互联网就业系列文(三)——教练,我想去最赚钱的行业

本文分析了当前就业市场中哪些专业最吃香,指出工学尤其是信息技术相关专业在就业率及薪资方面表现突出。同时提醒避免选择失业量大、就业满意度低的红牌专业。

作为一名普通人,也曾有过理想,只是后来被现实打败。如今每日祈祷,愿能有一位富婆,看穿我的坚强。

根据可靠情报,那些接到 offer 而未接受的小伙伴,有近 50% 的原因是薪资福利偏低

核心原因究竟是打工仔们眼高手低,还是企业老是让咱修福报,导致时薪太低,这个就不得而知了。

如果想知道哪个行业最吃香,最赚钱,其实分析大学生的就业趋势是个好办法。

各位高考完的兄弟姐妹们,选专业也可以参考一下这些数据。

看上图这波大的分类排名:工学第一

工学包含计算机科学与技术、电子信息科学与技术、地矿、材料、机械、仪器仪表、能源动力、电气信息等等。

在2020年的本科就业率,排名前50的专业里,工科专业的占比接近六成,其中与基建、能源、信息技术相关的专业比较突出。

所以,如果你不学这些专业,那你可以努力找个学这些专业的对象。

除此之外,想赚钱还得尽可能避开红牌专业。

红牌专业,指的是失业量较大,就业率、薪资和就业满意度综合较低的专业。

绿牌专业,指的是失业量较小,就业率、薪资和就业满意度综合较高的专业。

专业本身都有各自存在的意义,只是在目前的大环境下,这些红牌专业就业形式会相对严峻。希望利益相关的朋友们有所取舍。

剑指收入最高专业

鉴于目前5G、集成电路、大数据、人工智能、工业互联网等领域的快速发展,相关的工科专业薪资待遇优势会比较明显。

再来看下面两张表,不论是毕业生的收入起点,还是接下来几年里的涨幅,计算机类、电子信息类都排在前两位。

17年的计算机本科毕业生,工资待遇在经过3年后,相比较于其他专业,依旧排名第一。

如果认为大学生相关的就业数据没有说服力,我们再看由国家统计局发布的一组数据(戳大图看):

分行业门类看,中层及以上管理人员、专业技术人员、办事人员和有关人员、社会生产服务和生活服务人员四类岗位平均工资最高的行业均为信息传输、软件和信息技术服务业

总体来说,信息技术类不管是刚毕业还是在社会里工作多年,薪资待遇水平相对而言都是最高的。


但其实按照不少人的社会感知:金融应该是赚得最多的。

毋庸置疑,金融大佬永远赚得最多。总能听到又有哪个金融大佬叱咤风云的故事,倒是没有听说哪个程序员大牛火得出圈。

而我们大部分人,都是那种被平均的普通人。普通的人就看普通的数据。

数据来源于2015-2021年的中国本科生就业报告

教练,我想拥有BAT工牌

那么上面我们罗列的数据都是各种平均值。

即便是计算机相关就业的平均收入情况,普通打工年薪撑死也就最多20,比不上某乎上的精英,一个个年薪百万还开着玛莎拉蒂。

作为勤勉的打工人,选对行业,还得想办法进到大公司。只要技术牛,身体好,那靠上班实现财富自由也不是不行。


上面这个表格是几个互联网大公司的技术研发岗位数据,有兴趣的小伙伴可以在搜索引擎上,搜索关键词「职级对标」查看更多的信息。

读到这里的朋友们,是时候插播一条硬广了。

欢迎程序员计算机相关专业的同学加入「HZFE-技术交流群」。

这个群理论上是希望交流技术、帮忙内推各种互联网大厂和其他优质公司的(但糟糕的是,这些程序员都在水群),谢绝猎头/HR。欢迎想要正经交流技术的朋友们进群:公众号后台回复「技术微信群」获取加群二维码。

最后祝各位小伙伴们都能够赚大钱。

参考资料

本文数据主要来源于以下资料

  1. 《2021年中国本科生就业报告》作者:麦可思研究院、王伯庆、武艳丽

  2. 《2020年规模以上企业分岗位就业人员年平均工资情况》来源:国家统计局

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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