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

【电力统】单机无穷大电力统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大统模型,模拟不同类型的短路故障(如相短路),分析统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力统建模与仿真的技能;③研究短路故障对统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
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,并参考个体历史优解和群体全局优解的信息,逐步逼近问题的优解。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,如有侵权请联我删除!
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