平均年薪25.7万元!为何众多中年程序员还纷纷想转型?

高薪、理工男、宅、性格木讷、秃头、格子衬衫……提到程序员,很多人脑海中马上会蹦出上边这些标签。

程序员群体真的就如大众所认知的那样吗?这个90后逐渐占据半边天的群体,在近年互联网“寒冬”的冲击下又经历着什么?

近期,每日经济新闻与猎聘网合作,获得了近5年来关于国内中高端程序员的招聘大数据,同时通过问卷调查收集了程序员们对自己职业的看法和认知,试图解读这个数量日渐庞大的技术群体背后的故事。

程序员自我评价:对35岁感到恐惧

实际上,对于程序员这个职业,码农本身的看法和人们惯常的认知有些不同。

在《每日经济新闻》记者收集到的问卷调查中,多数程序员都表示,程序员这一行就是吃青春饭。有人还评论道:“程序员,一个对35岁感到恐惧的职业,常年加班,身体严重亚健康。”

根据《中国互联网发展报告2019》,中国网民规模为8.54亿人,互联网普及率达61.2%,网站数量为518万个。

程序员的群体数量也在攀升。仅软件开发人员,全球市场存量就达到了千万量级,而且一直处于增长态势。根据埃文斯数据公司2019年的统计数据,2018年全球共有2300万软件开发人员,预计到2019年底,该数字将达到2640万,而到了2023年或将达到2770万,其中增长最快的国家是中国(到2023年将占6%~8%)。

同时,这个职业的从业者的确正在越发年轻化。猎聘网数据显示,哪怕在中高端程序员群体中,也是25~30岁的程序员占比最大。

此外,近3年来,20~25岁年龄段的中高端程序员占比也在逐渐扩大。

攀升的程序员数量,待遇下降?红利已失?

除了越发年轻化,程序员这个群体近年来更是极速扩大。

对于程序员越来越多,不乏有人表示,这也导致“待遇下降了,不跳槽不涨工资。”实际上,高薪一度是程序员职业热门的原因之一,但当这个职业历经多年发展,程序员数量不断攀升后,近几年中高端程序员薪资情况又如何呢?

数据显示,近半数中高端程序员薪资分布在10万~20万元。不过,通过数据也可以看到,近年来,年薪位于20万元以上的中高端程序员占比也在不断扩大。

其中,大龄程序员的薪资水平也在逐步提升。

不过,数据显示,2019年30~40岁中高端程序员平均年薪增速明显较2018年放缓,这或跟去年以来互联网“寒冬”影响有关。

猎聘网数据显示,中高端程序员主要分布在互联网行业。

程序员职业规划:转型成必然?

尽管有些大龄程序员的平均工资在去年可能遭遇了增速放缓,但总体而言,程序员职业的工资水平是较为突出的。数据显示,2019年,全国互联网行业程序员平均月薪为18153元,高于全国全行业中高端人才平均月薪17153元。

可程序员们大多仍旧充满着焦虑,在《每日经济新闻》记者收回的问卷调查中,72.09%的人在面对“若到35岁或40岁时,对未来的职业规划”这一问题时,都选择了找转型机会。

而选择转型的人中,又以选择告别行业和创业的居多。

这或许源于程序员们对自己的职业前景都没有太乐观的想法。在《每日经济新闻》记者收集的问卷调查中,仅有20.93%的程序员认为自己从事的职业前途光明。

此外,加班可能也是程序员们考虑大龄转型的原因。《每日经济新闻》记者收集的问卷调查显示,39.53%的程序员目前经常加班,23.26%的程序员“996”。

可就在一些程序员纷纷考虑以后转型的时候,市场上其实在寻求着大量高端的程序员。

对于中高端程序员的需求不减反增。所以,技术驱动一切,技术人加油吧!

通常来讲:

工作1~2年后会成为前端高级软件工程师,年薪可以达到15万以上。

工作3-5年后可以成为前端技术主管或者经理,年薪在15-50万之间。

工作年限5年以上,会成为互联网公司的技术总监或产品经理,年薪将达到50万-100万之间

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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