究员(不常见)

    转工程师

    数据工程师

    软件工程师,机器学习

    软件工程师,后端或全栈(前端不常见)

    工程经理(通常情况下,风险团队或依靠 DS 的其他工程团队是个更好的选择)

    硬件工程师(设计 TPU 芯片等,当然比其它选择更罕见)

    VP 工程师

    CTO

    开源贡献者或作者

    “商业”角色

    非技术人员经理

    产品经理

    设计师(罕见,但不是没有)

    创业

    CEO

    销售

    (作为一名优秀的 DS,你可能需要学习如何呈现你的想法,并说服别人采取行动的过程,这是一项非常重要的工作)

    技术传播者

    创业公司顾问

    顾问(不要低估这份工作的难度,如果你想成为一名 DS 顾问的话)

    非营利人士(要求很多,一影响很大,因为非营利部门在收集和使用数据方面不如营利部门)

    VC(合作伙伴、风险投资公司或其投资公司的技术顾问、资源等)

    成功的数据科学家首先会把自己包装成行业专家
    回复 3: 通常来说,我见到的最成功的数据科学家首先是把自己作为行业专家来包装,其次才是数据科学专家,例如“供应链、数据科学”。他们会更多地强调在商业环境下完成任务,而不是技术。

    回复楼上: 很棒的建议,谢谢。在这种情况下,我未来的职业规划是应该成为技术专家还是领域专家呢?

    回复楼主: 这取决于你的职业理想和你真正热爱的是什么,在自动化 / 咨询行业(我所在的行业),走两个方向的人都有。

    有些人继续做内部顾问 / 主题专家。这些是依靠特定领域(技术、统计、零售库存管理、工程子类型等)生存的人。

    其他人则喜欢成为多面手,对业务特定部分(例如供应链)的关注度较低,并充分利用他们对董事类型角色领域和工具广泛了解的优势。有些人甚至创办了自己的公司。

    在这两种极端之间还有很多道路可供选择。这很大程度上取决于你处于职业生涯的哪个阶段,以及工作的哪些特点会吸引你。

    回复 4:我最近也在找工作,但外面的世界很残酷。我会选择偏重编程的工作而不是统计。

    楼主回复: 有具体的建议吗?为什么我不应该选择统计专家这个方向呢?

    回复楼主: 如果你对编程感兴趣的话,偏重编程的工作岗位会更安全(不容易失业)。当然如果你有过硬的博士或硕士经验,你也可以尝试竞争统计专家的职位。我个人认为,现在被称作“数据科学”的工作中至少有 80% 未来会转变为工程类或后端编程的工作。

    回复楼上: 真的假的?!我猜有很多人在政府从事应用统计相关的工作。我在一次会议上认识了一个在政府税务部门工作的应用统计员,他所在的团队有 20 个人,做的事情是使用 R 创建模型找出税收欺诈行为,而他所在的办公楼里还有其他十多个团队在做同样的事情!

    回复楼主: 那是因为数据科学家这个词的定义太过宽泛。大多数这个岗位的工作内容包括很多 SQL 查询、数据清理等诸如此类的琐碎事务。最安全且薪水丰厚的是机器学习工程相关的数据科学家,但这个岗位要求有非常过硬的技术背景。

    回复楼上: 即使这类工作也并不安全。

    回复楼主: 熟练掌握数据流水线、数据挖掘、存储和检索才是王道,有了作为数据科学家的经验,你将会很好地了解数据怎样呈现给分析师或数据科学家,或者自己,这样以后才会有更多的选择。如果两者都擅长的话,将会助你的事业一臂之力。

    回复 4: 以 Facebook 为例,这家公司为员工设计了两条职业道路:个人贡献者(IC)或管理岗。我所在的公司和 Facebook 相似但有所不同,这里有很多人同时是 VP 兼 IC。我个人是从数据科学家转到管理岗位的。我仍然会做一些手头的技术性工作,但更多的时间是在协调、指导以及管理人事。

    我认为你首先要问自己是想要的是做技术性的工作,还是更想走战略、管理型的路线(或两者兼而有之)。

    优秀的数据科学家应该多项技能傍身
    回复 5: 数据科学正在变得越来越商业化、自动化,并可供程序员使用。我得出一个结论,成为一名优秀的数据科学家要拥有一个“X”factor,即特定的技能集合(如 NLP、ML、 大数据 架构),领域 / 行业专长或与其他技能组合(社交、演讲、谈判、全堆栈 web 编程…)。

    回复 6: 我有 5 年数据科学工作经验,也面临着相似的困境,我想要在一家创业公司创建一支数据科学团队,专心研究数据,但已经放弃寻找一份结合建模 + 战略 + 编程的工作。

    回复 7: 同样作为一个多面手,我建议首先应该考虑在哪家公司工作而不是岗位,在任何岗位上尽力做好自己的工作就好。

    未来数据科学家会被自动化工具取代吗?
    AI 前线曾经看到过一篇关于数据科学家职业发展的文章,作者认为随着数据科学的发展,目前数据科学家的许多工作将被自动化的工具取代,而数据科学家这个职业也将不再存在。实际上,虽然自动化工具可以帮助数据科学家做的事情越来越多,比如 API 在预测方面已经能够比拟传统的分析技术了,但目前来看,数据科学家仍然是供不应求的。自动化工具能做的事情毕竟有限,当然更重要的是,作为数据科学家,也需要不断开发和学习新的自动化工具。

    对于数据科学家来说,职业生涯中的选择和所有工种一样重要,就像 Reddit 网友大多数认同的那样:走向技术岗或是管理岗最终要取决于自己个人的喜好和对工作的热情。

    希望我们整理的这篇文章对于刚刚进入数据科学行业、在职业规划上存在困惑,或从业多年正在苦恼于职业生涯的下一步怎么走的朋友能够提供一些帮助。欢迎你与我们分享“过来人”经验,如果你有类似的苦恼也可以给我们留言,和大家一起探讨。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    精英数据科学家应该具备这些能力和特质
    http://www.duozhishidai.com/article-14280-1.html
    数据科学家的工作性质是什么,主要面临什么挑战 ?
    http://www.duozhishidai.com/article-13986-1.html
    数据科学是什么,如何成为一名数据科学家?
    http://www.duozhishidai.com/article-8521-1.html


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    Java工程师岗位职责有哪些?职业发展前景怎么样?随着电子产业的迅猛发展,Java技术也得到越来越广泛的应用,Java工程师随之也成为受欢迎的IT岗位。由于广泛的市场前景,较高的薪资待遇,让Java工程师成为非常有前途的职位。

    Java工程师岗位职责有哪些 职业发展前景怎么样

     

    Java工程师,直白点来说,就好比你在做家具时,需要在模板上弄些花纹,但是需要一个工具来做花纹,Java也是一样,它只是一个工具。Java应用可以说是无处不在,它的用途就是完成软件的设计,开发,测试,修改bug等工作,包括业务需求的沟通,功能模块详细设计,业务功能实现与单元测试,系统维护等等。

    Java工程师岗位职责:

    负责客户端APP产品中服务器后端的工程设计,架构设计以及开发工作

    研究业界新技术及其应用,解决创新研发过程中的关键问题和技术难点

    根据项目任务计划按时完成软件编码和单元测试工作,按照开发流程编写相应模块的设计文档

    与产品经理、测试工程师、其他团队沟通合作,确保产品研发工作的质量和进度,协调或指导团队里其它开发人员的工作。

    熟悉设计模式,熟练掌握面向对象编程和事件驱动编程风格。

    有热情,酷爱技术,有良好的计划、沟通、组织协调能力、语言表达能力;较强的逻辑分析能力和应变能力;良好的团队合作精神。

    当今,处处都能见到Java的身影,美国大型太空项目中,也使用了Java来开发控制系统和相关软件,如此广泛的应用范围也造就了Java工程师的辉煌。

    现在人们日常的生活需求,比如上淘宝,京东购物 ,上优酷看视频 ,在个人空间上传自己的图片信息,写心得等等 ,这些都可以用Java开发实现。另外工作上,我们的办公系统 ,比如学校的测评系统, OA, CRM, ERP等办公系统,这些也可以用Java来开发实现。

    对于拥有Java技术的程序员来说,职业道路的选择十分的宽广,行业前景之广阔都是可以预见。所以,赶快抓住机会学习Java开发吧!

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