全文共3440字，预计学习时长11分钟
 
 
 
 
 
图源：unsplash
 
 
 
择业多很多人来说都是一个难题。即使大四的学生，甚至研究生，可能没有认真想过这个问题：“我将来要做什么？”
 
 
 
当点开求职页面上的“开放职位”标签时，起初可能会被纷纷涌来的合适职位搞得手足无措。应该申请哪一个？或者干脆向所有公司发出申请，看看哪些会发出面试邀请？也许你知道自己想从事哪方面工作，但这个职位对你来说真的合适吗？
 
 
 
这也是职业咨询变得越来越必要的原因，考虑从事何种工作会让人倍感压力——谁想困于自己不喜欢的职位？
 
 
 
刚进入大四时，我总是在想该申请什么样的职位。大多数同学都涌向金融和咨询行业，但这些热门行业并不是我的兴趣所在。
 
 
 
在大学时创办的电商企业让我重拾了创业精神，因此下定决心要在科技行业找到一份工作。由于和身边许多同龄人观念相左，所以几乎找不到可以请教的人。
 
 
 
我盲目地入行了。那时，我不断学习尽可能多的技能来提高自己，从而重新开始创业，但后来意识到这并不是我的目标。
 
 
 
四年多的时间里，我做过数据科学家、产品经理、业务战略助理和增长经理（产品和营销方面）。有两家公司（Dropbox和Lyft），我是在它们上市前加入的，因此见证了两家公司上市前后的变化。
 
 
 
 
 
 
我几乎每年都要换一个新的职位，这在科技行业并不常见，但这让我对每个岗位职责及其优点局限性有了更多了解。希望这篇文章能给你一些建议和指导。
 
 
 
 
 
 
岗位职责/益处
 
 
 
职位对于所在公司来说是独一无二的，每个公司都有所不同。例如，Lyft的增长职位工作可能与Facebook的并不相同，与这两家公司相比，初创公司的增长职位就像刚刚出国，亟需探索。
 
 
 
在决定担任某个职位之前，需要询问HR自己将负责哪些项目和/或产品，这一点非常重要。在公司里能获得什么会对自身经验有着极大的影响。
 
 
 
在此，笔者总结了在业务和产品中的四个职位，以及担任这些职位可以获得的高层次优点、限制和技能。这是笔者个人对职位的看法，所以应根据自身喜好做出自己的判断。
 
 
 
产品管理
 
 
 
· 如果喜欢编写文档、协调会议、承担高度责任和压力、经常与人互动、环境切换、高层接触，那么该职位很适合你。
 
 
 
· 如果更希望专门研究职能相关的技能，实际构建产品特色，在一开始就获得跨组织经验（成为高级项目经理即可），那么该职位并不适合你。
 
 
 
 
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业务战略与运营
 
 
 
· 如果喜欢框架结构、撰写文档、协调会议、演讲、咨询、经常与人互动、高层以及跨组织接触，那么该职位很适合你。
 
 
 
· 如果更希望执行战略方面的任务，专门研究职能相关的技能，在公司内拥有所有权，那么该职位并不适合你。
 
 
 
数据科学
 
 
 
· 如果喜欢统计，建模，数字，解决大量问题，那么该职位很适合你。
 
 
 
· 如果更希望领导跨职能团队、接触高层领导、获得跨组织经验，那么该职位并不适合你。
 
 
 
增长营销
 
 
 
· 如果喜欢编写文档、发送邮件、协调会议、快速实验、经常与人互动、环境切换、高层接触、行为经济学、市场营销，那么该职位很适合你。
 
 
 
· 如果更希望从事产品开发工作、专门研究职能相关的技能、拥有一支由设计师和工程师组成的专门团队，那么该职位并不适合你。
 
 
 
增长产品
 
 
 
· 如果喜欢编写文档、协调会议、承担高度责任、经常与人互动、环境切换、高层接触、快节奏环境，那么该职位很适合你。
 
 
 
· 如果更希望专门研究职能相关的技能，致力于与增长无关的核心产品，丰富产品直觉，在一开始就获得跨组织经验，那么该职位并不适合你。
 
 
 
 
 
 
关键经验总结
 
 
 
1. 数据是几乎是所有决策和后续实验的基础。无论是从事产品、增长还是战略，笔者都要经常用到SQL知识和数据可视化技能与跨职能团队保持一致，影响领导能力并评估实验效果。
 
 
 
2. 业务战略与运营为公司内的不同组织提供了整体视图，并且可以接触到高层领导。
 
 
 
例如，在Dropbox，笔者与产品主管、首席运营官和首席客户官在许多高级别项目上密切合作。但是，这一工作没有产品和/或指标的所有权，也不能执行这些战略。
 
 
 
 
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3. 从事产品工作可能会有所回报，但要当心。产品经理就像一个小型企业家，拥有自己的设计师、工程师、科学家团队来共同实现愿景。
 
 
 
如果是正在开发早期产品，那么从零开始并确定产品与市场契合度、与用户沟通并不断迭代MVP，这是件令人兴奋的事。但是如果着手一个相当成熟的产品，就可能会发现自己受到优化功能和策略的限制。
 
 
 
 
 
 
评估公司
 
 
 
1. 如果有意向公司，首先要评估该公司的核心业务。如果产品稳健性和经验是核心，那么加入产品团队可能会很棒；如果公司正处于高速增长期，那么增长团队将是一个不错的选择。
 
 
 
了解公司所处阶段以及其价值将有助于了解自身职位的作用、影响、以及晋升机会。
 
 
 
2. 如果想在未来创业，没有比自己创办公司更好的学习方法。
 
 
 
如果仍然拿不定主意并且需要行业经验，笔者比较推荐的两个领域是：战略职位（接触高层思维，了解公司内部运作方式）和产品职位（与团队一起打造自己的产品）。然而，不要受从众心理影响就去创办公司。仔细想想自己热爱什么以及自己的长远打算。
 
 
 
3. 所选择的职位对下一份工作很重要。因此，如果对于最终意向公司有什么想法，就优先面试能够接近该团队的职位。尤其是想要换个公司和职位时，招聘人员特别看重面试者目前的职位和经验水平。
 
 
 
 
那么该如何处理职位变动呢？
 
 
 
找到最合适职位的可能需要花点时间，可以不断反复试验。即使在尝试了四个职位后（或者五个，如果算上在科技行业从事经济学研究的时间），我仍在努力寻找想要在今后几十年中为之投入的工作。
 
 
 
但到目前为止，我很享受跨团队的学习之旅，而且非常感激有此机会。
 
 
 
 
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没有错误的职位，每个职位都可以学到些新的东西，尽管这听起来很老套，真正重要的是学习过程。根据自身情况，此处给出一些关于如何处理职位的建议：
 
 
 
1.如果你是个想进入科技行业的大学毕业生
 
 
 
· 科技行业的工作对应届毕业生来说可能是个限制，但也有办法绕过这个限制。查看可以申请的应届毕业生项目，比如Google APM、Google APMM、Facebook RPM、Dropbox应届毕业生 PM项目、Lyft APM、Uber APM、LinkedIn商业领导力项目、LinkedIn APM。大多数大公司采用某种应届毕业生轮岗制。可以直接查看这些公司网站寻找机会。
 
 
 
· 优化技能和关系网，而不是职位。职业生涯非常漫长，所以如果没有入职首选公司或想要的职位也不必烦恼。在职业生涯早期专注于获得强大的分析基础；这会让你在未来争取到的许多其他职位中取得成功。
 
 
 
· 如果有创业的想法，那就着手去做。没有比自己动手更好的学习方法了。如果清楚自己想进入产品领域，但缺乏必要的背景知识，那就可以先考虑担任公司内的其他职位，然后在1到2年后转行进入产品领域。
 
 
 
· 也可以给初创公司和小公司发送邮件。这是扩大选择的好方法，很多团队都渴望人才和帮手。
 
 
 
2.如果你希望从另一个行业转到科技行业
 
 
 
· 利用从当前行业中获得的技能，首先找到最能发挥这些技能的职位。考虑先入门，成为公司一员后再换职位。
 
 
 
· 在个人的社交关系网中打听一下以得到旁人的举荐。这样得到面试的机会就大得多。
 
 
 
 
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以下是笔者其他行业的同事们转岗的一些例子：
 
 
 
· 顾问→产品管理、业务战略与运营、增长产品/营销
 
· 财务→企业发展、财务规划与分析（FP&A）
 
· 某处分析师→数据科学、产品/数据分析、FP&A
 
· 初创企业→产品管理、增长产品/营销
 
· 营销→增长营销、品牌营销、产品营销
 
· 架构→产品设计
 
 
 
3.如果你希望在科技行业内转岗
 
 
 
公司内部转岗相对来说比较容易。如果已经物色好某个职位，可以先和那个团队中的成员谈谈，看看是否有机会在自己工作的同时和他们一起做一个小项目。
 
 
 
与经理谈一谈，看看他/她是否能介绍或帮助你转岗。经理的责任是确保你的事业成功，不管是在你处于当前团队还是其他地方，但是如果不太愿意和经理交谈，也是可以理解的。也可以先让对方团队向你伸出橄榄枝。
 
 
 
公司之间转岗更困难一些，但并非无法实现。因为没有机会与心仪的团队一起完成项目，所以需要依靠面试过程。笔者的建议是找个推荐人，换一个较为类似的职位（比如，从数据科学换到商业战略领域，从分析换到增长领域）。
 
 
 
记住，如果要变动职位，则可能需要降级。如果你是一个5级的商业战略家，则可以会降为4级的产品经理。
 
 
 
 
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还有很多职位没有谈到，如FP&A、产品设计、产品营销、用户研究等。本文只讲了笔者担任过的职位。职位千变万化，即使只是某一点上小小的区别也会有着千差万别的不同，这实在值得我们去仔细研究。
 
 
 
 
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调剂相关：
 
考研机构
 
越早准备越好，为何呢
 
一志愿和调剂是不冲突的
 
调剂表面上是一场信息战，本质上是心里站
 
最关键是两个因素：分数、本科院校
 
只有在这两个东西过硬的情况下，调剂信息越全越好，但是否是越全越好，其实在于哪些是你愿意去的
 
在这个过程中会遭遇冷眼
 
调剂信息收集：
 
最权威是目标院校的官网，本科较好，就看那几所，收集信息为往年情况、能调到什么专业，今年就盯这几所。
 
小木虫，等市面上调剂信息，QQ群的关键词，还要确定信息的准确性，
 
调试过程
 
网址一
 
有用信息摘录：不要等到一个一个院校除了调剂公告再去联系，那样就太晚了。要把过去三年有调剂机会的院校全部查找清楚，仔细研究调剂学生的水平，进而了解该院校的调剂要求和偏好。
 
调剂院校信息的问题
 
院校信息的全面性：即
 
信息丰富度：有调剂学校来源
 
本专业每所往年有调剂名额的院校的往年调剂名额，近几年调剂名额的变化，每年尤其是去年的调剂成功同学的成绩，一志愿来源，调剂报录比。
 
有调剂学校录取同学的成绩：中位数即最低分，以及这个分数和当年国家线的差值。
 
还有调剂学校一志愿院校，反应学校在接受调剂生的时候的偏好。
 
另外调剂政策和考研形式每年都会有新的变化。多对比这些院校近几年招收调剂同学的分数段变化，防止出现爆冷或者暴热。
 
网址二
 
列表格的信息
 
作者：二宝
 链接：https://www.zhihu.com/question/40403776/answer/144226112
 
1列一个excel表格，内容：学校名称、是否211/985、所在地、研究生院的招生办电话、招生办网址、你能调剂的专业所在学院及专业名称、学院电话、学院网址；这是个耗费时间的工作，但是非常值得，可以方便之后及时的信息查找；另外不要遗漏好的学校，因为有时候你认为很热门的学校会出现调剂名额！比如，中国政法大学之类的，也可能有调剂名额的！！！所以请大胆广泛的往表上填学校。
 
2、筛选目标院校，即根据excel表格里的学校，在考研论坛及学校官网找寻往年调剂信息，我是以5年为期间，5年内有过合适专业调剂名额的就用另一种颜色标明，作为重点目标院校；
 
3、查找目标院校的目标导师，一个学校一个学院不能挑太多个，1~2个就好，把姓名、联系方式及作为目标的原因记录在之前的excel表格中，给他发送邮件（发过的需要做标记），在邮件中简单介绍自己情况并附带一份较详细制作较好的简历（既然要调剂所以兼顾着找工作，简历制作都是必需的，针对不同的导师或公司需要修改一下），并要求给你较为私人的联系方式，比如电话之类的，这样可以得知老师是否真的愿意进一步帮你或是提供信息。关于导师选择，我个人通过无数不要脸的投递邮件发现，这类导师一般比较热心而且会给你较好的帮助：**年轻的特别是才毕业的刚有指导研究生资格的、**和你一个学校毕业的或者在你的学校有过工作经历的、和你本科方向非常吻合的、和你一个地方的导师，特别是第一点！
 
4、选择收到回复的导师保持较为密切的联系，并且进一步表示自己想成为其研究生的愿望，注意老师的问题尽量诚实的回答，真诚很重要，向老师直接询问调剂名额的情况或是让老师介绍学长学姐，了解调剂及复试的直接情况。
 
5、当有学校开始调剂后，便每天查看目标院校的招生网站并且开始定时给各个目标院校的招生办拨打电话，脸皮厚点没关系的，如果招生办电话打不通或是没有比较准确的信息，可以给学院打电话询问，将有确切调剂信息的学校进行单独记录，没有调剂名额的学校从目标院校中删除。
 
6、得知学校有调剂名额之后，按照学校要求填写各种表格，并且记录已经填写过调剂表格的学校，并在考研论坛上查找该校的调剂生群，及时掌握调剂信息；
 
7、等待学校回复，一般学校都是在填调剂志愿之前就有回复，甚至很多学校在调剂开放之前就已经完成复试，只等调剂网页开放，当收到目标院校调剂复试的通知以后，再填写调剂志愿；可以填写三个，注意接受了一个复试之后可以填写新的，保证有几个调剂复试，但也绝不能答应太多个复试，3~4个你比较有把握的就好。有可能你没有收到学校主动的通知，那么就需要在到时填写调剂的页面被动等待，那成功的概率非常小，而且来不及准备复试。因此请尽量主动询问招生办是否开始复试，自己是否能够参加复试，如果学校表示可以，则在填写调剂志愿后督促对方学校同意你的调剂复试申请。
 
8、参加复试，英文的自我介绍一定要有，中文的也准备一份，本科的成绩和相关获奖及各种证书同样重要，请备好相关复印件。针对笔试，请一定联系学校参加过复试的学长学姐，他们的意见是最最权威的，也往往能给你更好的复试建议。针对复试前要不要见之前联系的导师，如果有条件和时间，见面是最好不过的，可以最好的表达到自己的诚意，不过最终决定能否调剂成功的还是复试成绩，这个是不能改变的重点，导师不能决定复试成绩，至少我调剂的院校是这样的。
 
邮件发法：
 
关于邮件怎么写，要有礼貌，这点是必须必须的，请务必写出老师的称呼，千万不能写错，显得更真诚不是群发，另外就是根据老师的页面介绍中对学生的要求简洁地展现优势，特别是学术能力和专业学习能力，一般老师都会特别青睐数学和英语好的同学，所以这两科有优势的同学请一定写出来。当然所有的都必须比较真诚！另外邮件要附上自己的姓名和联系方式！邮件要有主题，让老师知道你发邮件的目的！（这个是我发邮件的模版之一，也写得不好，不要嫌弃）（这个是我发邮件的模版之一，也写得不好，仅做参考）
 
 
简历请迎合不同学校不同导师的需求进行修改，本科成绩、四六级、雅思、BEC、计算机二级及各种专业证书都是亮点，有价值的实习也是不错的；简历格式请用word做好之后存为PDF，这样无论对方的电脑是哪个版本的office都不会受到影响。简历名称要写自己的名字和联系方式，方便老师查看。
 
 
下面还有一篇可以看看
 
网址四
 
如何获取调剂信息
 
[小木虫网址]：比较乱
 
小木虫是一个学术交流论坛（http://muchong.com/bbs/kaoyan.php），里面有个板块就是调剂信息，作为论坛，小木虫上的信息都是私人发布的，一般由导师或者课题组学长来发布缺额信息。所以小木虫上的信息都是鱼龙混杂的，信息很多，但是都是需要邮件联系导师或者课题组的。我在小木虫上投了很多，最后回复的很少，但是有机会最好都试试
 
中国考研网网址：不及时
 
微信公众号研路领航人：买资料
 
研究生官网、学校及学院官网等信息比较零碎
 
中国研究生招生信息网：慢的抠脚，等你发现调剂信息的时候，坑位已经被占得差不多了
 
考研调剂怎么联系学校？
 
十有八九不理你，保持好心态，被吼很正常
 
联系学校、导师、教务处
 
预调剂的多关注
 
避开吃饭，快下班、午休等时间
 
要表达感激
 
预调剂学校
 
对学校的认知
 
自我介绍：
 
介绍自己一志愿情况+本科+专业
 
将自己为什么要考这个专业
 
凭什么能调
 
未来展望
 
要求：层次分明、简洁大方、有重点突出核心内容
 
字数不要太多
 
英语两分钟
 
专业问题 为什么比是什么重要
 
气场
 
查询初试科目
 
https://yz.chsi.com.cn/zsml/zyfx_search.jsp
 
预调剂
 
https://zhuanlan.zhihu.com/p/57528769
 
https://www.zhihu.com/question/396460400/answer/1772386430
 
什么是预调剂
 
调剂预报名是指在研招网调剂系统打开之前，有缺额的院校会发布信息，统计学生信息，在系统打开后,会优先让填写过预报名信息的人员去复试。
但总的来说，调剂是否成功还是要看你的分数、毕业学校、第一志愿报考学校。中国研究生招生信息网调剂系统开通之前，可以在多个学校的调剂系统平台填申请。(指的是各个院校内部调剂登记)。
如果研招网调剂系统开通前，你在五个学校的调剂系统平台填了信息，那么中国研究生招生信息网调剂系统开通后不会显示之前填的学校和信息。
两者没有任何影响，各个高校内部的调剂系统是无效的，只是供各个高校内部使用的登记信息。学校会提前看到你的调剂信息，会给你一个有优先获得调剂成功的机会。
登记了有优先权，但是还必须在中国研究生招生信息网调剂系统申请调剂，否则在各个高校调剂系统申请的无效。调剂提前联系学校，等中国研究生招生信息网开通调剂系统尽快调剂申请。
 
注意事项
 
1、确认各校接受调剂材料的截止时间
 
非自主划线院校一般在公布复试时间前后就会停止接受调剂申请，请考生千万注意进度，但截止之后也可以继续联系。
有些同学在调剂的时候，只找与自己所报专业完全相符的去调剂，这样范围就相对小了一些。在规则允许的前提下，考生也可以联系相近专业或者相近的专业硕士。
 
电话问题
 
你需要问复试的时候专业课是什么，外语怎么复试，复试的时间大概是什么时候等等。
 
我一直强调在调剂的时候要多和本专业往届的师兄师姐联系，师兄师姐们是最了解该学校的实际情况的，他们手里有可能有往年的复试真题，他们也可能参与到复试试卷的出题中，更重要的是他们给你推荐的导师是经过自己亲身考察的不会坑你。
 
https://www.zhihu.com/question/379140510/answer/1085894806
 
https://www.zhihu.com/question/28678664/answer/147418977
 
打电话是放在最后的！！有别的办法一定不要把时间浪费在打电话上！！能去找学长学姐就去找！找他们问教授博导硕导的邮箱！发邮件！
 
模板：
 
打给研招办情况：
 
多打几遍才能通，给招办打电话，必须简明扼要。若是学生，询问一下招办老师什么时候值班，若是研究生，聊聊复试事情。
 
打给专业所在院系
 
多是老师值班
 
打给专业导师
 
建议先邮件沟通。一直不回就打电话。
 
如何找导师邮箱
 
一就是通过知网，建议去淘宝买一个账户，很便宜的，知网搜单位或者搜单位，然后下载看导师论文，里面很多是有导师邮箱或者通讯联系方式的。
 
另一个是院校qq表白墙，用qq搜索一下调剂学校的表白墙，然后发一下求助，求告知那个导师的邮箱地址。
 
我觉得还是不管花钱的免费的，尽量多加一些调剂群，现在我加的很多收费调剂群都是十几块钱二十几块最多没有超过五十块的，比起二战，真的很划算了。在群里问问题也不要当伸手党（这样真的很讨厌哦
 
出线前：给研招办打。
 
出线后：34所出线后，是打电话的最佳时机，因为大概学校也都知道自己的基本情况了，问也有的问，也比较容易问出来想了解的情况
 
在知道自己是否能进入该校的复试/调剂之前，不要给导师发邮件，如果你履历比较优秀，最多也只能给一个不知道是否为面试官的老师留下一个不错的印象，导师没有资格也一般不了解关于分数，划线，调剂之类的信息。如果你的简历没有什么特别之处，就更加没有必要发了。只需要等院线/调剂复试线，确认自己过线后，可以给老师发邮件介绍自己，表明自己讲进入复试，和自己的意愿
 
国家线时间
 
据往年情况，34 所自划线院校分数线和国家线，一般会在三月上旬出来。同时院校调剂信息陆续出炉，但是集中于在国家线公布前后。如果不主动出击，对自身合理定位，坐等各个学校公布调剂信息，就会非常被动。
 
往年也有调剂、什么时候出调剂、一般会不会接受我这种条件的（接你电话的老师，那我接下来应该怎么做。
 
考生编号
 
前五位数字恒定，为报考院校代码。
 
中间五位或为报考院系代码，或为地方招生办等考点代码，
 
后五位一般为该院系报考序号，也有可能为该报考点考生序号。
 
 
项目问题
 
老师想知道的重点在于，这个项目你学会了什么，做的过程中遇到了什么困难，你是怎么解决的，最后有什么收获。
 
就拿我室友来说，他本科挂过不少门，无项目经历，初试也不算靠前。尽管如此，但是他在复试前花了狠功夫，把计算机基础知识（这块儿向目标院校学生打听，看老师喜欢问哪方面的问题）掌握的很牢固，也过了上机，成功上岸北航（当然他一路下来运气也都不错，他那年北航学硕报的人相较往年比较少）。
 
如果是20考生，来不及的。复试老师不会在这上面为难跨考生，他们面试时看重你的计划和目标。准备一些硬性项目比如上机、英语口语等就足够。
 
多搜罗一些计算机领域，尤其是给你复试的导师们研究的方向和课题，比如，人工智能的核心技术原理和知识点，人工智能发展方向，人工智能目前有哪些应用，未来还可以应用于哪些领域，人工智能目前还有哪些限制和问题需要突破和研究等等。然后狠狠的恶补一下领域知识和新闻资讯，复试的时候，就说你对某个领域非常感兴趣，然后就这个领域的问题和未来发展多聊聊。
 
复试问题
 
知乎
 
谈谈理工科老师想要怎样的学生。简单说，导师想要肯干活、能干活的学生。
 
那导师是怎么判断一个学生是不是愿干活、能干活？看本科经历、兴趣爱好、能力品质。
 
本科经历中有专业竞赛的，导师会比较感兴趣，从中了解学生如何解决问题。所以，给导师的简历，不要觉得比赛成绩不佳就不写进来，事实上导师更关心比赛的经历而非结果。兴趣爱好是用来判断一个学生是否阳光开朗，能否与周围的人友好相处。一个爱好各类体育运动的学生，大概率是个阳光积极的学生。能力品质主要是看学生能否承受压力，能否在科学难题面前采取正确的态度与方式来应对。
 
**英语怎么准备都不为过。**英语贯穿整个研究生生涯：看英文文献，撰写英文论文，参加国际学术会议，与研究者用英语交流，出国……所以导师们会非常关心你的英语水平。复试面试的时候可能会让你用英语自我介绍，用英语介绍做过的实验，用英语回答专业问题。老师能从英语中了解你的外语水平、专业水平、逻辑能力。总之，准备复试的时候花再多时间在英语上都不为过。
 
跨考的同学，一定会被问为何要跨考到现在的专业，这时候要注意“避重就轻”。老师不关心你以前专业，不关心你以前学得怎样（如果以前绩点非常好可以提一下）。你的回答要包含以下要点：共同点、兴趣、认识。
 
共同点——这两个专业，有什么本质的东西是一样的？比如环境与计算机，有一个共同点：方法可行、成本可控、步骤有限的情况下解决问题。这个点是为了证明你跨专业学习的可行性。
 
兴趣——你真的喜欢这个专业，而不是仅仅出于利益考量才做的选择。这当然非常重要，既然跨考了，如果还选择自己不喜欢的专业，不仅自己未来三年过得不爽，导师心里也难受。
 
认识——你对新专业有哪些认识：研究什么，基本方法，未来前景。可以稍加鼓吹，但要把握度，不然复试考官觉得你肤浅与虚伪。
 
如果你是工作以后再考，你要传达自己对提升专业能力的渴望，工作以后对这个专业有什么新的认识。
 
问题的重点是第二种“引子”：它的作用并不一定是证明你强，而是让你和老师面谈时有的聊。
 
也就是说，这些项目可以很简单：比如看（以后研究方向的）慕课、书、论文，以及看你所报的导师的论文等等都可以。（当然最好应该发一篇论文，多水都行，无类别会议很简单。。）举个例子，你要学机器学习的话，那就看看西瓜书、统计学习方法、cs231n、cs224之类的，总能让你和老师有的聊。不然面谈问你算法、操作系统、数据库、网络甚至聊理想什么的多尴尬。
 
能力的渴望，工作以后对这个专业有什么新的认识。
 
问题的重点是第二种“引子”：它的作用并不一定是证明你强，而是让你和老师面谈时有的聊。
 
也就是说，这些项目可以很简单：比如看（以后研究方向的）慕课、书、论文，以及看你所报的导师的论文等等都可以。（当然最好应该发一篇论文，多水都行，无类别会议很简单。。）举个例子，你要学机器学习的话，那就看看西瓜书、统计学习方法、cs231n、cs224之类的，总能让你和老师有的聊。不然面谈问你算法、操作系统、数据库、网络甚至聊理想什么的多尴尬。

随着秋季校招落下帷幕，网上的各类招聘数据也已分布，大数据行业工程师以平均月薪11,600元领跑全国，成为“超高薪、高大上”的代名词。如果你学的是大数据相关专业，那么恭喜你，你的发展良机来了，如果你想要转行大数据也为时不晚。本文将利用从前程无忧招聘网站收集的7万多条大数据岗位招聘信息，分析当下大数据热门的就业和发展方向和技能需求，帮助相关专业在校生和想转行大数据的职场小白们找到适合自己的职业目标和发展方向，成为大数据时代的就业“新宠”，实现高薪梦想，走向人生巅峰！
 
数据说明：
 
 
 
 
一、前景光明的大数据行业
 
 
数据源：百度指数
 
《纽约时报》在2012年的一篇专栏中就曾称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。随着近年来互联网和信息行业的发展，数据量正在加速增长膨胀，人们越来越多的意识到数据对企业的重要性。从上图所示的“大数据”百度搜索频次可以看出，从2012年开始其搜索热度在全国范围内迅速增长，经历了2017年一个爆发年之后，至今仍不断受到广泛关注。
 
 
数据来源：中商产业研究院
 
随着国家大数据战略的实施和人工智能、云服务、物联网等产业的高速发展，我国大数据产业规模正呈现逐年增长趋势，预计到2021年将达到8000亿元。同时，从数据类型份额的角度看，物联网等极具活力大数据类型将出现大幅增长，为大数据企业带来了新的发展良机。
 
高速发展的产业意味着巨大的人才需求。根据清华大学经管学院联合职场社交平台领英（LinkedIn）发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2018年我们国家大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。为满足人才需求，国内各大高校已开始设立数据科学和大数据技术专业，这意味着未来将有大波的大数据专业人才涌入人才市场，那么怎样才能在大数据领域立足且有一个好的发展呢？
 
二、大数据就业分析
 
由于与大数据相关领域和技能有很多，在任何招聘网站上搜索“大数据”都会得到五花八门的各种职位，比如数据分析员、大数据架构师、大数据开发工程师等等等。下面我们就将对此做深入分析和解读，帮助大家找到自身定位以及适合自身发展的职业目标。想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊：522189307
 
首先，由于不同地区的大数据行业发展水平处于不同阶段，对各类数据岗位的要求和薪资等方面的定位采取的标准不统一，甚至可能存在本质上的差别。为了给读者提供具有指导性的意见，本文拟聚焦大数据产业发展较为领先、人才较为丰富的城市，此类城市的企业对大数据人才的需求信息发展得相对成熟和规范，更具有代表性和可分析性，以为读者提供更具指导性的就业参考。
 
 
数据来源：《2019中国大数据产业发展白皮书》
 
根据大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同完成的《2019中国大数据产业发展白皮书》显示，全国大数据人才主要集中于一线城市。北京、上海、深圳、杭州、广州是信息技术发展的引领者，阿里、百度、腾讯、滴滴、美团、小米等老牌互联网企业和新兴独角兽企业都集聚在这五大城市，这些城市拥有大数据产业发展的土壤，聚集和培育了大量的大数据人才；同时这五大城市经济发展水平高、企业薪酬待遇好、大数据企业聚集度高，为个人成长提供全方位的条件，吸引并留住大量资深的大数据人才以及全国范围内大数据相关专业的毕业生。截至2018年底，全国大数据核心人才约200万人，这五大城市大数据人才总和占比达到47.5%，大数据人才储备属于第一梯队。
 
除此之外，我们还发现搜索结果中包括很多与“大数据”相关性并不大或名称比较模糊的职位。比如数据分析专员岗位，虽然需求量很大，但是从职位要求角度看并不涉及大量数据的处理和分析工作，以及与大数据相关的技术要求。另外还有助理、咨询顾问、设计等，本文都做删去处理不进行讨论，具体处理过程如下。
 
 
1、大数据时代谁最热门？谁最高薪？
 
 
首先从需求量角度看，大数据开发工程师无疑是最热门的职位，其次是数据分析师，两者的需求量占比分别为28.7%和25.8%，包揽了总需求的一半以上。排名第三的是算法工程师，占总需求的8.9%，之后是产品经理。架构、数据库开发、运维和数据挖掘工程师的需求量相近，均在4%上下，相对较低。需求量最少的是数据库管理员，仅占总需求的1%。
 
 
薪酬数据通常以区间形式（如1.3-2.5万/月）发布，所以本文计算了各岗位给出的最低薪资和最高薪资的平均值以反映薪酬情况。从结果来看，算法工程师和数据架构师的薪资水平最高，平均月薪分别为21-35k、23-34k，但同时算法工程师的薪资跨度也较大，可能与工作年限是紧密相关的；数据分析师虽然有第二大需求量，但是工资区间最低，不过平均月薪最低也有12k；相较而言，需求最大的开发工程师薪资水平也是很可观的，月薪在14k到22k之间。
 
2、发展好才是硬道理
 
相信看了上述需求和待遇的数据，你已经有了心动的职位。但是它未来可能的发展是怎样的，适不适合长期发展？想转型又要具备怎样的硬件条件？职业生涯是一场马拉松，而不是冲刺跑，想要实现升职加薪、年薪百万的梦想，就一定要有规划和目标，才能更有动力、有方向性地学习和积累经验和资源，让自己在大数据行业快速成长起来。基于此，下文将从薪资和岗位要求的角度对热门职位的发展前景做深入分析，希望在提供职位信息的同时，能够引发读者一些关于长期职业规划的思考。
 
 
首先，不同发展方向的职位有着不同的核心技术和职位诉求，所以在做深入探究之前，有必要对热门职位按照诉求进行归类。本文通过总结发现这些热门职位主要可归结为业务型的数据分析方向，以及偏技术型的数据挖掘、开发/研发和运维四种就业方向。
 
资历vs需求篇
 
 
企业对同一职位有不同的资历需求，有些岗位并没有很大的发展空间。因此从长远的角度考虑，要做好转型晋升的打算。基于此，我们先从企业对于各岗位不同资历的人才需求量进行分析，并总结出了一些特征职位。
 
高端职位：大数据架构师、产品经理、大数据平台开发工程师
 
这一类职位对于经验的要求较高，属于大数据行业较高级的职位，也就是说是想要长远发展或晋升可以考虑的方向。从热力图中可以看出，大部分职位的主要需求集中在具有3-4年经验的人才，而架构师集中在5-7年经验，且占比达到61.3%，而对于只有1-2年工作经验的求职者，需求量只有2%，可见该岗位是最看重工作经验的。产品经理和大数据平台开发工程师的需求则集中在3年以上。
 
入门友好型职位：数据分析师、数据库管理员、运维工程师和数据库开发工程师
 
这一类职位对工作经验较短的人才需求较高，是职场新人或想要转行大数据可以考虑的方向。对于工作经验要求最低的是数据分析师，该岗位近50%的需求只要求1-2年工作经验。虽然入门门槛较低，但是该岗位的持续发展性相对较低，大部分企业对于资深级别的数据分析师需求较低，因此竞争也会较大。结合上文看，长远角度可以考虑向同属业务型的产品经理路线发展。
 
除此之外，数据库管理员、运维和数据库开发工程师对于经验要求的门槛也相对较低，有超过10%需求仅要求1年经验，超过三成仅要求1-2年工作经验。但是相对于数据分析师，这三个入门友好型职位的主要需求还是集中在3-4年经验，特别是数据库管理员对资深级别的人才也有近25%的需求量，可以说这一就业路线的纵向发展性很高。
 
薪酬涨幅篇
 
那么，如果在同一条路线上持续发展，工资能涨多少？这也是大家在做职业规划时会考虑的重要因素，下面我们来对薪资涨幅做具体分析（下文统称1、2年经验为入门级，3-4年为中级，5-7年为资深级）。
 
 
数据挖掘方向：
 
首先，从事数据挖掘方向岗位的入门级职位薪资最高，且薪酬增长快，始终优于除架构师外的其他岗位，工作第二年会有平均高于4000元的加薪待遇，这也是所有职位中同级薪酬增量最大的。具体来看，初级数挖工程师平均月薪可达14,306元，而初级算法工程师的平均月薪则更高，达到18,410元，只要1年工作经验就有望拿到接近甚至超过其他岗位工作3、4年之后的薪资。这无疑说明了目前数据挖掘方向的人才在这几个领域中稀缺性最高。
 
数据分析方向：
 
产品经理是起薪其次高的职位，初级水平可拿到平均14,000元的月薪。但是相比于其他职位，产品经理的薪资增长较慢，在工作第二年的平均月薪仅有15,000元。只在达到3-4经验的时候才会有大幅加薪，平均可达21,000元/月，达到资深水平之后也只有2,200的提薪。另一方面，同属分析方向的数据分析师虽然初级起薪较低，平均月收入仅10,000元，但是薪酬随着资历增长的速度较快、较稳定，初级到中级平均加薪3000元，且资深数据分析师虽然需求量小竞争大，但是平均月薪可达26,000元。不过需要注意的是，由于企业的叫法不同，资深分析师可能会偏向数据挖掘，如上图所示的薪资水平也是趋近的，所以可能相较于初、中级更偏向于技术型。
 
开发/研发方向：
 
开发类职位中数据架构师的薪酬最为可观，有2年经验的初级职位平均月薪可达23,475元，甚至高于具有5-7年经验的其他运维职位。但是该岗位看重工作经验，对1-2年经验的人才需求量较低，几乎不会接受1年经验的求职者。并且尽管起薪高，架构师的薪资增长缓慢。
 
大数据平台开发工程师的薪资水平和增长情况略优于数据库开发工程师，但是两者极为接近，初级职位薪资在11,000-14,000之间，从初级到中级平均提薪1,500-17,000元，资深职位平均提薪5000-6000元。
 
运维管理方向：
 
运维工程师和数据库管理员的起薪是最低的，入门级的平均月薪低于10,000元。但是运维工程师在第二年会有较大幅度的加薪，增幅达到43%，涨薪之后每月平均收入为13,642元，也是较为可观的。同时随着两者职位资历的增加，中级和高级的职位会达到相近或略低于开发工程师的水平。
 
3、你看好的职位在看这些
 
相信看了上文的分析，你已经结合自身对目标职位或方向有了初步的规划。接下来，我们就从学历和技术能力两方面分析一下，要达到职业目标有哪些“硬件”要求。
 
学历篇——拼经验or拼文凭？
 
求职时学历背景通常是企业很看中的，我现在的学历是否可以支撑我实现几年后的职业目标？通过积累工作经验是否可以弥补或代替学历的不足？接下来，让我们通过分析四类职位工作年限和学历要求的关系来明确这些点。
 
 
首先数据分析方向，随着资历的增加，企业对于大专及以下学历的偏好明显降低，可见经验难以取代文凭的重要性。特别是数据分析师，从初级的40%需求量降低到了5%，因此虽然好入门，但是想要在此方向发展拥有本科文凭是必要的。但是两种岗位主要还是偏好本科学历，有本科背景即可以满足95%以上的岗位需求。其中数据分析师虽然对于硕士及以上学历的偏好相对高一些，但也只有3%-4%，并且如果想如上文所述转做产品经理，学历背景是绝对够的。
 
 
从上图不难看出，数据挖掘方向的薪资待遇虽然最好，但是也是对学历要求最高的。首先不难看出，两种职位对硕士及以上学历的偏好都很强，且入门门槛很高。工作经验只有1年的数挖岗有12%的需求要求博士学历，硕士及以上近20%。但是从长期发展来看，这种对较高学历（硕博）的要求是可以通过相关工作经验来替代的。不难看出随着资历的增加，企业对于硕士或者博士学历需求减小，对高学历的已经不是那么看重了。
 
另一方面，算法工程师则对初级岗位有超过三成需求要求硕士学历。虽然随着工作经验的增加，企业对高学历的偏好有减弱的趋势，但是始终超过25%。可见要想往算法工程师方向发展，拥有硕士学历是较好的。
 
 
大数据开发方向三个主要岗位学历要求较为宽松，本科背景是主要需求。资历较浅的架构师可能要求硕士学历，但是该岗位的主要需求集中在5-7年经验，对硕士学历需求只有1%。数据库和数据平台开发工程师对于大专及以下的学历需求虽然随资历增加而减少，但是资深级别和初级差别不大，因此在开发/研发方向的职位更加看重相关经验，学历只是作为入门级的门槛，对长期发展的影响并不大。
 
 
比较而言，运维方向的职位对学历要求相对最为宽松，入门级岗位学历要求最为开放，超过一半以上的初级数据库管理员只要求大专学历，初级运维工程师也有近一半此类需求。从长期发展角度看，前者对于此类背景的候选人需求有减少趋势，但是仍有超过1/4资深岗位并不要求本科学历。而后者的缩减比例较大，由46%降到了17%，可见此方向入门容易，但是长期发展的话运维工程师会比较挑学历。
 
技能篇——数据分析和数据挖掘类
 
 
 
 
首先从总体上看，Python是数据分析和数据挖掘类岗位用到最多的分析工具，其次是R语言，数据库方面SQL是主要的工具。
 
具体来看，四者中偏业务型的分析师和产品经理职位对电脑技能的提及频率更低。对于产品经理来说，使用最多的是使用交互设计软件Axure，其次是流程图/思维导图工具，以Visio、XMind和MindManager为主，另外还有5%的需求提及PPT和SQL技能。数据分析师的技能要求集中在各种分析工具，最主要的是Python，其次是Excel和R，少部分职位要求会使用SAS、SPSS和可视化工具Tableau。
 
数据挖掘工程师需要更强的编程能力，需要掌握Python/R/Java/Scala，且要求有Hadoop/Spark的工程实践经验，精通SQL/Hive是必须的。算法工程师和数挖工程师的技能体系大致相同，除了对基础编程Java和C++的需求更多一些。
 
技能篇——大数据开发和运维类
 
 
 
 
 
首先，开发和运维方向的岗位主要技能要求重叠度较大，SQL/MySQL是必备的技能，熟练使用Linux操作系统也是必不可少的，但是各岗位侧重使用的工具不同。
 
开发工程师和架构师对于Hadoop、Spark平台和Spring、Hive、HBase等工具的要求较高，开发语言方面主要使用Java，对于Python的偏好不高，不同点是开发工程师对Redis数据库的提及率比较高，架构师对于Kafka系统操作的提及率比较高。数据库管理员和数据库开发岗位对于大数据平台及各组件的提及率较低，技能要求比较集中于熟悉MySQL/Oracle数据库、Linux操作系统和Shell编程。如果想向其他路线转型的话，需要补充Hadoop平台相关的实践经验。运维工程师处于中间位置，技能要求比较全面，因此如果向其他方向转型技能层面上是比较容易的。
 
小结
 
总结上述分析，数据分析师是比较适合编程能力较弱、偏业务型人才的大数据入门型职位，且企业对其需求量很大，求职者需适当补充Python、Excel、R等几种分析工具的使用经验。长期来看如果想往产品经理方向发展最好在简历中体现出交互设计和流程图绘制工具的应用；如果想往数据挖掘方向发展，则要向数据的底层收集、存储、计算工具拓展技术能力。
 
入门数据挖掘工程师比较适合有专业领域知识、拥有硕士学历的技术型人才。学历背景不足的话，在相关工作中积累所需经验，也是可以弥补学历不足。长期角度，数挖工程师如果想要向算法工程师发展，需要更扎实的底层编程能力，同时较高的学历要求也反映了算法工程师需要很强的理论能力和钻研精神。
 
平台开发工程师是比较适合已有Java开发经验的技术人才转行大数据的目标职位，且该岗位目前的需求量很大。长期来看开发可以向架构师发展，在技能和学历上都没有太多要补足的，主要需要的就是工作经验。有此目标者不妨尝试接触不同的团队、架构和技术，从而锻炼设计架构、领导和沟通能力，也可以入手咨询行业以接触更多样性的问题和团队，充分积累经验。运维和数据库方面的人才也可转做开发，技术层面需要补充Java的编程能力，其次是Hadoop平台的相关知识，且最好拥有本科学历。
 
俗话说“男怕入错行”，大数据行业虽然热门，希望大家不要随大流式的追随，而是先站在更高的角度看清企业的需求和岗位的发展路线，并结合个人能力做好职业规划。有针对性的求学或求职，才能积累有利于自身长远发展的经验，找到最适合自己的岗位，在大数据时代走得更高、更远！

编程语言是一种包含了一组能够产生各种输出性指令的语言。它常被用于通过计算机编程来执行各种算法。虽然每年都会新产生大量不同的编程语言，但是只有那些易于使用和理解的编程语言，才会得到市场的认可，才会被开发人员大量使用。
 
通常，编程语言由两个部分所组成：语法(形式)和语义(含义)。
 
语法
 
它是编程语言的表面形式。
大多数编程语言都是纯文本形式的，因此它们会用到诸如：单词、数字和标点符号等文本序列。
编程语言语法一般是各种文本符号的组合。
 
语义
 
即：编程语言的含义，通常包括两类语义：
 
静态语义 - 定义了在标准句法形式中，那些难以或不可能表达的有效文本结构。
动态语义 - 必须指示机器来对数据执行各种操作。
 
头部编程语言的特征和未来范围
 
 
如上图所示，目前流行的五种编程语言，普遍针对的是不同类别的开发人员(如：初学者、普通程序员和专家)，以及不同的开发用例(如：Web应用、移动应用、游戏开发、分布式系统等)。下面我们来逐一进行讨论。
 
Python
 
它是一种通用的编程语言，可用于构建简单的工具和代码库。对于普通的后端Web开发、人工智能、数据分析、以及科学计算来说，Python是一项不错的选择。由于简单易学，因此许多开发人员都会使用Python来构建其生产力工具、游戏、以及桌面应用。
 
如今，Python有着多种实现方式，包括：针对Java虚拟机的Java语言脚本—Jython;针对公共语言基础结构且由C#编写的IronPython;以及由RPython编写的、并翻译成C语言的PyPy版本。这些实现方式都能够通过使用不同的模块，与其他语言进行交互。而这些模块中的大多数都是由开源社区免费为用户开发的。
 
Python的优点
 
Python语言的不同功能可以组合并开发出各种应用。通常他们具有如下优势：
 
支持库 - Python提供了一个大型的标准库，其中包括：互联网协议、字符串操作、Web服务工具、以及操作系统接口等方面。
 
第三方模块 - Python包索引(Python Package Index，PyPI)包含了许多第三方模块，它们能够保证Python与大多数语言平台进行交互。
 
生产力和速度 –通过简洁的面向对象设计，Python提供了增强的过程控制，并具有强大的集成和文本处理功能。
 
开源和社区开发 - Python语言是在OSI的开源许可下开发的，它可以被免费使用与分发，当然也可以被用于商业目的。
 
轻松学习– Python具有出色的可读性，并提供了简单易学的语法。其代码风格指南–PEP 8，提供了一组有助于格式化代码的规则。
 
具有用户友好的数据结构 - Python具有内置的列表和字典数据结构，可以被用于创建快速运行时(runtime)的数据结构。而且，它还提供了高级的数据类型选项，可以减少支持性程序代码的长度。
 
Python的职业道路
 
总的说来，Python优于其他编程语言。
 
随着其受欢迎程度的增加，Python相关的职业机会也得到了显着增长。
 
许多IT企业正在寻找更多具有Python编程经验与技能的程序员。
 
总体而言，Python程序员在不久的将来会有更好的职业前景。
 
 
上图是那些使用Python编程语言的顶级公司。可见，无论是Web应用还是游戏应用，Python几乎适用于所有类型的应用开发。
 
Python的未来
 
在2019年7月8日，Python更新到了3.7.4。它提供了许多显着的改进与新功能。
 
JavaScript
 
JavsScript是遵循ECMAScript规范的高级解释性脚本语言。这种基于原型的JS，能够支持面向对象、动态化、命令、声明等多种范式。
 
作为一种简单易用的语言，Javascript不但能够在许多非浏览器的环境中被使用，而且能够在设计网页和编程中被用于控制目标网页的行为。由于Javascript的基本语法与Java和C++相关，因此需要重新学习的新概念并不多。Javascript的语言结构如下：
 
“If”陈述
“For”和“While”循环
“Switch，Catch”块的函数
 
JS的动态功能包括：运行时对象构造，函数变量，动态脚本创建，变量参数列表，对象内省(object introspection)，以及源代码恢复。Javascript常被用作Web服务器端的脚本语言。
 
Javascript Web服务器能够通过Javascript程序的HTTP请求和响应对象，来生成动态的Web页面，例如业界广泛使用的是Node.js。另外，像MongoDB和CouchDB之类的数据库也都采用Javascript作为其编程语言。
 
 
上图展示的是Javascript的不同功能。
 
JavaScript的职业道路
 
前端Web开发人员 – 其工作重点包括：HTML、CSS、JavaScript、以及后端。
Web应用开发人员 - 使用Javascript创建各种基于Web的软件应用，包括：交互式在线表单，购物车，文字处理，电子邮件软件和文件转换。
Javascript开发人员 - 设计与开发各种平台新的前端应用。
UX/UI设计师 – 为用户或客户设计新的产品功能，找到改善用户体验的创新方法，与UI设计师合作创造更有吸引力的产品。
全栈开发人员 - 设计Web应用程序的体系结构。
DevOps工程师 – 起到IT和开发人员的连接作用，包括：测试服务器，应用部署，版本控制，以及构建服务器软件等。
 
JavaScript的未来
 
目前，与之相关的各种框架(包括：VUE.js，jQuery，Angualr.js和React.js)正在市场上“野蛮生长”。从下图的统计数据和市场地位可知，React.js最受欢迎。
 
 
将来，JS将作为一种非常简易且完美的端到端解决方案，与Web组件、以及AI等应用形成技术上的互补，给开发人员带来完美的开发解决方案。
 
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Java
 
这是一种基于类、且面向对象的通用编程语言。用Java开发的应用程序可以在任何Java虚拟机(JVM)上被编译成字节码，并且可以在任何支持Java的平台上运行，而无需重新编译。作为一款被广泛使用的编程语言，Java的语法类似于C和C++。它既适用于互联网的分布式环境，又可以被用于创建完整的本地应用。
 
Java广受欢迎的原因在于：
 
数据的安全性
简单易学
代码的鲁棒性
提供灵活的小程序
网络可移植性
面向对象
独立于平台
 
目前，Java的三大主流平台分别为：
 
Java SE(标准版)
Java EE(企业版)
Java ME(微型版)
 
最新版本的Java 12已于2019年3月发布。
 
 
Java的职业道路
 
后端开发人员 - 这是最受欢迎的职业方向之一。无论是作为自由职业者，还是远程办公的开发人员，雇主公司都会为后端开发人员开出丰厚的薪酬待遇。
大数据开发人员 - 这是一种快速增长的职业选择。大多数公司都在寻求利用大型数据集，来开展各种业务和营销活动。
Android开发人员 - Android程序员经常用Java来开发各种应用。
嵌入式设计开发人员 – 这条职业道路不但有着广阔的职业前景，而且有利于开发人员迅速地成长。
 
 
上图显示了2018～2020年间，开发人员的职位需求量。随着Android应用商店里不同功能的应用程序日趋丰富，业界对于Java编程能力的需求也持续走高。
 
Java的未来
 
除了继续深耕面向未来的编程方式，Java还会助力于企业应用的安全性等方面。
 
Ruby on Rails
 
这是一种解释性的高级通用编程语言。作为一种动态类型的语言，Ruby不但可用于收集垃圾，而且能够支持多种编程范例，其中包括：各种程序、面向对象的函数等。
 
而作为开发工具的Rails，为Web开发人员提供了编写代码的框架和结构，有助于各种网站和应用的构建。另外，Ruby的关键原则在于“约定优于配置(Convention over configuration)”。
 
Ruby on Rails在开发方面具有如下优势：
 
比其他框架和语言的执行速度更快。
其结构易于开发者实现编码。
适用于快速的应用程序开发(RAD)，且便于各种适应性的修改。
比较注重于测试环节。
自带各种开源库。
 
 
上图列出了Ruby的更多特征。
 
Ruby的职业道路
 
如今，大量初级程序员和协同开发者都在使用Ruby on rail这门流行的编程语言。而该领域的经验丰富者，则能够获得首席技术官、项目负责人、以及高级开发师等高级岗位的契机。通常，他们的年薪从100,000到154,000美元不等。具体分级如下：
 
入门级开发人员的工作内容包括：掌握基本的HTML、JavaScript和CSS知识，设置rail环境，管理数据库，处理请求，以及执行与Ruby on Rails应用开发相关的基本任务。
中级开发人员的工作要求包括：了解各种Active Record关联，设计模式和面向对象。
高级开发人员的岗位要求有：熟悉Ruby Metaprogramming，数据库建模，具备监控、规划和评估等技能。
 
Ruby on Rail的未来
 
凭借如下优势，Ruby的前景一片大好：
 
是低预算的理想选择。
拥有强大的社区。
易于测试。
具有一致性。
 
 
上图是正在使用Ruby on Rail的各大顶尖公司。
 
PHP
 
作为一种免费的通用编程语言，Hypertext Preprocessor(PHP)是专为Web开发设计的。在Web服务器的模块中，PHP解释器负责处理PHP代码，并使用命令行界面(CLI)来执行。虽然主要是一种服务器端的脚本语言，并能够从Web服务器向客户端提供动态内容，但是PHP也可以被用于客户端的GUI和命令行脚本中。
 
目前，许多Web托管提供商都能够为其客户提供对于PHP的支持。类似于一种过滤器，PHP能够从文本中获取各种输入，然后将其转换为常见的HTML类型的输出流。
 
 
通常，开发人员根据如下特点来选用PHP：
 
支持数据库管理系统，且开源。
支持MySQL、Oracle、Sybase等。
简单易学。
能够在Linux和Windows等平台上运行。
 
PHP的职业道路
 
PHP开发人员能够敲开整个职场的大门，并籍此逐步提升为高级Web开发人员。初级开发人员的工作通常包括：创建各种网站和软件。而高级Web开发人员则根据资质与发展道路的不同，一般可担当IT经理、开发总监、首席技术官、以及高级.NET开发师等职位。
 
PHP的未来
 
如今PHP + MySQL的网页构建模式，以及以PHP结尾的网页在互联网上比比皆是。而且这种趋势会不断持续下去。