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  • 这项研究表明,在以学生为中心的教室里学习哲学和科学史对学生对NOS的看法有很大的影响,因为许多学生改变了对NOS的看法。 那些没有改变他们的整体看法的学生对他们的观点给出了更为清晰的阐述。
  • 中心极限定理的形象理解

    千次阅读 2018-09-19 12:12:36
    中心极限定理是统计学中的一个重要定理,本文的目的是形象地讲解中心极限定理,不列举公式。 本篇博客是基于猴子在知乎上的回答,进行的整理。非常感谢猴子的讲解。   目录 1 什么是中心极限定理 1.1 简单定义...

    中心极限定理是统计学中的一个重要定理,本文的目的是形象地讲解中心极限定理,不列举公式。

    本篇博客是基于猴子在知乎上的回答,进行的整理。非常感谢猴子的讲解。

     

    目录

    1 什么是中心极限定理

    1.1 简单定义

    1.2 形象演示

    1.2.1 例子1

    1.2.2 例子2

    2 中心极限定理应用案例

    3 如何用样本估计总体

    3.1 样本标准差与总体标准差

    3.2 标准误差

    4 一句话总结中心极限定理


    1 什么是中心极限定理

    有时候统计概率就像魔术一样,能够从少量数据中得出不可思议的强大结论。我们只需要对1000个美国人进行电话调查,就能去预测美国总统大选的得票数。

    通过对为肯德基提供鸡肉的加工厂生产的100块鸡肉进行病毒(沙门氏菌)检测,就能得出这家工厂的所有肉类产品是否安全的结论。

    这些“一概而论”的强大能力,到底是从哪里来的?

    这背后的秘密武器就是统计概率的第2大护法:中心极限定理。第1大护法即是大数定律。该定律在这篇博客中进行了讲解。

    1.1 简单定义

    中心极限定理是许多统计活动的“动力源泉”,这些活动存在着一个共同的特点,那就是使用样本对总体进行估计,例如我们经常看到的民意调查就是这方面的经典案例。

    那么,什么是中心极限定理呢?

    中心极限定理是说:
    1、样本的平均值约等于总体的平均值。
    2、不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的整体平均值周围,并且呈正态分布。

    可能看了这两句话,大家还是有些蒙。

    别着急,接下来,我将拆开这2句话来慢慢为你聊清楚什么是中心极限定理。

    假设有一个群体,如我们之前提到的清华毕业的人,我们对这类人群的收入感兴趣。怎么知道这群人的收入呢?我会做这样4步:

    第1步.随机抽取1个样本,求该样本的平均值。例如我们抽取了100名毕业于清华的人,然后对这些人的收入求平均值。

    该样本里的100名清华的人,这里的100就是该样本的大小。

    有一个经验是,样本大小必须达到30,中心极限定理才能保证成立。

    第2步.我将第1步样本抽取的工作重复再三,不断地从毕业的人中随机抽取100个人,例如我抽取了5个样本,并计算出每个样本的平均值,那么5个样本,就会有5个平均值。

    这里的5个样本,就是指样本数量是5,即抽取了5次,形成了5个样本。

    第3步.根据中心极限定理,这些样本平均值中的绝大部分都极为接近总体的平均收入。有一些会稍高一点,有一些会稍低一点,只有极少数的样本平均值大大高于或低于群体平均值。

    第4步.中心极限定理告诉我们,不论所研究的群体是怎样分布的,这些样本平均值会在总体平均值周围呈现一个正态分布。

    1.2 形象演示

    1.2.1 例子1

    这里给大家介绍一个演示中心极限定理的工具:演示中心极限定理

    下面我会介绍下这个演示程序,方便你最后可以自己动手亲自操作。

    打开这个程序以后,你会发现如下面图片中所示的三个统计图。

    最上面的图是总体分布图,左边是一些统计指标,这里我们只要关注总体平均值就可以了,通过选择第1个图中红色箭头表示的地方来改变总体的分布,你可以选择总体是正态分布,或者非正态分布。

    第2个统计图用来模拟产生一个样本的过程。每点击1次红色箭头标识的地方,就生成一个样本。这样通过重复点击这个按钮,你可以生成多个样本。

    这个按钮下面的5,1千,1万数字表示,你点击该按钮,一次性帮你生成的样本数量。

    为了看清楚每个样本产生的过程,建议一开始通过点击第2个图中红色箭头那里的按钮来自己生成多个样本。

    第3个图是,样本均值分布图。右边第一个你可以选择统计指标,这里我们选择平均值就可以。

    第2个N是表示样本的大小,即一个样本里面有多少个数据。这里可供我们选择的最大值是25。

    现在我点击第2个图中红色箭头处的按钮,便产生了下面图片的样本均值图

    这里的第1个图是产生一个样本的过程,第2个图是产生1万个样本的结果。我们可以发现:

    1)样本平均值约等于总体平均值。

    2)不管总体是什么分布,任意一个样本平均值都会围绕在总体平均值周围,并且呈正态分布。

    这就是中心极限定理,就是上述的这么2句话。

    1.2.2 例子2

    下面图片也可以完美的解释中心极限定理。

    这里第1行是3种不同分布类型的总体,用于比较不同类型下的样本平均值分布。

    第2行每个样本大小是2,然后对每个样本求平均值,横轴表示每个样本的平均值,纵轴表示该平均值出现了多少次,最后平均值分布很不规则

    第3行每个样本大小是5,然后对每个样本求平均值,最后平均值分布有点接近于正态分布,但是总体3对应的第3行却不是正态分布。

    第4行每个样本大小是30,然后对每个样本求平均值,最后平均值分布是正态分布。

    这也验证了中心极限定律,不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的平均值周围,并且呈正态分布

    现在你已经知道了中心极限定理的大体意思,下面图片我们通过几个案例来实践应用下。


    中心极限定理应用案例

    根据《2017年中国家庭财富调查报告》调查数据显示,2016年我国家庭人均财富大约为16.9万元(169077元)

    (其中,房产净值是家庭财富最重要的组成部分。在全国家庭的人均财富中,房产净值的占比为65.99%)

    现在假设我们随机抽样1000个中国家庭并询问他们的年收入。

    根据已知的这些信息,从中心极限定理出发,你能得出什么信息?

    下面我们一起来用中心极限定理进行推理。

    1)根据中心极限定理,我们可以得出的第1个结论是:用样本来估计总体。任何一个样本的平均值将会约等于其所在总体的平均值。
    例如你久居大城市,过年回老家,大街上遇到了邻居大妈,虽然20年没见你,邻居大妈还是一眼认出你了,这不是隔壁老王家的孩子嘛,长的真带劲。

    这里,你爸妈就是总体,你就是你爸妈的样本,和你爸妈长的相似。

    同样的,一个正确抽取的家庭样本应该能够反映中国所有家庭的情况,里面会包含收入高的公司高管,也会包括普通的员工,快递小哥、警察以及其他人,这些人出现的频率与他们在人口构成中的占比相关。

    因此,我们能够推测,这个包含1000个中国家庭代表性样本的家庭财富的平均值约等于总体的平均值。

    2) 样本平均值呈正态分布

    在这个例子中,样本平均值将会围绕着群体平均值(也就是16.9万元)形成一条正态分布曲线。记住,群体本身的分布形态并不重要,中国家庭收入的分布曲线并非正态分布,但样本平均值的分布曲线却是正态分布

    如果我们连续抽取100次包含1000个家庭的样本,并将它们的平均值的出现频率在坐标轴上标出,那么我们基本可以确定在总体平均值周围将会呈现正态分布。

    取样次数越多,结果就越接近正态分布;而且样本大小越大,分布就越接近正态分布。


    3 如何用样本估计总体

    现在我们已经可以用样本来估计出总体平均值。现在我想用样本来估计出总体的标准差,该怎么办呢?

    3.1 样本标准差与总体标准差

    我们已经知道,一个数据集的标准差是数值与平均值的偏离程度。

    当你选择一个样本后,相比总体,你拥有数据的数量是变少了,因此,与总体中的数值偏离平均值的程度相比,样本中很有可能把较为极端的数值排除在外,这样使得数值更有可能以更紧密的方式聚集在均值周围。

    也就是说,样本的标准差要小于总体标准差

    所以,为了更好的用样本估计总体的标准差,统计学家就将标准差的公式做了像下面图中公式中这样的改造。

    即原来的标准差公式是除以n,为了用样本估计总体标准差,现在是除以n-1。这样就是的标准略大。一般用字母s表示用样本估计出的总体标准差。

    很多书上都会把除以n-1的标准差叫做样本标准差,其实会给很多人造成误解。其实这个样本标准差的目的是用于估计总体标准差。

    你可能会疑惑,那我什么时候标准差除以n还是n-1呢?

    那就要看你使用标准差的目的是什么。

    如果你只是想计算一个数据集的标准差,那么就除以n,例如你有100个毕业与清华人的收入,只是想了解这100个人构成的数据集的波动大小,那你就用除以n的标准差公式。

    如果你想把这100个人当成一个样本,用这个样本来估计出总体(所有毕业与清华人的收入)的标准差,那么就除以n-1的标准差公式。

    3.2 标准误差

    我们再看下什么是标准误差?

    标准差是用来衡量数据集的波动大小。比如毕业于清华大学所有人的收入分布。

    标准误差其实也是标准差,只不过它是所有样本平均值的标准差

    结合我下图就更容易理解了。

    如果我从毕业于清华大学中抽取100个人作为样本1,然后我计算出标准差。那么这个标准差就是用来描述这100个人组成的数据集的波动大小。

    我连续刚才重复抽取样本的动作,最后抽取出2个样本,每个样本都有100个人。对每个样本计算平均值,这样就有2个平均值。

    这2个平均值其实组成了1个新的数据集,就是所有的“样本平均值”。然后对这2个平均值数据计算出标准差。就是标准误差。

    你看,标准误差其实也是标准差,只不过它的计算对象是所有的“样本平均值”。所以,标准误差是用来衡量样本平均值的波动大小。

    其实,计算标准误差有个简单的公式。下面图片我们一起看下。

    标准误差SE等于总体标准差除以n的开方。但是我们不知道总体标准差怎么办。其实前面我们已经讲了可以用样本来估计出总体标准差的公式s。

    根据中心极限定理,我们知道样本平均值是呈正态分布的,那么我们便可以通过这里图片中的样本平均值概率图来获得推理所需的“超能力”。

    看到这个图是不是很熟悉,这个图其实就是正态分布概率图,只不过这里的横轴是样本平均值的大小,纵轴是该平均值出现的概率。这里是标准误差。

    在前面介绍正态分布的时候,我们已经知道了正态分布的一个奇特超能力,应用到样本正态分布上,那就是:

    1)有68%的样本平均值会在总体平均值一个标准误差的范围之内

    数值范围(总体平均值-1个标准误差,总体平均值+1个标准误差)

    2)有95%的样本平均值会在总体平均值的两个标准误差的范围之内

    (总体平均值-2个标准误差,总体平均值+2个标准误差)

    3)有99.7%的样本平均值会在总体平均值3个标准误差的范围之内。

    (总体平均值-3个标准误差,总体平均值+3个标准误差)假如某个样本的平均值减去总体的平均值,大于3个标准误差。根据99.7%的样本平均值会处于总体平均值3个标准误差的范围内,因此我们可以得出该样本不属于总体。


    4 一句话总结中心极限定理

    1. 中心极限定理也就是这么两句话:

    1)任何一个样本的平均值将会约等于其所在总体的平均值。

    2)不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的平均值周围,并且呈正态分布。

    2. 中心极限定理有什么用呢?

    1)在没有办法得到总体全部数据的情况下,我们可以用样本来估计总体

    如果我们掌握了某个正确抽取样本的平均值和标准差,就能对估计出总体的平均值和标准差。

    举个例子,如果你是北京西城区的领导,想要对西城区里的各个学校进行教学质量考核。

    同时,你并不相信各个学校的的统考成绩,因此就有必要对每所学校进行抽样测试,也就是随机抽取100名学生参加一场类似统考的测验。

    作为主管教育的领导,你觉得仅参考100名学生的成绩就对整所学校的教学质量做出判断是可行的吗?

    答案是可行的。中心极限定理告诉我们,一个正确抽取的样本不会与其所代表的群体产生较大差异。也就是说,样本结果(随机抽取的100名学生的考试成绩)能够很好地体现整个群体的情况(某所学校全体学生的测试表现)。

    当然,这也是民意测验的运行机制所在。通过一套完善的样本抽取方案所选取的1200名美国人能够在很大程度上告诉我们整个国家的人民此刻正在想什么。

    2)根据总体的平均值和标准差,判断某个样本是否属于总体

    如果我们掌握了某个总体的具体信息,以及某个样本的数据,就能推理出该样本是否就是该群体的样本之一。

    通过中心极限定理的正态分布,我们就能计算出某个样本属于总体的概率是多少。如果概率非常低,那么我们就能自信满满地说该样本不属于该群体。

    这也是统计概率中假设检验的原理。

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  • 该教学研究中的研究测试和分析了面对面,在线和混合车间学习模型,这些模型依赖学习者为中心的策略,可帮助学生准确,轻松地理解和使用文学语言。 这种流利程度使他们能够完全融入自己的学术社区,在那里他们可以...
  • 中心极限定理与大数定理理解

    万次阅读 多人点赞 2017-12-08 22:17:06
    作者:猴子 ... 来源:知乎 ...1.什么是中心极限定理 有时候统计概率就像魔术一样,能够从少量数据中得出不可思议的强大结论。我们只需要对1000个美国人进行电话调查,就能去预测美国总统大选的得票数。
    作者:猴子
    链接:https://www.zhihu.com/question/22913867/answer/250046834
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    1.什么是中心极限定理

    有时候统计概率就像魔术一样,能够从少量数据中得出不可思议的强大结论。我们只需要对1000个美国人进行电话调查,就能去预测美国总统大选的得票数。

    通过对为肯德基提供鸡肉的加工厂生产的100块鸡肉进行病毒(沙门氏菌)检测,就能得出这家工厂的所有肉类产品是否安全的结论。

    这些“一概而论”的强大能力,到底是从哪里来的?

    这背后的秘密武器就是统计概率的第2大护法:中心极限定理。第1大护法我在第3讲《投资赚钱与概率》中有讲过就是:大数定律。

    中心极限定理是许多统计活动的“动力源泉”,这些活动存在着一个共同的特点,那就是使用样本对总体进行估计,例如我们经常看到的民意调查就是这方面的经典案例。

    那么,什么是中心极限定理呢?

    中心极限定理是说:
    样本的平均值约等于总体的平均值。
    不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的整体平均值周围,并且呈正态分布。
    <img data-rawheight="930" src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-7855ca9b16bbe88b95bf4025b4ed772b_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-7855ca9b16bbe88b95bf4025b4ed772b_r.jpg">

    现在看了这2句话,你肯定会说:猴子,请说人话。

    别担心,我将拆开这2句话来慢慢为你聊清楚什么是中心极限定理。


    假设有一个群体,如我们之前提到的清华毕业的人,我们对这类人群的收入感兴趣。怎么知道这群人的收入呢?我会做这样4步:

    第1步.随机抽取1个样本,求该样本的平均值。例如我们抽取了100名毕业于清华的人,然后对这些人的收入求平均值。

    该样里的100名清华的人,这里的100就是该样本的大小。

    有一个经验是,样本大小必须达到30,中心极限定理才能保证成立。


    第2步.我将第1步样本抽取的工作重复再三,不断地从毕业的人中随机抽取100个人,例如我抽取了5个样本,并计算出每个样本的平均值,那么5个样本,就会有5个平均值。

    这里的5个样本,就是指样本数量是5。


    第3步.根据中心极限定理,这些样本平均值中的绝大部分都极为接近总体的平均收入。有一些会稍高一点,有一些会稍低一点,只有极少数的样本平均值大大高于或低于群体平均值。

    第4步.中心极限定理告诉我们,不论所研究的群体是怎样分布的,这些样本平均值会在总体平均值周围呈现一个正态分布。


    现在,我将介绍一个小程序来演示中心极限定理,通过多种方式,我们来熟悉这一重要知识。

    这个小程序的演示地址我已经放到这次课程的学习道具中。下面我会介绍下这个演示程序,方便你最后可以自己动手亲自操作。

    (演示中心极限定理:onlinestatbook.com/stat

    <img data-rawheight="497" src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-a28277dc6be5a9406ccb37c48d711bd4_hd.gif" data-rawwidth="924" data-thumbnail="https://pic1.zhimg.com/50/v2-a28277dc6be5a9406ccb37c48d711bd4_hd.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="924" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-a28277dc6be5a9406ccb37c48d711bd4_r.gif">

    打开这个程序以后,你发下面下面图片中的三个统计图。

    <img data-rawheight="930" src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-60eedb739c49f45d0058d0824d155706_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-60eedb739c49f45d0058d0824d155706_r.jpg">

    最上面的图是总体分布图,左边是一些统计指标,这里我们只要关注总体平均值就可以了,通过选择第1个图中红色箭头表示的地方来改变总体的分布,你可以选择总体是正态分布,或者非正态分布。


    第2个统计图用来模拟产生一个样本的过程。每点击1次红色箭头标识的地方,就生成一个样本。这样通过重复点击这个按钮,你可以生成多个样本。

    这个按钮下面的5,1千,1万数字表示,你点击该按钮,一次性帮你生成的样本数量。

    为了看清楚每个样本产生的过程,建议一开始通过点击第2个图中红色箭头那里的按钮来自己生成多个样本。


    第三个图是,样本均值分布图。左边第一个你可以选择统计指标,这里我们选择平均值就可以。

    第2个N是表示样本的大小,即一个样本里面有多少个数据。这里可供我们选择的最大值是25。


    现在我点击第2个图中红色箭头处的按钮,便产生了下面图片的样本均值图

    <img data-rawheight="497" src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-99448b14a28f921b64d5a31072d94afc_hd.gif" data-rawwidth="643" data-thumbnail="https://pic1.zhimg.com/50/v2-99448b14a28f921b64d5a31072d94afc_hd.jpg" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="643" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-99448b14a28f921b64d5a31072d94afc_r.gif">

    <img data-rawheight="930" src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-cd36d59ff96b2cbbbf606b00c990f921_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-cd36d59ff96b2cbbbf606b00c990f921_r.jpg">

    这里的第1个图是产生一个样本的过程,第2个图是产生1万个样本的结果。我们可以发现:

    1)样本平均值约等于总体平均值。

    2)不管总体是什么分布,任意一个样本平均值都会围绕在总体平均值周围,并且呈正态分布。

    这就是中心极限定理,就是这么2句话。

    下面图片也可以完美的解释中心极限定理。

    <img data-rawheight="930" src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-433ded0eae7a579ab83aa00abd5341b0_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-433ded0eae7a579ab83aa00abd5341b0_r.jpg">

    这里第1行是3种不同分布类型的总体,用于比较不同类型下的样本平均值分布。

    第2行每个样本大小是2,然后对每个样本求平均值,横轴表示每个样本的平均值,纵轴表示该平均值出现了多少次,最后平均值分布很不规则

    第3行每个样本大小是5,然后对每个样本求平均值,最后平均值分布有点接近于正态分布,但是总体3对应的第3行却不是正态分布。

    第4行每个样本大小是30,然后对每个样本求平均值,最后平均值分布是正态分布。


    这也验证了中心极限定律,不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的平均值周围,并且呈正态分布。

    现在你已经知道了中心极限定理的大体意思,下面图片我们通过几个案例来实践应用下。


    2. 中心极限定理应用案例

    根据《2017年中国家庭财富调查报告》调查数据显示,2016年我国家庭人均财富大约为16.9万元(169077元)

    (其中,房产净值是家庭财富最重要的组成部分。在全国家庭的人均财富中,房产净值的占比为65.99%)

    现在假设我们随机抽样1000个中国家庭并询问他们的年收入。

    根据已知的这些信息,从中心极限定理出发,你能得出什么信息?

    下面我们一起来用中心极限定理进行推理。

    <img data-rawheight="930" src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-4820706fd8b49686f1da42d9c55a9b06_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-4820706fd8b49686f1da42d9c55a9b06_r.jpg">

    1)根据中心极限定理,我们可以得出的第1个结论是:用样本来估计总体。

    任何一个样本的平均值将会约等于其所在总体的平均值。


    例如你久居大城市,过年回老家,大街上遇到了邻居大妈,虽然20年没见你,邻居大妈还是一眼认出你了,这不是隔壁老王家的孩子嘛,长的真带劲。

    这里,你爸妈就是总体,你就是你爸妈的样本,和你爸妈长的相似。


    同样的,一个正确抽取的家庭样本应该能够反映中国所有家庭的情况,里面会包含收入高的公司高管,也会包括普通的员工,快递小哥、警察以及其他人,这些人出现的频率与他们在人口构成中的占比相关。


    因此,我们能够推测,这个包含1000个中国家庭代表性样本的家庭财富的平均值约等于总体的平均值。


    2) 样本平均值呈正态分布

    在这个例子中,样本平均值将会围绕着群体平均值(也就是16.9万元)形成一条正态分布曲线。记住,群体本身的分布形态并不重要,中国家庭收入的分布曲线并非正态分布,但样本平均值的分布曲线却是正态分布。

    如果我们连续抽取100次包含1000个家庭的样本,并将它们的平均值的出现频率在坐标轴上标出,那么我们基本可以确定在总体平均值周围将会呈现正态分布。

    取样次数越多,结果就越接近正态分布;而且样本大小越大,分布就越接近正态分布。

    <img data-rawheight="930" src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-8fec1e1d4dd301e38ba3e3becbbf89fa_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-8fec1e1d4dd301e38ba3e3becbbf89fa_r.jpg">
    3. 如何用样本估计总体?

    现在我们已经可以用样本来估计出总体平均值。现在我想用样本来估计出总体的标准差,该怎么办呢?

    我们已经知道,一个数据集的标准差是数值与平均值的偏离程度。

    当你选择一个样本后,相比总体,你拥有数据的数量是变少了,因此,与总体中的数值偏离平均值的程度相比,样本中很有可能把较为极端的数值排除在外,这样使得数值更有可能以更紧密的方式聚集在均值周围。

    也就是说,样本的标准差要小于总体标准差。

    所以,为了更好的用样本估计总体的标准差,统计学家就将标准差的公式做了像下面图中公式中这样的改造。

    <img data-rawheight="930" src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-f21d0b68e4946d0b618aea414ec05842_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic3.zhimg.com/v2-f21d0b68e4946d0b618aea414ec05842_r.jpg">

    即原来的标准差公式是除以n,为了用样本估计总体标准差,现在是除以n-1。这样就是的标准略大。一般用字幕s表示用样本估计出的总体标准差。

    很多书上都会把除以n-1的标准差叫做样本标准,其实会给很多人造成误解。其实这个样本标准差的目的是用于估计总体标准差。

    你可能会疑惑,那我什么时候标准差除以n还是n-1呢?

    那就要看你使用标准差的目的是什么。

    如果你只是想计算一个数据集的标准差,那么就除以n,例如你有100个毕业与清华人的收入,只是想了解这100个人构成的数据集的波动大小,那你就用除以n的标准差公式。

    如果你想把这100个人当成一个样本,用这个样本来估计出总体(所有毕业与清华人的收入)的标准差,那么就除以n-1的标准差公式。


    我们在看下什么是标准误差?

    标准差是用来衡量数据集的波动大小。比如毕业于清华大学所有人的收入分布。

    标准误差其实也是标准差,只不过它是所有样本平均值的标准差。

    结合我刚才给的图片中的例子就更容易理解了。

    如果我从毕业于清华大学中抽取100个人作为样本1,然后我计算出标准差。那么这个标准差就是用来描述这100个人组成的数据集的波动大小。

    我连续刚才重复抽取样本的动作,最后抽取出2个样本,每个样本都有100个人。对每个样本计算平均值,这样就有2个平均值。

    这2个平均值其实组成了1个新的数据集,就是所有的“样本平均值”。然后对这2个平均值数据计算出标准差。就是标准误差。

    <img data-rawheight="930" src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-9a712bfc0adbc05cd982a1e54b0c664b_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-9a712bfc0adbc05cd982a1e54b0c664b_r.jpg">

    你看,标准误差其实也是标准差,只不过它的计算对象是所有的“样本平均值”。所以,标准误差是用来衡量样本平均值的波动大小。

    其实,计算标准误差有个简单的公式。下面图片我们一起看下。

    <img data-rawheight="930" src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-fa215da8292a84f1b6b4bda0e2cd9f68_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic1.zhimg.com/v2-fa215da8292a84f1b6b4bda0e2cd9f68_r.jpg">

    标准误差SE等于总体标准差除以n的开方。但是我们不知道总体标准差怎么办。其实前面我们已经讲了可以用样本来估计出总体标准差的公式s。


    根据中心极限定理,我们知道样本平均值是呈正态分布的,那么我们便可以通过这里图片中的样本平均值概率图来获得推理所需的“超能力”。

    看到这个图是不是很熟悉,这个图其实就是前面我们讲过的正态分布概率图,只不过这里的横轴是样本平均值的大小,纵轴是该平均值出现的概率。这里是标准误差。

    在前面介绍正态分布的时候,我们已经知道了正态分布的一个奇特超能力,应用到样本正态分布上,那就是:

    1)有68%的样本平均值会在总体平均值一个标准误差的范围之内

    数值范围(总体平均值-1个标准误差,总体平均值+1个标准误差)

    2)有95%的样本平均值会在总体平均值的两个标准误差的范围之内

    (总体平均值-2个标准误差,总体平均值+2个标准误差)

    3)有99.7%的样本平均值会在总体平均值3个标准误差的范围之内。

    (总体平均值-3个标准误差,总体平均值+3个标准误差)


    假如某个样本的平均值减去总体的平均值,大于3个标准误差。根据99.7%的样本平均值会处于总体平均值3个标准误差的范围内,因此我们可以得出该样本不属于总体。


    4.一句话总结中心极限定理
    <img data-rawheight="930" src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-21e90c97db65ef32e68acc5159375a5f_hd.jpg" data-rawwidth="540" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="540" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-21e90c97db65ef32e68acc5159375a5f_r.jpg">

    中心极限定理也就是这么两句话:

    1)任何一个样本的平均值将会约等于其所在总体的平均值。

    2)不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的平均值周围,并且呈正态分布。


    2.中心极限定理有什么用呢?

    1)在没有办法得到总体全部数据的情况下,我们可以用样本来估计总体

    如果我们掌握了某个正确抽取样本的平均值和标准差,就能对估计出总体的平均值和标准差。

    举个例子,如果你是北京西城区的领导,想要对西城区里的各个学校进行教学质量考核。

    同时,你并不相信各个学校的的统考成绩,因此就有必要对每所学校进行抽样测试,也就是随机抽取100名学生参加一场类似统考的测验。

    作为主管教育的领导,你觉得仅参考100名学生的成绩就对整所学校的教学质量做出判断是可行的吗?

    答案是可行的。中心极限定理告诉我们,一个正确抽取的样本不会与其所代表的群体产生较大差异。也就是说,样本结果(随机抽取的100名学生的考试成绩)能够很好地体现整个群体的情况(某所学校全体学生的测试表现)。

    当然,这也是民意测验的运行机制所在。通过一套完善的样本抽取方案所选取的1200名美国人能够在很大程度上告诉我们整个国家的人民此刻正在想什么。


    2)根据总体的平均值和标准差,判断某个样本是否属于总体

    如果我们掌握了某个总体的具体信息,以及某个样本的数据,就能推理出该样本是否就是该群体的样本之一。

    通过中心极限定理的正态分布,我们就能计算出某个样本属于总体的概率是多少。如果概率非常低,那么我们就能自信满满地说该样本不属于该群体。

    这也是统计概率中假设检验的原理,假设检验我会在之后的课程中具体介绍。

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  • 学生管理系统包括:学生信息登录、注册、删除、添加、查询等功能。最关键的也就是查询系统的实现。至于界面的设计前端事情我们不管。 下面是效果图。 界面效果实在一般,不会前端设计,也不想copy,将就看吧。...

    学生管理系统包括:学生信息登录、注册、删除、添加、查询等功能。最关键的也就是查询系统的实现。至于界面的设计前端事情我们不管。

    下面是效果图。

    界面效果实在一般,不会前端设计,也不想copy,将就看吧。主要是核心实现方法。 代码如下,

    代码步骤即设计步骤。

    java代码严格按照了DAO设计模式进行:

    VO类

    package cn.web.vo;
    
    public class Student {
    
       private int id;
       private String name;
       private String adress;
       private float height;
       private float weight;
    public int getId() {
    	return id;
    }
    public void setId(int id) {
    	this.id = id;
    }
    public String getName() {
    	return name;
    }
    public void setName(String name) {
    	this.name = name;
    }
    public String getAdress() {
    	return adress;
    }
    public void setAdress(String adress) {
    	this.adress = adress;
    }
    public float getHeight() {
    	return height;
    }
    public void setHeight(float height) {
    	this.height = height;
    }
    public float getWeight() {
    	return weight;
    }
    public void setWeight(float weight) {
    	this.weight = weight;
    }
       
    }

    DatabseConnection

    package cn.web.dbc;
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    
    public class DatabaseConnection {
    	private static final String DBDRIVER="com.mysql.jdbc.Driver";
    	private static final String DBURL="jdbc:mysql://localhost:3306/demo";
    	private static final String DBUSER="root";
    	private static final String DBPASSWORD="root";
    	private static Connection conn=null;
    	
    	public DatabaseConnection() throws Exception{
    		//在构造方法中获得数据库的连接
    		Class.forName(DBDRIVER);
    		
    	this.conn=DriverManager.getConnection(DBURL, DBUSER, DBPASSWORD);
    		
    	}
    
    	public  Connection getConn() {
    		return DatabaseConnection.conn;
    	}
    
    	public  void close(Connection conn) throws Exception {
    		if(DatabaseConnection.conn!=null) {
    			DatabaseConnection.conn.close();
    		}
    	}
    	
    
    }

    DAO接口

    package cn.web.dao;
    
    import java.util.List;
    
    import cn.web.vo.Student;
    
    public interface IStudentDAO {
    	
    public List<Student> findAll() throws Exception;
    
    public List<Student> findAll(String keyWord) throws Exception;//模糊查询方法
    
    public Student findById(int id) throws Exception;
    
    public int findCount() throws Exception;
    
    public boolean doCreate(Student s) throws Exception;
    public List<Student> findByPage(int currentPage,int pageSize) throws Exception;
    
    }
    


    impl类

    package cn.web.impl;
    
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.PreparedStatement;
    import java.sql.ResultSet;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    import cn.web.dao.IStudentDAO;
    
    import cn.web.vo.Student;
    
    public class StudentDAOImpl implements IStudentDAO {
    
    	private Connection conn=null;
    	private PreparedStatement pstmt=null;
    	
    	public StudentDAOImpl(Connection databaseConnection) {
    		//通过构造方法获得数据库的连接
    		this.conn=databaseConnection;
    		
    	}
    
    	@Override
    	public List<Student> findAll() throws Exception {
    		
    	     List<Student> all=new ArrayList<Student>();
    	     ResultSet rs=null;
    		 String sql="select * from student";
    		 pstmt=conn.prepareStatement(sql);
    		 rs =pstmt.executeQuery();
    		 while(rs.next()) {
    			 
    		 Student s=new Student();
    			 s.setId(rs.getInt(1));
    			 s.setName(rs.getString(2));
    			 s.setAdress(rs.getString(3));
    			 s.setHeight(rs.getFloat(4));
    			 s.setWeight(rs.getFloat(5));
    		  all.add(s);
    		 }
    		 pstmt.close();
    		 return all;
    		
    	}
    
    public List<Student> findAll(String keyWord) throws Exception {
    		List<Student> all=new ArrayList<Student>();
    	     ResultSet rs=null;
    		 String sql="select * from student where name like ? or adress like ?";//通过地址或姓名进行模糊查找
    		 pstmt=conn.prepareStatement(sql);
    		 pstmt.setString(1, "%"+keyWord+"%");
    		 pstmt.setString(2, "%"+keyWord+"%");
    		 rs =pstmt.executeQuery();
    		 while(rs.next()) {
    			  Student s=new Student();
    			 s.setId(rs.getInt(1));
    			 s.setName(rs.getString(2));
    			 s.setAdress(rs.getString(3));
    			 s.setHeight(rs.getFloat(4));
    			 s.setWeight(rs.getFloat(5));
    		  all.add(s);
    		 }
    		 pstmt.close();
    		 return all;
    		
    	}
    
    
    
    	public Student findById(int id) throws Exception {
    		Student ss=new Student();
    		 ResultSet rs=null;
    		 String sql="select * from student where id=?";
    		 pstmt=conn.prepareStatement(sql);
    		 pstmt.setInt(1, id);
    	      rs =pstmt.executeQuery();
    	      if(rs.next()) {
    		
    			 ss.setId(rs.getInt(1));
    			 ss.setName(rs.getString(2));
    			 ss.setAdress(rs.getString(3));
    			 ss.setHeight(rs.getFloat(4));
    			 ss.setWeight(rs.getFloat(5));
    	}
    	      pstmt.close();
    	       return ss;
    	
    	}
    
    	@Override
    	public boolean doCreate(Student s) throws Exception {
    		boolean flag=false;
    		String sql="insert into student (id,name,adress,height,weight) values (?,?,?,?,?)";
    		 pstmt=conn.prepareStatement(sql);
    		 pstmt.setInt(1,s.getId());
    		 pstmt.setString(2,s.getName());
    		 pstmt.setString(3,s.getAdress());
    		 pstmt.setFloat(4,s.getHeight());
    		 pstmt.setFloat(5,s.getWeight());
    		 if(this.pstmt.executeUpdate()>0) {
    			 flag=true;
    		 } 
    		 pstmt.close();
    		return flag;
    	}
    
    	
    	@Override
    	public List<Student> findByPage(int currentPage, int pageSize) throws Exception{
    		 List<Student> all=new ArrayList<Student>();
    		 ResultSet rs=null;
    		 String sql="select * from student limit ?,?";
    		 pstmt=conn.prepareStatement(sql);
    		 pstmt.setInt(1, currentPage);
    		 pstmt.setInt(2, pageSize);
    		 
    		 rs=pstmt.executeQuery();
    		 while(rs.next()) {
    			  Student s=new Student();
    			 s.setId(rs.getInt(1));
    			 s.setName(rs.getString(2));
    			 s.setAdress(rs.getString(3));
    			 s.setHeight(rs.getFloat(4));
    			 s.setWeight(rs.getFloat(5));
    		   all.add(s);
    		 }
    		 this.pstmt.close();
    		 return all;
    	}
    
    	@Override
    	public int findCount() throws Exception{
    		int count =0;
    		 String sql="select count(1) from student ";
    		 pstmt=conn.prepareStatement(sql);
    		 ResultSet rs=null;
    		 rs=pstmt.executeQuery();
    		 if(rs.next()) {
    			count=rs.getInt(1);
    		 }
    		pstmt.close();
    		return count;
    	}
    
    }

    proxy

    package cn.web.proxy;
    
    import java.util.List;
    
    import cn.web.dao.IStudentDAO;
    import cn.web.dbc.DatabaseConnection;
    import cn.web.impl.StudentDAOImpl;
    import cn.web.vo.Student;
    
    public class StudentDAOProxy implements IStudentDAO {
                    //代理类 调用前面的前面的类  ps:什么吊事也不用做,调用就完了
    	IStudentDAO dao=null;
    	DatabaseConnection dbc=null;
    	
    	public StudentDAOProxy() throws Exception{
    		this.dbc=new DatabaseConnection();
    		this.dao=new StudentDAOImpl(dbc.getConn());
    		
    		
    	}
    	
    	public List<Student> findAll() throws Exception {
    		List<Student> ss=null;
    		ss=this.dao.findAll();
    		return ss;
    	}
    
    	
    	public List<Student> findAll(String keyWord) throws Exception {
    		List<Student> ss=null;
    		ss=this.dao.findAll(keyWord);
    		return ss;
    	}
    
    	@Override
    	public Student findById(int id) throws Exception {
    		Student ss=null;
    		ss=this.dao.findById(id);
    		return ss;
    	}
    
    	@Override
    	public boolean doCreate(Student s) throws Exception {
    		boolean flag=false;
    		if(this.dao.findById(s.getId())!=null) {
    		flag=this.dao.doCreate(s);
    	}
    	 return flag;
    
    }
    
    	@Override
    	public List<Student> findByPage(int currentPage, int pageSize) throws Exception {
    	   List<Student> all;
    		all=dao.findByPage(currentPage, pageSize);
    		return all;
    	}
    
    	@Override
    	public int findCount() throws Exception {
    		
    		return dao.findCount();
    	}
    }

    DAO工厂

    package cn.web.factory;
    
    import cn.web.dao.IStudentDAO;
    import cn.web.proxy.StudentDAOProxy;
    
    public class StudentDAOFactory {
    	public static IStudentDAO getIStudentDAOInstance() throws Exception {
    		return new StudentDAOProxy();
    	}
    
    }
    

     下面是JSP代码

    <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=gbk"
        pageEncoding="gbk"%>
    <%@page import="java.util.*" %>
    <%@page import="cn.web.vo.Student" %>
    
    <html>
    <head>
    <meta charset="gbk">
    <title>学生信息查询</title>
    </head>
    <body>
    <%request.setCharacterEncoding("GBK"); %>
    <jsp:useBean id="stud"  scope="request" class="cn.web.factory.StudentDAOFactory"/>
    <%
    List<Student> all=null;
    Student ss=null;
    
    %>
    <%int currentPage = 1 ;	// 为当前所在的页,默认在第1页
    int lineSize = 8 ;		// 每次显示的记录数
    int pageSize = 1 ;		// 表示全部的页数(尾页)
    %>
    <%    String s=request.getParameter("realPage");
          String keyWord=request.getParameter("query");
    if(s!=null){
    	  currentPage = Integer.parseInt(s);
    }
    if("".equals(keyWord)||keyWord==null||"全部".equals(keyWord)||"null".equals(keyWord)){
    	all=stud.getIStudentDAOInstance().findByPage((currentPage-1)*8, 8);
    }else{
    	all=stud.getIStudentDAOInstance().findAll(keyWord);
    }
    
    
    Iterator<Student>it=all.iterator();
    pageSize=stud.getIStudentDAOInstance().findCount()%lineSize==0?
    		stud.getIStudentDAOInstance().findCount()/lineSize:stud.getIStudentDAOInstance().findCount()/lineSize+1;
      
    %>
    
    <script language="javaScript">
     function go(num){
    	 document.getElementById("realPage").value = num;
    	 document.myform.submit();
    }
     
    </script>
    
    <center>
    <form name="myform" action="display.jsp" method="post">
    输入姓名或地址进行查询<input type="text" name="query" width="5" value="<%=keyWord%>">
    <input type="button"   value="查询" onclick="go(1)">
    <table border="1" width="60%">
    <tr>
    <td>学号</td>
    <td>姓名</td>
    <td>地址</td>
    <td>身高</td>
    <td>体重</td>
    </tr>
    
    <%while(it.hasNext()){
    	ss=it.next();%>
    <tr>
    <td><%=ss.getId() %></td>
    <td><%=ss.getName() %></td>
    <td><%=ss.getAdress() %></td>
    <td><%=ss.getHeight() %></td>
    <td><%=ss.getWeight() %></td>
    </tr>
    
    <%} %>
    <tr>
    <td><input type="button" value="首页"  onclick="go(<%=1%>)" 
    <%=currentPage==1?"DISABLED":""%>></td>
    <td><input type="button" value="上一页" onclick="go(<%=currentPage-1%>)"
    <%=currentPage==1?"DISABLED":""%>></td>
    <td><input type="button" value="下一页" onclick="go(<%=currentPage+1%>)"
    <%=currentPage==pageSize?"DISABLED":""%>></td>
    <td>跳转到<select name="jump" onchange="go(this.value)">
    		<%
    			for(int i=1;i<=pageSize;i++){
    		%>
    			<option value="<%=i%>" <%=i==currentPage?"SELECTED":""%>><%=i%></option>
    		<%
    			}
    		%>
    		</select>页</td>
    
    
    
    <td><input type="button" value="尾页" onclick="go(<%=pageSize%>)"
    <%=currentPage==pageSize?"DISABLED":""%>></td>
    
    </tr>
    </table>
    <input type="hidden" name="realPage" value="1">
    </form>
    </center>
    
    </body>
    </html>

     代码就这么多。按顺序看下来慢慢实现吧,不难理解,有疑问  添加QQ:  3492625357

    本来准备今晚写完整个管理系统,但是太困了,先设计完成了查询系统。由于DAO设计模式和代码耦合度低,便于日后完善设计,往后我会把完善后完整学生管理系统发出来。

    展开全文
  • IT学生学习指南

    万次阅读 多人点赞 2020-03-13 15:50:02
    本文主要为了计算机相关专业的学生而写。内容是从本博主的工作经验和教学经验当中总结出来的一些干货,涵盖了从大一到大四期间学生所遇到的常见问题,包括如何找到满意的工作、如何选择适合自己的工作岗位、如何制定...

    非生而知之者,孰能无惑?惑而不从师,其为惑也,终不解矣。

    —— 韩愈《师说》

    其实很早就想安静地坐下来写这篇文章了,疫情期间总算是能够腾出时间了。自我介绍一下,本人之前在菊厂干过几年开发,期间也曾担任过校招技术面试官,现在回归故里西安成为了一名软件开发培训讲师,同时也兼职着西安本地一些高校的计算机老师。

    之所以写这篇文章,也是跟现在的教学工作有关,算是工作分内的事情,最主要的还是为了那些新入学的计算机相关专业学生和正在学习中的学生。因为本人是软件工程专业毕业,从事的是计算机行业工作,也接触过许多形形色色的应届毕业生,也曾手把手地将一个个萌新带到高薪。在这些工作经历中,加上自己在教学当中的感悟,逐渐地对该专业的学生有了深刻的认识。

    所以写这篇文章的目的,就是为了解除大家一些共通的迷惑,避免让大家走一些没有必要的弯路,就怕大家茫然无措的度过黄金的大学时光。本文篇幅预计较长,看累了的话,就休息休息,哈哈~ 如果大家觉得本文确实值得一看,那就请分享给你身边那些还处在迷茫当中的小伙伴们吧,谢谢啦!

    先说明一点,本文所说的计算机相关专业主要包含如下常见的几个(分类太多就不一一举例了)

    • 软件类:软件工程专业、计算机科学与技术专业、大数据专业(新)
    • 硬件类:电子信息工程专业、自动化专业、电子科学与技术专业、物联网专业(新)
    • 网络通信类:通信工程专业、网络工程专业、信息工程专业

    以下是本文要说明的一些问题,大家可以按需阅读,当然按照顺序也是可以的啦~

    目录

    Question 1.如何去寻找工作

    Question 2.如何满足企业的要求

    Question 3.如何制定学习计划

    Question 4.考研还是就业

    Question 5.女生的IT之路


    Question 1.如何去寻找工作

    这个问题之所以放在第一位,是因为无论大家学的是什么专业,我们最终都要踏入社会寻求一份工作以满足我们的生活所需。与其他专业最与众不同的一点是,我们这些专业都是工科专业。工科专业讲究实操实践能力,意味着我们将来要依赖自己的技术能力在这个社会扎根生存。所谓一技傍身,到哪都饿不死就是这个道理吧。

    对于大学生而言,最主要且最重要的工作寻求途径就是参加校招

    校招呢,其实分为三个阶段,分别为秋招实习岗秋招春招。那么这三者之间有什么样的区别呢,我给大家总结出了一张表,请笑纳~

    特征秋招实习岗秋招春招
    学期时间段大三下学期开始~暑假前暑假开始~大四上学期结束大四下学期开始~毕业
    月份时间段3月~8月8月~12月次年3月~7月
    笔试面试难度困难中等一般
    企业资质大企业大企业+中企业中企业+小企业
    薪资待遇较高

    可以看出,秋招实习岗是难度最大的,但是如果笔试面试成功,你可选择的企业和薪资待遇将是非常不错的。秋招实习岗是企业选拔尖子生的阶段,我们必须承认二八定律的存在。当然,也会有一些学生看到这个难度就望而却步,别怕,我个人认为,我们所有的学生都是可以参加的,无论结果怎么样,就当是积累一些笔试面试经验,通过笔试面试快速查漏补缺,不失为是一件好事情。当然,对于心态比较脆弱、抗压能力比较低的学生,就会存在被打击的可能性,自此一蹶不振(我见过许多,女生居多)。我建议你还是放心吧,只要你不是真的啥也不会,那就不必过度担心打击的问题,如果还是怕,那就参加一两个企业招聘就行了。

    对于大部分学生而言,我们的主战场是在秋招。只要在秋招之前,将该学的学完该练的练完,心态放稳,就不会有什么大的问题,剩下的就看你自己的临场发挥能力了。天才固然有,但后期努力的人更多。

    春招,其实主要针对的是那些考研失败的学生,或者是秋招失利的学生(当然也不排除你被秋招时大中型企业补录的可能性)。所以在此,我针对准备考研的学生说一句,既然打算考研,那就意味着没有精力再去参加秋招了。你们看时间,秋招在3~12月,而考研在12月底,那么考研的同学在3~12月中你是不是应该全心全力备考呢?同样对于直接选择就业的学生而言,参加了校招也就没有精力再去考研了。鱼和熊掌不可兼得,除非你真的精力很大(我之前在菊厂做技术面试官时遇到过几个,不多)。

    综上所述,对于秋招实习岗我们要战略上藐视,对于秋招我们要战略上重视,对于春招我们要战略上保底

    接下来给大家一张部分IT企业的校招时间表(平均统计),可以的话请保存收藏一下

    那么既然都说计算机专业工资高,能高到哪里去呢?我在100offer上收集到了一些数据如下表所示

    这里仅给出软件工程中的 研发/算法 两个大类的薪资情况,在此说明一下

    • 表中的数据为年薪,例如 24w 意味着年薪24万
    • 算法岗一般都会比研发岗薪资高
    • 白菜价是指学生在校招中满居企业基本要求和预期的薪资待遇
    • SP是指学生在校招中超出企业基本要求和预期的薪资待遇
    • SSP是指学生在校招中大大超出企业基本要求和预期的薪资待遇

    真的是书中自有颜如玉,书中自有黄金屋,知识就是金钱啊!

    至此大家应该能够了解到了校招的重要性和校招带给我们的好处了,那么我们如何参加校招呢?

    参加校招的方式主要有三种:线上线下内推

    线上模式流程:

    1. 关注意向企业官网或相关微信公众号(一会给大家推荐几个)获取线上招聘具体时间
    2. 届时登录企业官网注册并填写个人基本信息,并向人力hr投简历
    3. 等待简历筛选结果,简历通过后,人力hr会统一通知线上笔试具体时间
    4. 线上笔试会发送一个网页链接给你,登录之后即开始在线答题
    5. 题目类型主要分为性格测试题、社会常识题、逻辑智商题、专业知识题和综合编程题
    6. 做题方式主要有选择、判断、填空和白板编程
    7. 确认提交笔试答题结果,等待企业面试通知
    8. 笔试合格后,技术hr会和你预约具体面试时间,面试方式一般为视频面试或电话面试
    9. 届时准时参加面试,但是面试可能会进行多批次进行,一面二面甚至八面都有可能(越大的企业面试次数却多)
    10. 等待面试结果,面试通过后,企业向你发送Offer(Offer仅表示企业想要你,但不具法律约束效力,不等同于劳动合同)
    11. 当你最终确认选择该企业后,自行和人力hr联系后续事宜,比如薪资待遇、三方签订、实习安排、入职时间、劳动合同等等
    12. 谈妥之后,如需提前实习则去,无需则等待毕业,拿学位证、毕业证和报到证(三方协议的东西)去企业入职上班并正式签订劳动合同

    公众号推荐

    线下模式流程:

    1. 关注意向企业官网或相关微信公众号获取企业宣讲会或双选会的具体地址和时间
    2. 一般选址为各省省会中心著名高校内,作为临时驻扎点招聘该省以及周边地区的学生
    3. 届时准时准点到大会场,先听企业介绍,再现场投简历,甚至直接发卷笔试
    4. 待简历通过后,人力hr通知笔试;待笔试通过后,技术hr通知面试
    5. 面试一般为真人直面(可能会多次面试)
    6. 待面试通过后,和线上模式10~12一致

    内推模式流程:

    1. 内推主要靠已在意向企业工作的熟人介绍,或者成为某企业的校园大使(看你怎么和人力hr聊了)
    2. 内推最多免除了笔试环节,简历还得投,面试还得面
    3. 其他的和上述两种模式一致

    至此参加校招的具体方式已经告知大家,但是还有很多很多需要注意的细节没有娓娓道来,比如如何制作不平庸的简历、如何避免hr的提问套路、如何准备笔试面试、群面是什么、无领导小组讨论是什么、签订三方需要注意哪些细节、如何选择适合自己的offer等等等,需要详细了解的学生,可以评论、私信我。

    如何去寻找工作我觉得说的差不多了,既然企业开出的薪资这么可观,但前提是我们要满足企业的需求啊!既然我们都是靠自己的技术能力吃饭的,那么我们需要满足企业什么样的要求呢?


    Question 2.如何满足企业的要求

    要想满足企业的需求,首先要让大家明白IT行业到底是怎么划分的,接着合自身的情况和兴趣选择相应的方向,最后再看这些岗位的具体要求是什么,知己知彼,这样我们就可以制定一套比较有针对性的学习计划了。

    正式开始之前先请大家牢记以下几点:

    • 越是大型的企业越是注重学生的基础知识和底层知识,并不是说大企业只要“大神”。由于二八定律的存在,“狼多肉少”的局面肯定满足不了企业的胃口,所以除了“大神”之外,大企业还是会更看中具有可培养性的人才,因为越大的企业其内部的员工培养机制越完善,大企业判断一个学生是不是属于“潜力股”,看的就是你对当前所学知识的掌握情况(无论是深度还是广度)。当然如果你再会一些企业当中正在使用的技术知识的话,企业更看好你!
    • 越是小型的企业越是注重学生的实际干活能力。什么意思,小型企业不比大型企业,它们没有过多的时间、精力和资金去培养一个新入职的员工,基本上一入职就开始上线干活,不像大企业会对新入职的员工进行一定期限的业务培训,甚至之后也会有定期的业务培训。
    • 无论企业大小,刚毕业的学生最好别去外包类公司—_—(要招黑了......)

    可能有大部分学生认为,学IT就是去当敲代码的程序员,这是一个狭隘的理解。并不是所有的IT人士都是程序员,但是不会敲代码的不能称之为是合格的IT人士。对于所有的IT人士,敲代码是最最最最最基本的基本功。

    对于整个IT行业而言,可以大致划分为软件研发硬件研发网络工程系统运维四大类,每一类又有若干个岗位,内容较多所以下图仅给出部分岗位,请笑纳~

    此图给出的是部分岗位,具体全部内容大家可以自行查阅牛客网求职

    从企业的招聘岗位来看,我可以给大家总结出几下几点:

    1. 除了软件研发外,其他三个基本都包含了研发性质的岗位编程已经逐渐成为了IT人士的基本技能要求了(在透露一点,大部分的企业在笔试的时候,基本在最后都会有编程题的考点,而且分值几乎占据了一半)
    2. 软件研发相关岗位的需求量相对还是比较大的,当然也要看具体的公司(比如360,奇安信,绿盟这些主要做网络安全的企业,对网络相关岗位的需求量比软件研发大)

    在此,有些学生就开始迷茫了,这么多岗位我到底应该学哪个啊?先别急,容我说一句,在这些岗位当中其实最难的就是硬件研发工程师。企业(尤其是大企业)针对这个岗位会有学历上的限制(本科985 211 或者研究生学历)。今后你在看相关官网校招信息时,虽然要求上面写着的是本科及其以上,但实际上学历不符和上述时,简历和笔试都大概率过不了。学习硬件的同学,你们应该能感受到究竟是C好学,还是电子电路好学0_0。我原本是不想抨击大学教学方式的(之前关于这一部分的内容,我写了好几个版本,但是都会说到教育体制,怕封号,所以就算了—_—),但是不得不承认,非985 211本科院校的硬件教学体系,非常不满足企业的要求,大部分这个岗位的学生毕业去的最多的就是工厂(没有黑的意思,我只是觉得不值得,因人而异吧)。侧面来说,如果同学你将来真想从事这个岗位的话,那我建议你准备考研吧,最好是985 211的院校,否则本科出来工作不太好找,就算找到了也恐怕是在工厂当中做着月薪5k左右的工作。

    还有一个问题我们必须承认,也并不是所有的学生都适合做软件开发,虽然你可能是计算机科学与技术专业的,但是不代表你不能走网络方向;其他专业也是一样的道理,并不是说我学的这个专业就必须找这个专业的相关岗位,请大家不要把自己局限死。我们都是同属计算机相关专业,所以在课程上我们基本是差不多的,只不过对于偏硬件专业的学生而言,你们所学的电子电路知识会更多一些。

    如何选择适合自己的方向和岗位,最终还是取决于自身的情况和兴趣,在这里我推荐大家可以先去做一个大五人格测试,我会根据你的测试结果向你推荐合适的方向和岗位。想要测试的同学可以评论或者私信我,我尽量在最快的时间内给你回复。

    当确定了适合自己的方向时,再制定一套好的学习方案,付出行动即可。

    那么我们如何定制学习方案呢,我们需要学什么,学校的知识够用吗?

    • 学什么学校说的不算,企业说的算,我们最好根据企业岗位的具体需求进行学习
    • 学校的知识固然是不够的

    之前有幸现场听过西安交通大学校长王树国教授的一段演讲,有这么一段话:

    “很多新的东西不是诞生于大学校园之内,而是诞生于大学校园之外。所以我再三强调,如果我们大学再不主动融入社会的话,可能我们会被第四次工业革命浪潮的这个冲击下,我们会被边缘化。那你说我们企业都走在了大学的前面,我们从事这个领域的人才培养的大学,我们如何去面对我们的学生呢?我们就是把学生培养出来送到企业去,他能够跟上企业的发展步伐吗?”

    ——王树国

    所以以企业岗位需求为准则,去制定学习计划是正确的。

    那么接下来看一看企业的岗位需求有什么样的特点(岗位分类较多,在此仅以软件研发岗位为案例进行分析)

    腾讯——后台开发岗位

    百度——Java研发工程师

    网易——Java开发工程师

    京东——C++开发工程师

    字节跳动——后端开发工程师

    华为——软件开发工程师

    好了,就先看这么多吧,我们来总结一下,对于软件开发岗的需求而言:

    1. 熟练掌握甚至精通C/C++/Java其中一种或多个语言
    2. 熟练掌握甚至深入了解数据结构与算法
    3. 掌握操作系统Unix/Linux相关知识
    4. 掌握网络相关知识

    当然看似很少(但要求难度大啊),但这只是明面上的,笔试会考的比较多,但是还有面试啊!

    面试隐藏知识点:

    1. 熟练掌握MySQL/Oracle数据库
    2. 掌握一些常见的开发框架(Java中有Spring,SpringBoot,SpringCloud,Hibernate等等;C++中有ASL,Boost,ffead-cpp,Qt等等)
    3. 了解一些前沿知识,比如大数据/人工智能/云计算

    其他的非技术要求例如个人情商的、个人性格的、个人处事风格的,我就不总结了,看看上面企业需求即可

    所以会发现,明面上的大学基本都有学,但是企业的要求会很高(熟练掌握,深入理解,精通,掌握......)

    面试隐藏的大学基本都没有,而且要求也高,但是面试是最终决定你是否被录取的一个环节,可不要在这个环节栽跟头了。

    哈哈,是不是有点慌,坐不住了吗?没办法,毕竟工资待遇在这摆着,值得大家努力!年薪20w+可不是白拿的!

    那么至此搞清楚企业的需求,我们就可以针对性的去制定适合自己的学习计划了!


    Question 3.如何制定学习计划

    正如上一章所说,学什么是由企业来决定的,当我们确定好适合自己的方向后,再依据企业的岗位需求针对性学习。

    虽然学校的课称不能够满足你参加校招,但不代表不重要,切记不要顾此失彼,尽量别挂科!

    本章除了硬件岗位之外(推荐考研),其他常见的岗位我都会给出相应的基本学习路线后期发展方向

    基本学习路线是指能够满足校招需求的基本知识

    后期发展方向是指待学生进入工作之后,随公司业务发展的一些方向(时间上较为遥远,所以就不详说了)

    1. 软件研发相关

    在众多研发类岗位当中,主要呈现出以Java、C++、Python为首的三足鼎立形式。语言之间并没有谁好谁坏,只有不同的应用领域而已:Java更适合移动端、大数据和互联网应用领域的开发;C++更适合做客户端、游戏和硬件研发领域的开发;Python更适合做数据挖掘、人工智能和互联网应用领域的开发。三者之间在岗位数量上的比例大概为4:3:2,剩下一个1就由PHP、ASP.NET和其他语言瓜分吧。

    1.1 Java研发工程师

    该岗位是多年以来需求量最大的岗位,主要集中在以互联网、大数据、门户网站、应用服务等为主营业务的企业,国内以阿里唯首是瞻,常见的还有百度、华为、大众美团、京东、网易、搜狐、商汤、蘑菇街、小红书、大华、广联达等等企业。

    基本学习路线:

    【Java语言】-【数据结构与算法】-【Web前端】-【MySQL/Oracle数据库(Oracle-OCP水平)】-【Redis缓存】-【JSP/Servlet轻量级服务端开发】-【Java高并发编程】-【Java虚拟机调优】-【Linux操作系统(Redhat-RHCE水平)】-【Hibernate框架】-【Spring框架】-【SpringBoot分布式框架】-【SpringCloud微服务框架】

    后期发展方向:

    大数据、人工智能、物联网,Android移动端......

    1.2 C++研发工程师

    该岗位是多年以来需求最稳定的岗位,主要集中在以硬件、游戏、客户端、视频音频、客户机等为主营业务的企业,国内以腾讯为首,常见的还有华为、百度、360、网易游戏、金山、爱奇艺、快手、旷世、大疆、广联达等等企业。

    基本学习路线:

    【C语言】-【C++语言】-【数据结构与算法】-【QT/MFC桌面应用开发】-【Web前端】-【Linux系统编程(Redhat-RHCE水平)】-【MySQL/Oracle数据库(Oracle-OCP水平)】-【Redis缓存】-【libevent高并发】-【Ngix】-【C++网络系统安全】

    后期发展方向:

    嵌入式、游戏研发、物联网、IOS移动端......

    1.3 Python研发工程师

    该岗位是近几年新兴的年轻型岗位,主要集中在以人工智能、数据挖掘、互联网、大数据为主营业务的企业,常见的有科大讯飞、商汤、哔哩哔哩、字节跳动、快手、百度等等企业。

    基本学习路线:

    【Linux操作系统(Redhat-RHCE水平)】-【Python语言】-【数据结构与算法】-【Web前端】-【Scrapy爬虫框架】-【MySQL/Oralce数据库(Oracle-OCP水平)】-【Redis】-【Django】-【Flask】-【Tornado】-【Linux自动化运维】-【数据挖掘与数据分析】-【机器学习】

    后期发展方向:

    人工智能、大数据、互联网应用、游戏开发......

    1.4 算法研发工程师

    该岗位也是近几年新兴的年轻型岗位,主要集中在以人工智能、数据挖掘、互联网、大数据为主营业务的企业,常见的有阿里、华为、百度、腾讯、科大讯飞、哔哩哔哩、字节跳动、大众美团等等企业(基本每个企业有需要)。

    基本学习路线:

    【Linux操作系统(Redhat-RHCSA水平)】-【Python语言】-【数据结构与算法】--【线性代数】-【概率论】-【统计学】-【数理统计】-【数值分析】-【数据挖掘/分析】-【机器学习】-【自然语言处理】-【计算机视觉算法】-【语音识别算法】-【分布式计算】

    后期发展方向:

    语音智能、计算机视觉智能、推荐系统、搜索引擎......

    1.5 Web前端工程师

    该岗位是多年以来含金量比上述三者较低的岗位,建议具有一定绘画功底的同学选择,可以认为这个岗位是 美术+编程的结合体,基本上每个企业都需要。

    基本学习路线:

    【PhotoShop】-【JavaScript语言】-【数据结构与算法】-【HTML】-【CSS】--【SASS】-【JQuery框架】-【Bootstrap框架】-【Nodejs】-【Vue】-【React】-【Angular】

    后期发展方向:

    这个就尴尬了,非要说发展方向的话,我见过的大部分都是转后端了(本质上意味着转行了......毕竟前端和后端跨度较大)

    OK,软件研发相关的就先说到这里了!

     

    2. 网络工程相关

    网络相关技术最早是由美国Cisco公司研发的,可以说是原汁原味的。该公司为了向全球推送网络产品和网络技术,特意还提出了思科认证这么一个网络技术资格认证体系,目的就是为了培养相关的技术人才。从初级到高级分别为CCNACCNPCCIE三个级别,当然每一个级别又有不同的方向,比如路由方向、语音方向、安全方向、数据存储方向,常见的是路由方向。对于我们大学生而言,能够达到CCNP级别就已经很不错了,等工作一段时间之后再去考虑CCIE(毕竟考试费较贵,且考试难度很大,没有一定经验是过不了的,别浪费钱)。

    由于国内网络安全的问题(你懂得)不能长期使用外国的网络产品(但是技术是值得学习的!),所以国内也有几家非常不错的网络相关企业,最著名的就是华为了,同样华为为了推广自己的产品和技术也推出了一系列华为认证,从初级到高级分别为HCIA、HCIP和HCIE,基本合思科一样。同样还有华三的H3C认证,深信服的深信服认证

    再说一句,考不考证书,看自己的需求情况,只要把相关的知识学到位即可,有闲钱了有需要了考虑去考证!

    软件研发也有认证体系(Oracle认证,Sun认证),但是我不推荐软件学生去考,因为这些岗位对学生的技术素质要求不一样。软件研发主要要求学生的思维逻辑能力创新创造能力我们做的是从0到1、从无到有的工作。而网络工程和之后的系统运维主要要求学生的设备排错能力技能经验能力,他们做的是从1到100,从有到广泛应用的工作。所以认证证书是可以体现学生的能力的,而我们软件研发的学生如何体现自己的编程能力呢?哈哈,给你一张白纸和一支笔,按照面试官的需求写出代码即可!

    那么在此,打算从事网络相关岗位的学生,主要学习上述认证系列体系的课程就够了,个人推荐思科和华为的都要学一学

    基本学习路线:

    【Linux操作系统(Redhat-RHCSA水平)】-【C语言】-【数据结构与算法】-【CCNA技术体系】-【CCNP技术体系】-【MySQL/Oracle数据库(Oracle-OCP水平)】-【渗透测试】-【VPN技术】-【Web安全】-【Python/Shell脚本编程】-【SDN技术】

    后期发展方向:

    网络安全,网络攻防,网络研发,网络架构师

     

    3. 系统运维相关

    系统运维主要分为两大类技术点,一个是Linux,另一个是数据库。我们会发现上述几个岗位的学习路线中都会有Linux和数据库的知识(只是没有这个岗位学的深),所以能够证明这两个技术的重要性。Linux之所以重要是因为在绝大部分的IT企业中,所用到的操作系统大部分为Linux,尤其在服务端方面(俗称后台或者集群)。并且大部分的企业都会有自己的商业数据,那么这些数据如何存储呢?此时就用到了数据库技术。

    同网络工程一样,这个岗位也主要要求的是学生的设备排错能力技能经验能力,同样也有一些业界内牛逼的知名厂商比如Redhat红帽公司Oracle甲骨文公司

    Redhat红帽公司主要做的就是Linux操作系统,同思科一样,为了推广自己的产品和技术推出了红帽认证体系,从初级到高级分别为RHCSARHCERHCA。对于软件研发岗位而言,校招前学到RHCE级别就差不多了。我猜也有部分学生已经接触到了一些Linux的东西了吧,比如CentOS,Ubuntu这些Linux产品。CentOS其实就是Redhat的一个免费版本,而Ubuntu仅仅是客户端用的不算是服务端操作系统,网络安全方向用的比较多的是Kali Linux。

    Oracle甲骨文公司主要做的就是数据库业务,当然也有它自己的Linux操作系统Solaris。Java现在也已经是该公司旗下的产品了(Sun被收购),并且MySQL也被收购了(MySQL为免费版,Oracle为商业版)。至此该公司是拥有开发语言、数据库、操作系统三种技术为一身的综合性IT解决方案提供商。同样该公司为了推广其产品和技术推出了Oracle认证体系(包含数库,Java)。从初级到高级为OCAOCPOCM。对于软件研发岗位而言,校招前学到OCP(数据库)级别就差不多了。不推荐去考Java的认证。

    基本学习路线:

    【C语言】-【数据结构与算法】-【Cisco-CCNA】-【Liunx-RHCSA】-【Linux-RHCE】-【Oracle-OCA】-【Oracle-OCP】-【Python/Shell脚本语言】-【自动化Ansible】-【zabbix】-【负载集群技术】-【docker】-【k8s】-【hadoop】-【storm】-【OpenStack】

    后期发展方向:

    云计算,运维开发,数据库运维,系统架构师

    至此的,相关岗位的学习路线已经为大家贡献完毕,如果觉得本文比较好,那就请大家推荐给其他的小伙伴们吧!

    获取免费学习资料或者问题咨询的学生,私信或者评论我。

     

    为了感谢大家能够坚持阅读本文到现在,特地为大家推荐一些我看过的和业界公认的优秀书籍:


    Question 4.考研还是就业

    写到这里其实本博主有点坚持不下去了,但是想想那些还在迷茫的小萌新们,哎,继续。

    无论是考研还是就业,请大家一定要清楚自己的自身情况再做决定!正如Question 1所说,如果选择考研那就意味放弃秋招(如果你甘愿春招或社招的话);同样选择秋招那就意味着放弃考研(毕业之后也可选择考研)。

    在此我们先达成一个共识,考研到底是为了啥,归根结底还是为了找工作,如果你不认同这一点的话,那这一章就不用看了哈,请坚持你自己~

    虽然本博主当初没有选择考研,但我身边是有一些硕士朋友的,现在我也是西安交大外聘教师,专门辅助带研究生项目,所以别说本博主没经历就没发言权。

    “考研” 这个词围绕在我们每个人周围,学校海报栏中最大的广告一定是考研培训班的,不仅很霸道的贴满所有区域,而且“野火烧不尽,春风吹又生” ;学校书店里卖的最火的书一定是考研的辅导书;每到临近考研,学校里的自习室、图书馆一定被考研的同学长期“占座” ;同学们之间经常聊的也是“你考不考研,想考哪儿的研? ” ,仿佛不想考研就是没追求的表现。到考研报名的时候每个班都有相当一部分同学报了名, 问到选择考研的原因, 回答一般都是:“大家都考研” 、 “上大学就是为了上研究生” 、 “工作不好找, 只能读研争取好的发展” 、“读研能找到更好的工作” 、 “想读研进一步深造,研究专业知识” 、 “我一直成绩很好,不读
    研可惜了” 、 “我父母让我考研”。

    首先我对一些同学的误解进行一一破解。

    误解一:“大家都考研,我也考”

    从众心理” 是大部分人的心理特点, 就像葛优在广告里说的那样“哪儿人多我去哪儿,我就是相信群众” 。在大街上大家都爱往扎堆儿的地方走;在火车站里哪怕不知道哪儿是进站口,只要跟着大流走,一般都不会走错;组织班级活动的时候,也经常选择其他班级去过的地方玩儿。因为“跟着大伙走,一定不会有错” 。在很多情况下“哪儿人多我去哪儿” 是非常合理的一种“选择” 方式,因为根据概率来讲,大部分人选择的道路有非常大的概率是正确的道路。好像根据这种说法, “大家都考研,我也就考研” 是非常合理的一种想法,可是实际并非如此,因为考研和上边举的这些例子有太多的不同。

    首先,目的性不一样。逛街的时候大部分人的目的就是“看热闹” ,人越多的地方肯定越热闹;在火车站里,几乎所有人的目标都是“进站” ,因此跟着大家走也肯定没错;班级活动,大家的目的都是“玩儿好” ,其他班级都选择的地方肯定都挺好玩。可是考研却不一样,考研的目的是什么呢?有人说是“考研成功读研” ,注意“读研” 只是过程,而不是目的,因为你不可能一辈子“读研” ,因此“读研” 的目的才是“考研” 的目的。很显然,不同的同学考研的目的是不一样的:有的同学是为了考更高的学位,增光耀祖、显耀门庭; 有的同学是为了读研、读博,继续深入学习专业知识;有的同学是为了逃避就业压力,拿更高的文凭,找更好的工作;有的同学是为了跨专业考研,去学自己感兴趣的专业;有的同学是为了能从普通大学考入名校,圆自己的“名校梦” 。看似大家的共同目标都是“考研” ,但是其实每个人都有自己不同的目标, 如果没有自己明确的目标就加入考研大军的话, 无疑是成为了“群体性盲动” 大军中的一员。

    其次, 选择错误路线后的后果是不一样的。 大街上有利用大家的从众心理专门找托儿撑场面的,如果被托儿吸引到这里,却发现没什么意思的话,大不了再去其他的地方;火车站中偶尔也会有临时性的调度,你随大流到了目的地以后却发现,其实那些人是出站,大不了再走回头路重新找进站口; 选其他班级都选择活动线路的后才发现其他班的同学太低级趣味了, 不符合你们的喜好, 大不了这次玩儿的不开心, 没有太大的损失。 但是考研就不一样了,考研失败了的话,就业的黄金时间已经过去了,再找合适的工作非常难;即使考研成功了,上研以后才发现研究生生活不像自己想像的那样, 各种原因导致研究生毕业以后发展还不如那些没上研的同学。一旦考研这条路选择错了,你是没法走回头路的。

    从众最大的好处是不用担责任,不用担心选错了道路造成的后果,因为“大不了大家一起死” 。 “死亡率” 只是一个统计学上的概念,对于我们每个个体来说,死亡率只有 0%和100%,因此在决定从众之前,需要掂量一下是否这件事情是否“值得” 。

    在决定是否考研的问题上, 千万不能有“大家都考, 我也考” 的想法, 考研还是不考研,都请“给我一个理由先!” ,找到了理由,再往下看。

    误解二:“上大学就是为了上研究生”

    很多同学从上大一开始就定下了考研的目标,理由很简单“上小学的目的是上初中,上初中的目的是上高中, 上高中的目的是上大学, 上了大学当然要读研了” ,“我一直成绩很好,不读研可惜了” ,在这些同学心中,人的前进就是不停的考,有一个网络上流传很广的笑话就很能反映这个现象: “学士上面是硕士,硕士上面是博士,博士上面是博士后,那博士后上面呢? 如果你够勇敢再读 2 年是勇士, 再读 5 年是壮士, 再读 7 年是烈士, 烈士以后呢?教育部会推出圣斗士,读满 2 年是青铜圣斗士, 5 年是白银圣斗士, 7 年是黄金圣斗士。毕业以后愿意再读上去的女孩子有机会考出——雅典娜”。

    上大学的目标不只有“考研” 这一条所谓的“出路” 。按照严格的区分,研究生是为有志于从事本专业深层次理论知识钻研而设置的,其培养的目的是“研究员” 甚至“科学家” 。但是,由于大学扩招、国家产业结构不合理等原因造成大学生就业率和就业质量严重下降,而“研究生扩招” 则可以暂时“饮鸩止渴” 性的提升所谓的“就业率” ,同时,有些人出于不同的目的也想利用“研究生扩招” 大捞一把, 因此他们利用在社会上、 媒体上的话语权,大肆鼓吹“本科毕业以后还是考研好” ,这更是使得很多同学认为“上大学就是为了上研究生”。

    同学们可能已经看到了我在上边给“出路” 两个字加了双引号,的确,考研不是本科生的唯一“出路” ,因为“考研、读研” 只是过程,不是出路,除非你想一辈子考呀考,以死前考上“雅典娜研究生学位” 为目标,否则一切过程的真正的目标都是“工作、赚钱、娶媳妇、生孩子、养二老、买房、买车、买油、买面……买坟” ,你所做的一些事情都应该围绕这个目标而进行规划。

    不要把“考研” 当成唯一的出路,考虑自己的情况,考虑“工作、赚钱” 这一终极目标,做出自己的决定。

    误解三:“现在工作不好找,只能读研争取好的发展”

    这是相当一部分同学决定考研的理由,因为听说毕业工作不好找,害怕“毕业即失业” ,因此把希望寄托于通过读研进一步提升自己的实力; 有的同学则是到了大四才发现自己没有工作所需要的本领,害怕面对找工作, “考上研究生就能多争取两三年学习时间,上了研一定好好学” 。现在的工作真那么不好找吗?就业机会真的那么少吗?别的专业我不敢妄加评论, 看这篇文章的同学大部分都是可能毕业以后要从事 IT 相关工作的,根据我工作这些年接触的来看,很多 IT 企业有“人才荒” 的现象,也就是很多职位长期缺人,招不到人。有同学听到这里疑惑了“怎么可能缺人呢?每年毕业这么多学生? ” ,有一句话很伤人、也很找骂,但是我又不得不说“企业不是招要饭的,不是随便招一个阿猫阿狗凑数就行;企业要招的是能帮它赚钱的能人” 。

    难道是企业里对学生们的要求太高了吗?来听听企业面试官的评论吧:

    “招聘启事发出去了,邮箱很快就被简历撑爆了,但是大部分简历都是只有个人信息、专业课程设置、从小学到大学的考学履历,最后跟着一封热情洋溢、废话连篇,却空无一物的求职信,好像这几千份简历都像是一个人的简历一样,没有丝毫自己的特色。真不知道除了他满足我们在招聘启事中说的‘2019 届应届生’ 以外还有什么其他条件满足。”

    “一个学生来应聘网络管理员,我问他一台计算机连不上网了,有可能有哪些问题, 你会怎么进行故障排除。那个同学竟然支支吾吾半天,一句完整的话都没说出来,哪怕说一句‘可能是网线断了’ 都行呀!”

    “一个学生来应聘软件工程师,我问让他写一个打印菱形的控制台程序,这是 C 语言教材上前几页的最简单的程序,竟然愣了半天一行代码都写不出来,问他当时 C 语言考试是怎么过的,他回答的很干脆‘就那么过的’ !”

    其实企业里对应届生要求并不高。 比如对于软件开发职位的学生来说, 企业里的要求就是“有编程的感觉、动手能力强、好学” ,不需要你懂这个工具、那个工具,不需要你会这个语言、那个语言,不需要你懂这个框架、那个框架,只要“有编程的感觉、动手能力强、好学” ,那些工具、语言、框架公司只要培训一下就可以掌握,“有编程的感觉、 动手能力强、好学” 也不是只有聪明的学生才能具备的品质,只要智商正常,平时多动手、多写程序, 成为“有编程的感觉、动手能力强、好学” 一点都不困难。可是实际情况是,纵观一个有 50个学生的班级,有 10 个人对学习完全不感兴趣,有 10 个人对本专业完全不感兴趣,有 10个人迷迷糊糊,有 10 个人只会死读书,还有 5 个人今天学两页 C 语言、明天学两页 Java、后天学两招黑客技术,真正能踏实下心来多动手、多写程序的能有两三个就相当不错了。

    在班级里学习成绩名列前三名是比较困难的事情, 但是成为被企业相中的两三个人却是非常轻松的事情,因为大部分人不会“多动手、多写程序” ,而你只要“多动手、多写程序”就足够了。有同学会问“我们班的同学都看了这篇文章,那岂不是他们都和我一起努力竞争了,我又没有优势了? ” ,同学们太高看我了,我没那么大的能量,我不比游戏更能吸引同学,很多你的同学根本不会看到我这篇文章,哪怕有人看到也只会随便瞄一眼,而能认真看完这篇文章的则又少之又少, 认真看完这篇文章并且相信我讲的这些道理并且长期坚持照着做的能多一个我就很欣慰了。

    因此那些害怕工作不好找而想考研逃避的同学大可不必担心, 只要你能比身边的同学多努力一小点儿,就可以很轻松达到企业对应届生的要求。即使那些大一、大二都玩儿过来的同学也不必担心,踏实下心来,用剩下的一年到一年半的时间集中强化一下自己,想搞编程的吃准自己最熟悉的语言多练多写,报个开发培训班夯实基础学习新技术, 想搞网络安全的同学报一个思科培训班苦练实际的技能, 相信这段时间之后达到企业的要求轻而易举。

    如果你只是怕工作不好找而考研的同学到这里就不用往下看了, 关了这个网页抓紧王者荣耀去吧。

    误解四:“我父母让我考研”

    现在有一些大学生让人感觉很可怜,从小就被家长安排着,早餐吃什么、买什么衣服、放学了去哪儿玩、 周末做什么、 上哪所小学、 上哪所中学、 学文科还是学理科、 报哪所大学、考哪个专业……一切一切都听父母的。

    在我们小时候, 父母在我们心中就是超人, 什么都懂、 什么都能干, 可是你在茁壮成长,父母却在慢慢老去,总有一天在知识、阅历、判断力上会不如你。父母永远是爱孩子的, 做的一切的决定的初衷也是会孩子好的,可是有时候他们的好心会办成坏事的。

    我认识的一个在读硕士的朋友说, 他父母在规划他未来的时候, 说他家里几代人没出一个“有文化” 的人,希望他好好努力,能考多高就考多高, “硕士上完了,考博士,博士考完人考博士后,无论你考多高我和你妈都全力供你上学,咱们要增光耀祖!” ,可怜天下父母心呀,希望孩子成为地位高的人,这样以后就可以说“我们家孩子是博士后!” ,他们连“博士后其实是找不到工作的博士,不是比博士更高的学位” 这样的事情都不知道,他们的安排我们怎么能听呢?

    父母给了我们生命,供养我们长大、上学,是永远值得我们去尊重和孝敬的,但是他们的想法并不总是对的, 如果不自己分辨只是一味听他们的话, 早晚有一点会被他们的好心害惨的。

    有一个很老的纪录片叫做《狐狸的故事》 ,它讲述了一个自然界的生存法则:一窝小狐狸出生了,在老狐狸的呵护下成长,小狐狸渐渐长大了,外形已经显得跟父母一样高大。 老狐狸一朝突然变脸,驱赶小狐狸出门。被赶出家门的小狐狸好生可怜伤悲,不愿离开,一次次回家门口,但是老狐狸不仅不让小狐狸进门,反而以“疯狂地嘶咬” 的方式,生把小狐狸撵走。从此,小狐狸一个个无依无靠,形单影只,在饥恶、天敌和猎人的胁迫下到处流浪。经过重重考验, 小狐狸终于获得了在恶劣的条件下顽强的生存的能力。 狐狸尚且懂得这个道理,那我们人呢?

    如果你的父母还在尽力为你做着决定,那么请你很尊敬的告诉你的父母: “爸!妈!谢谢你从小到大为我做的一切。现在我长大了,我要学着自己做决定了。我会向着进步的方向前进的,不要担心我。是不是考研我会自己决定的,我会认真考虑你们给予我的建议的。 我会找到自己的路,无论做什么决定,我都会做一个好孩子。我要成长为一个有能耐的孩子,然后有能力孝顺你们,赡养你们! ” 。

    无论是在是否考研这件事情上, 还是在以后的其他事情上, 把父母的建议当成一个朋友、一个长者的参考,然后最终自己决定吧!

    误解五:“很多工作要求硕士学历,找工作的时候满地都是硕士”

    很多同学听说过类似的传言: 现在找工作的时候大部分公司都要求硕士以上学历, 哪怕只要求本科学历的门前也会有好多硕士生来求职, 我们“小本” 在他们面前没有任何的自信,不读研怎么行。“大部分公司都要求硕士以上学历” 这是明显带着偏见得出来的结论,很多同学看到“就业信息” 贴出的招聘信息以后就感叹“怎么这些公司都要求硕士学历呀! ” ,但是其实理性的统计一下,要求硕士以上学历的职位不足 10%。经过分析可以很容易的发现,要求硕士以上学习的公司或者职位一般都有如下的特点:国字头、中字头的单位,比如中国移动、国家电网、中国工商银行;国家机关、事业单位,比如省公安厅、红十字会;高校、科研机构。由于众所周知而在这里又不方便说明(害怕被河蟹)的原因,国字头、中字头、国家机关、 事业单位中人才的浪费现象非常严重, 招博士生去看大门的事情都是屡见不鲜的,但是这是事实,他们招聘的时候就要尽可能招高学历的人,这样才能达到他们的某些目的;高校、 科研机构由于特殊的原因, 招聘的人员也必须是高学历的。 如果想去国字头、 中字头、国家机关、事业单位、高校、科研机构任职的话,必须有高学历,否则哪怕你能力再强也没用,没有那张文凭一切都是白搭。

    其实还有另外一些职位也是经常标明“硕士学历” 的,那就是一些公司的“研究院”,比如微软亚洲研究院、 IBM 研究院等,这些职位通常都是进行一些前沿领域理论、技术的研究, 由于大部分本科生的知识深度没有达到这些职位的要求, 因此这些公司要求硕士博士学历也是非常合理的,同时这些职位中也一般都是被一些名校的硕士、博士占据着。但是凡事无绝对,比如微软亚洲研究院也不乏优秀的本专科学历的人员。

    除了这一小部分要求硕士以上学历的职位以外, 大部分职位都是只要求本科或者专科学历的,道理很简单,企业招聘员工的目的是让员工去帮着企业赚钱,因此本科还是硕士对于企业来说并不是重要,哪怕公司所有人都是博士,只要没赚到钱,公司照样倒闭。公司招聘一部分高学历人士的的初衷也是希望他们干一些其他人“很可能” 干不了的事情, 仅此而已。只要你有能力,能给企业带来收入,人家才不管你什么学历呢。

    “要求本科学历的门前也会有好多硕士生来求职” ,这是事实,也是很多同学在招聘会上底气不足的原因。道理也很简单,为了提升本科生所谓的“就业率” 、缓解就业压力,研究生一再扩招, 这批研究生毕业以后早晚还是要流入就业市场, 因此就与当时毕业的本科生产生的撞车。有同学会说了:“我一个本科生和一堆研究生挣一个职位我肯定被淘汰呀” , 这个担心完全没有必要。理由如下:首先,企业招聘的时候都会控制不同学历人员的比例的,比如招聘 20%的硕士生,招聘 70%的本科生,招聘 10%的专科生,因此不同学历人员并没有直接的竞争, 和你竞争的还是那些本科生; 其次, 现在很多硕士毕业生的质量也大大下降,我面试过很多硕士毕业的人, 问他做过什么项目, 最后支支吾吾说出来的是做硕士论文的所谓项目,而且明显是抄别人的,问他计算机的一些基础知识,竟然连“队列和堆栈的区别”这样简单的问题都回答不出来, 问了问他对读研的感受, 他说“我和很多我同学感觉都一样,后悔读研了” ,听了这些你还害怕和这些硕士生们竞争吗?

    因此,如果你是想去国字头、中字头、国家机关、事业单位、高校、科研机构熬日子的话,还是去考一个高学历吧,而且还要把其他的方面也补足一下;如果你是想去国际性大公司的研究院工作的话,也尽可能的去考高一点的学历,并且不要光有学历,在研究能力、 动手能力方面更要努力, 这些公司是靠一分钱一分钱的赚活命的, 你没有能力给他们带来符合你职位的收入的话,即使你成为“黄金圣斗士” 他们也不会要你。

    误解六:“研究生就业的起点更高”

    听到有同学说“研究生就业的起点更高,毕业后就能进入高一个层次的岗位,不用从基层还是熬。 ” 这肯定是同学们臆想出来的,或者说是听那些去国字头、中字头、国家机关、事业单位等单位的人说出来的。 对于大部分企业来说, 其实不同学历人员的起点并没有实质的差别。如果非要说差别的话,也是有的,那就是“基本工资” ,每个公司都有自己的薪资架构标准,比如新入职本科生的基本工资是 3500、新入职双学士的基本工资是 3800、新入职硕士生的基本工资是 4000,一般新入职本科生和新入职硕士生的基本工资起点的差超不过 1000 元。为什么企业里会给新入职硕士生的基本工资高一点呢?决定一个员工工资的唯
    一标准就是这个员工对公司的贡献度,虽然新员工通过了公司的笔试、面试,但是企业仍然无法分辨出不同员工对公司的贡献度, 只有实际工作中真刀真枪的实干才能分辨出来, 但是在入职定基本工资的时候必须对不同的人进行分别待遇, 既然硕士生有实际经验、 学过更深入的知识, 那么就有更大的概率进行更高的贡献, 因此给他们稍微多一点的基本工资也是合理的,但是一个员工的工资不是固定不变的,通常入职后根据贡献不同都会给予调薪的, 这时候学历就靠边站了,谁贡献大谁就拿钱多。

    三年的研究生学习和三年在企业中实际工作的经验也是不对等的, 在学校里读研要学公共课、准备论文、搞乌七八糟的事情,其对人工作能力的锻炼绝对和在企业中真刀真枪干的锻炼强度不一样。 因此那些想利用研究生阶段积累工作经验的同学也要仔细考虑一下了, 是去企业里积累三年的工作经验(赚钱)更重要还是去读研积累三年(花钱)更重要,每个人的价值观不一样,请根据自己的情况判断。

    有一些同学认为的“毕业后就能进入高一个层次的岗位,不用从基层还是熬” 也是错误的, 任何脑子正常的企业都不可能会让你一个刚毕业的学生当领导, 因为人家根本不了解你,怎么能让你当领导?任何人刚进入公司都要从基层干起, 然后根据不同人的能力才得到一步步的提升。

    说了上面几个误解,还有一些同学们的关于考研的想法也需要梳理一下。

    想法一:“想读研进一步深造,研究专业知识”

    这样的同学是中国未来的希望,中国在基础理论方面太差了,需要这样有抱负的同学。但是有这样想法的同学一定要做好心理准备。 在国内的很多大学里, 研究生每天做的工作已经不是“做研究” 了,而是在“乱七八糟” 。如果你问问很多读硕士的同学,他们评价导师好坏的标准就是“是不是有活儿干” ,好的导师可以揽到很多项目,然后分给研究生干,这些研究生都管导师叫“老板” ;坏的导师则是什么项目也没有,学生研一去老老实实上一年课,和在本科的时候一样,研二上半年稀里糊涂的,有门路的自己出去找兼职,没门路的则像本科一样继续在宿舍里LOL、睡觉、 上网,研二下半年就开始准备论文开题,开始了东抄西抄的生活,然后很快研究生三年就过去了,进来时候是 0,出去还是 0,唯一的区别就是多了一张硕士学位证和老了三岁。

    因此如果你的梦想是“进一步深造,研究专业知识” ,那么在选学校、选导师的时候一定要多注意, 最好选在这个领域有名的学校和导师, 如果有可能的话能去美国等发达国家留学最好, 因为在很多领域特别是计算机领域这些国家都是处在前沿, 而且他们的科研气氛也更浓一些。

    想法二:“想通过读研实现转专业、进名校的愿望”

    有的同学由于高考时的种种原因,在本科期间没有读自己满意的专业、大学,想通过跨专业或者跨校考研来圆自己的梦。

    我的习惯还是先泼冷水:企业里是招聘人去帮它赚钱的,因此专业、学校都不是他们关注的对象, 根据我工作这么多年的经验来看, 企业里同事之间根本不知道彼此的专业、 学校、学历是什么,甚至连领导都不清楚。无论是你决定考研还是直接就业,那么都应该把提升个人实力作为首先考虑的因素。

    如果你还是决定跨专业、跨学校考研的话,需要做好心理准备,首先导师对于跨专业、跨学校考研的人通常是有歧视的, 因为考研录取的时候导师有很大的自主性, 因此经常会出现有些同学考试成绩非常高,但是最后仍然落选的情况;其次有的企业里也对跨专业、跨学校的硕士毕业生有一定的歧视, 很多企业招聘里都注明“要求本科和硕士期间的专业基本一致,本科期间院校必须是 211 院校” 等。虽然这些都是一些软性的门槛,只要有能力,这些都不是问题,但是同学们仍然必须做好比别人努力更多、受更多打击的心理准备。

    想法三:“不想找工作,考一考,万一考上呢”

    有一部分同学是怀着“撞大运” 的想法考研的,他们的想法就是“万一能考上呢?就省得找工作了” ,这些同学通常都是用“我准备考研,不去找工作” 为理由逃避就业,但是平时不看书, 连考研的辅导资料都是从图书馆借的, 看两页就扔到一边儿去了。 用脑子想想看,那些每天都没白天没黑夜备考的同学都不一定能考上,这样的大运怎么可能让你撞上呢?

    每年研究生考试的时候都有相当数量的考生根本没去参加考试或者考了一两门就再也没去考,理由很简单,他们根本没任何准备,怎么可能考上?

    因此那些只是“撞大运” 、 “借考研逃避就业” 的同学还是醒醒吧,面对现实,想一想下一步该怎么办才是实际的事情。

    无论是否考研,大学前三年都应该是以学好专业知识,提高自己动手能力为主。

    说了这么多,很多同学看到我很多时候都是在说研究生的坏话, 是不是因为我没有读研, 而吃不到葡萄说葡萄酸呢?。 说实话研究生教育本不应该像我说的那样不好,但是这是现实。任何事情都有两面性,我相信质量过关的研究生学习的利还是大于弊的, 只不过现在很多同学被蒙蔽了眼睛,只看到它好的一面,而没有看到他坏的一面,我在这里把坏的一面讲出来,同学们自己根据这些进行判断自己是否应该考研。

    很多同学害怕做决定、 害怕自己选择道路, 因为习惯了家长为你选择道路, 但是大家要知道做选择的权利是一个人最应该珍惜的权利, 别人可以给你讲不同的路的差异, 但是不同的人走一条路会有不同的结果,最后走路的是你,究竟走哪条路没有人可以代替你,希望大家珍惜选择的机会,选择好自己的路,然后勇往直前的走下去,不要停止!
     


    Question 5.女生的IT之路

    就我的经验值,起码中国北方城市,女性就业率还是比较高的,至于是不是IT职业,并不重要,也有很多女性做的,大可不必担心这个问题。

    当然,女性有女性的弱点,生理上的咱们就不说了,其实对于办公室工作来说呢,问题不大, 关键是结婚生孩子, 根据劳动法, 女性一般是 4~6 个月的产假, 这在很多小公司来说,一个人接近半年不上班,还拿薪水,确实有点难以接受,因此,在招聘时,不知不觉就对女性有点回避倾向,就造成了女性求职困难的现状。

    但是呢,我觉得这是短期现象,为什么呢?一个公司,如果要做大做强,做正规,必须正视这些劳动法规定给员工的基本福利,如果老板刻意回避这些话题,应该说,这家公司也确实做不大。至少,我到现在没有看到哪家超过 1000 人的大中型企业,里面一个女人都没有的。你说是吧?

    所以,这个问题,归根到底,我的理解,还是市场经济的初级阶段问题,即中国的企业刚刚出现,还在进步,目前实力还弱,无力承担太多的社会责任,无法承受女性结婚、生子的一系列额外成本增加,因此导致女性就业渠道偏弱。

    就我的经验而言,目前国有大型企业、欧美外资企业,嗯,台资和港资等企业也是, 对劳动法遵守比较好,反而是中国的民营企业,遵守得不好,让买个社保都磨磨唧唧的,更不要说女性的产假等问题了。 因此, 如果求职时主要针对上述企业来说, 应该问题也不是很大。嗯,国内华为、中兴等大型企业,对女性歧视也很小,可以考虑。

    但是,要注意,这里面也有个门槛问题,国有大型企业,其实福利是比较好的,但是,工资待遇偏低,尤其是进去主要靠关系,很少有凭借真本事能进去的,这个难度很大。其他三资企业,人家是典型的资本主义社会原则,看人不分男女,都是成本,每个人必须创造出效益来,因此,首先必须要真本事才进得去,其次,进去后,人家用人也比较狠,我们常说“女生当男生用,男生当畜生用” 就是这个道理,如果进这类企业,要做好被扒层皮的思想准备。

    第二个提法,我觉得目前女性就业困难,关键还在女性自己。

    目前大学里面有句话:“干得好不如嫁得好!” ,我想大家都听说过。其实是人就有惰性,也有一些劣根性,都想找一些活少拿钱多的工作,舒舒服服地赚钱,这种思想,其实不管男人女人都有。我自己也有,呵呵。

    关键是,社会是公平的,一分贡献,一分收获,哪有那么多不劳而获的事情。但现在的女生,我觉得普遍有点问题,都想走捷径,都想一次革命成功,目前大学校园中,傍大款的不少,很多女生一门心思嫁个好老公,认为这辈子就有靠了,不需要奋斗了。

    因此,在求职市场上,很多女生不是找不到工作,是根本没有一心一意地去找,因为对女生而言,通常都有第二选择,可以靠家里,靠男朋友,等等。这种求职态度上的不坚决,其实无形中,已经给自己关闭了很多企业的大门。有个现象,同等条件的两名女生都面试,一名犹犹豫豫的,一名态度极其坚决,一定要拿到这份工作,通常都是后者获胜,因为企业认为这个人既然这么需要这份工作,那不管能力怎么样,进来后起码会拼命做事。

    那我们再来比较男生和女生,就可以看出显著差异了,其实男生有时候也想靠,但是没得靠啊, 反而, 还有个女生在靠自己, 自己还要撑起一片家庭, 那么, 你说男生求职拼命不?

    但我还是得说,前面女生的这种思维是严重错误的,夫妻也是经济共同体,双方需要共同完成家庭建设,这样的家庭才稳定。一个女性,如果觉得职场艰难,就打退堂鼓,那, 不管是不是程序员,其实我觉得她什么职位都找不到的。

    这样还有潜在的恶果,现在有很多闪婚族,出了校门就结婚,我认为和女性的这种依赖思想有一定关系,但这样的婚姻,是不是稳定呢?

    其实我不讲,大家都应该清楚,女性凭借个人的外貌实现魅力,男人更多的是凭个人的内涵和事业的成就实现魅力,这就决定了,一个女人,魅力最大的时候,是 18~28 这个年龄段,而男人恰好相反,一个男人最有魅力的时候,是 35~45 岁这个年龄段。这中间有落差。

    一个女性,如果坚持以漂亮为本钱,早早地就嫁人,在家里相夫教子,那么,在她 30多岁,年华老去的时候,情况就比较危险了。首先,男方逐渐进入事业巅峰,很多更为年轻漂亮的女性,会青睐这种男人,男人面临的诱惑在加大,其次,这个家庭,十几年其实都是男方一点点赚出来的,女方是享受者,不是建设者,在这个家庭里面渐渐就没有发言权, 经济基础决定上层建筑,不要说对方爱你就会一辈子听你话,很多事会变的。

    如果此时女性再不注意,试图通过控制经济等手段压制男人不会变心,或者采用跟踪,哭闹等极端方法,往往适得其反,最终导致男人离他而去。一旦出现这个问题,女性的问题就比较危险了,十几年没有上过班,自己的专业能力,恐怕仅仅剩下一张文凭了,知识都还给老师了,那她在社会上可以说没有任何竞争力可言。那么,她以后靠什么生存?

    所以我这里提醒一句,现代女性,最好有一份自己的事业,不要轻易依赖别人,记住,今天你有优势,别人会爱你,但是明天当你优势丧失,而男方优势突显的时候,很多时候,家庭并不是很稳固的。最好的方法,有份自己的工作,有份自己赚的薪水,可能不多,但是家庭建设有你一份,男方如果动不动就动歪心思,就是他无理取闹,打官司他都打不赢的。这也是保护自己必要的方法。

    当然,也不要走另外一个极端,动不动就以女强人自居,你的事业是第一位的,男人天天在家里要给你扫地做饭端洗脚水,这也不好,中国社会,毕竟几千年,有个文化风俗在里面,女性再赚钱能力上,总的来说还是不如男方的,以后家里的顶梁柱还是男方,那么平时在家里,让着男方一点,家务活多做一点,让男方回到家,有个休息的感觉,能放松能感到温馨,这样的话,这个男人就是你的,打都打不走。哈哈~

    总结一下,女性的工作问题其实比男性复杂,中国的男性,一般都是一门心思顾事业,把事业做到最好,而中国的女性,永远需要在事业和家庭之间求得平衡,既不能没有自己的事业,也不能放弃家庭,这很难的,不过,慢慢锻炼,总会找到办法。能把握好这个平衡的女性,一般这辈子都比较幸福。

    现在我们回过头来看看IT工作,其实IT这份工作,我觉得女性可以做的,业内有很多加班的,但是这往往是工作刚开始,没有太多经验的情况,待工作一定年限,掌握了一定经验, 加班会越来越少, 其实大多数IT工作岗位, 是不出差的, 基本上是朝九晚五制,做久了,收入也不低,可以满足一个女性对事业和家庭的平衡。因此,我建议就大大方方的学啦~


     

     

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  • 李开复给中国学生的第三封信

    千次阅读 2011-11-23 23:03:00
     祝福中国的学生,当你追求成功、自信、快乐时,不要忘了成功是多元化的,不要忘了自信是自觉而非自傲,不要忘了快乐的人总能理解、接受和喜欢自己。 祝福中国的学生,当你逐步获得成功、自信、快乐时,会发现一个...
  • 像所有著名的外国学府一样,港大的学生能够享受极大的自主权,自己的学习和生活作出弹性的安排。在港大我碰到了来自世界各地的留 学生,通过交流对世界又增加一分认识,视野进一步开阔。在这个多元化而又多姿多采...

空空如也

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如何理解以学生为中心