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为什么线下培训四月Java如此难就业

发布时间:2018/09/29  作者:918Õ

导读:原标题:为什么线下培训四月凤凰娱乐平台Java如此难就业 为何就业难? 据目国内各个传统行业讲,已经在如今的时代中难以得到发展,而互联网发展的迅速,很多人看到做程序员可以拿到高薪,这样

原标题:为什么线下培训四月Java如此难就业

为何就业难?

据目国内各个传统行业讲,已经在如今的时代中难以得到发展,而互联网发展的迅速,很多人看到做程序员可以拿到高薪,这样对比一下,一个做了十年机械的可能工资刚刚达到{{10000:0}},但是做一年Java基本就可以达到{{10000:0}},这个差距或者说是诱惑非常大,目前一线城市的工资平均Java程序员可以达到{{13000:0}},月薪过万。这是目前的薪水行情。

但是一种病态就这样出现了,很多人看到做Java的工资非常高,都是想通过四个月的速成培训花个{{20000:0}}多块钱的培训,然后去找月薪过万的工作,首先这是不现实的,天上没有这样的馅饼,这样情况只出现的五年前,因为五年前的互联网非常缺人,不光缺人才,新手都到处缺,那个时候培训出来,很多公司愿意要你,而他要你的目的就是培养你然后给公司干活,但是现在不缺新手,人家都是要可以直接上项目的人,所以很多的思想停留在五年前,还是认为速成培训四个月可以很轻松的找工作,奉劝大家,用脑想一下,五年时间的差距,用同样的时间培训同样的人,但是在五年的差距,去找同样的工作,而现在Java的工资比五年前提高了多少,每个人心里都清楚。

很多看到了Java工资高,但是看不到学习的辛苦与难度,Java谁都可以学,但是四个月的时间学习Java并且找到是不存在的,现在互联网公司很多已经对那些速成四个月培训基本不会给面试机会,现在其他行业想做Java开发的,一定要自己真正的掌握技术,面试官问你问题的时候都要答上来,而四个月的学习能学个毛啊,目前没有新手的职位,都是高薪就业。

现在转行的新手必须知道的一点,不是学了就可以找工作,而是你知道自己的水平,我见过很多在培训中的人都说,感觉自己学的不好,毕业之后怎么找工作,这就是一个现象,当你知道自己不行,但是你又不得不去中阿工作,不知道行情的人还去速成培训四个月Java,除非这个人的接受能力很强,但是这样的人非常少,不是谁都可以速成的,不同样的人用同样的方式速成,开玩笑一样,建议大家不要盲目的培训四个月。

如何正确的学习?

在学习之前你应该想清楚自己是不是真的喜欢,自己是不是真的适合编程开发工作,然后有一个系统的学习方案,系统的学习教程, 对于新手来说,不建议自学。在自学中会有很多不可预知的问题出现,我看很多新手刚学Java就看各种书籍,作为一个做了八年Java的人可以负责的告诉你,新手学习Java我不能说看书没用,但是从作用和效率来讲,这是没多大用处的,所以建议你报班系统的学习之后,你在拿着书籍去看,这个适合看书会给你带来非常的大帮助,这叫查缺补漏。

大数据带来更多的选择

大数据时代,中国IT环境也将面临重新洗牌,不仅仅是企业,更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。

国内大多数大型互联网公司的程序员被称作研发工程师,但实际上国内几乎没有研发项目,只能叫做开发。开发程序员的工作大多是重复性劳动,容易产生疲惫感,薪资在工作2-5年内就达到了一个峰值,再要提升就比较困难,这样就导致了很多程序员最终转行做了其他行业。

此外,大多数程序员都需要长时间加班、熬夜和超负荷的工作,程序员到了一定年龄后在体力上疏于一般年轻人。若想继续在IT行业内打拼的程序员便只能追求成为更高技术水平的架构师或转至管理层这两个方面。一旦转型失败,意味着只能退出这个为之奉献青春的行业了。一个行业内没有老员工,这其实是病态的。96年时美国主力工程师以30、40岁为主,而国内开发的主力是35岁以下的年轻人,近20年过去,情况仍然没有转变。但是越来越多的IT从业者发现,大数据技术来临之后也许这个现象就能有所改变。

1、技术日渐成熟,应用空间得以拓展

大数据技术,最早于1980年被首次提及,却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力,如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能,使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能,由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础,大数据应用空间得以拓展,也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。

2、重视数据资产,数据挖掘已成必然

现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长,企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。电商平台利用画像做个性化推荐,互联网金融公司利用高危识别技术管控金融风险,滴滴出行利用交易数据通过实时定价优化利润……这些都是对大数据价值的发掘和利用。随着数据资产意识的加强,数据挖掘也将获得越来越多结合具体行业场景的重视。

3、技术催生业务新模式,蕴含创业新契机

大数据产业链,催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式,无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条,还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData,或者是提供底层架构支持的阿里云,无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。

大数据创业,时至今日热度不减,虽难出BAT那样巨头独大的局面,其提供的相对公平的竞争机会,依然在吸引着新的创业公司加入。

4、市场供不应求,岗位挑战空间大

翻看大数据相关招聘岗位,一方面是供不应求的招聘局面,另一方面是腾讯、华为等大牌互联网公司开出的诱惑薪资,都让普通岗位的程序员跃跃欲试。

再加上这些岗位相比于传统的软件工程,有更高的挑战空间和更大的难度,自然引得更多人才进入到这个领域。

大数据相关岗位有哪些?

1. 偏技术的“算法工程师”

利用算法手段,构建机器学习模型,解决诸如“人脸识别”、“支付风险管控”等高难度问题。它往往既需要工程师在具体问题上有足够的专注力,也需要对相关的算法有足够深度的了解。

2. 偏业务的“数据挖掘工程师”

结合计算机知识,重点攻克复杂业务的算法化和模型化难题。与算法工程师的要求不同,它往往不需要工程师在算法上探索得足够深入,却对知识的广度和技能的交叉度有较高的要求,还需要工程师具备相当和快速的业务理解能力。当然了,对数据的高敏感性也必不可少。

技术 Leader 最想要什么样的人?

1、最好,你是个独当一面的全才

基础条件:扎实的计算机基础、逻辑能力、英文等素质

保障条件:聪明、学习能力强

加分条件:大规模集群开发经验;上层数据应用优化经历;熟悉聚类、分类、推荐、

NLP、神经网络等常见算法;会数据处理,还熟悉聚类、分类、推荐、NLP、神经网络等各种常见算法……

2、退而求其次,有配合团队的长板优势

全才难得,退而求其次,针对不同岗位吸收具有不同特长的人才,以追求团队整体配合的平衡,也不失为一个策略。

计算机视觉领域的大数据公司,往往需要自己的团队中同时具备如下特长的成员。比如精通算法的人才:把图像识别相关算法模型调整到极致;工程实力型人才:高性能实现训练好的算法模型,或者帮团队搭建一整套视频图像数据采集、标注、机器学习、自动化测试、产品实现的平台。

即便同一算法工程团队内部,成员的技能侧重点也要合理搭配,以互为补充。比如,有人专注核心算法研究,就要有人擅长业务分析,专注业务算法模型的实现。

因此,对于想转型大数据的普通程序猿来说,梳理清楚自己现有技能对于新团队的价值非常重要,这是促使新团队决定吸收自己的关键。比如,发挥硬件和底层系统工作经历在算法高速实现上的优势,一旦通过自身擅长的技能切入新团队之后,就有了更多横向发展的机会,帮助自己在大数据相关领域建立更强竞争力。

3、相较当前技能水平,扎实的基础和成长空间更被看重

当前技能水平好比是术,而扎实的计算机基础则处于道的层面,诸如Spark等工具性知识通过后期学习便能轻易掌握,而如果缺少了C++/Java基础想进步却绝非易事。比如,如果算法、数据结构比较强,编程语言上对 C++ 理解较深入,在应用层的学习上,就可能会比其他人快很多。

有人将程序猿能力抽象为一个金字塔模型,虽然对计算机语言的精通是每个工程师都注重的能力,但越基础的素养越蕴含了更多的发展潜力。相比单纯苛责当前技能,能利用基础素养胜任一部分基础工作,然后通过1-2年锻炼接受更复杂问题的程序猿,反而更受企业青睐。

TalkingData 大数据招聘负责人曾直言道,相比于对 Spark 了解更多的人,他们更愿意招收那些 Java 学得好的人。因为 Spark 的接口学习起来相对容易,但是要想精通 Java 是一件很难的事情。如果把 Java 或者 C++ 学透了,那么对计算机技术的认识将很不一样。

转型大数据,要点归纳

1、重视基础

2、发挥专长

3、准备充分

4、首选公司内部转岗返回搜狐,查看更多

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