我喜欢这样实习

       实习生经常处于一个尴尬的位置,作为学生,总是觉得自己被忽视,实习期没有事情可做,白白浪费时间;作为企业,觉得实习生完全不懂公司工作流程,无法把重要事务交托给他们。面对这样的情况,实习生究竟该如何找准自己的位置呢?前程无忧近日举行“实习,我挑我的”的专题沙龙活动,许多久经职场的江湖人士就“企业需要怎样的实习生”这个问题发表了观点,相信可以给广大正在或将要实习的学生们一点启示。 

态度要认真诚恳 

陈先生(经理助理):从小事做起 
      实习生一没有工作经验,二人脉关系也少,要获得公司的认可,除了认真、主动之外没有其他的方法。公司不给工作,那要学会自己去找事做,如果把送快递、寄邮件这样的小事都认真对待,完成得很好的话,势必会给公司留下良好的印象。基本上,公司并不指望实习生创造价值,更多的时候,对实习生是处于一种观察的状态,观察他们的态度、潜力和发展性。而这些就在点点滴滴的小事中体现出来。 

顾小姐(策划文案):要有责任感 
      我们公司是做广告的,一旦有项目就会变得非常繁忙,加班是家常便饭的事情。虽然尽量不会让实习生加班,但有的时候不得已需要他们延长工作时间,我们也会提前通知。大部分的实习生态度还是比较好的,对加班没有什么怨言。但也有人,经历这么一两次之后,觉得太辛苦,只说一句“事情太多撑不住”,把担子一扔就走人了,这种不负责任的行为让我们非常反感。 

陈小姐(销售主管):不要找借口 
      现在有不少实习生,能力相当不错,平时态度也认真,但有一点让人非常不喜欢,那就是犯错的时候首先就想到找借口推卸责任,而不是检讨自己的过失。我们部门曾经有一位实习生能力很强,已经可以和正职员工做相同的工作,而我也准备留用她了。可有一次,我让她寄一份快递,她写错了地址,导致邮件被退回,客户没有及时收到。本来这件事,你道歉认个错,也没有什么,谁都会偶尔出错的,可她却找了诸多借口,一会说事情太多,一会又说是快递的错,这让我对她的印象一下子变差了,最终实习期结束我也没有继续留用她。 

孙先生(人事专员):先奉献再考虑报酬 
      经常遇到这样的情况,有大学生想来我们公司,劈头第一句话就问:实习有工资吗?这样的大学生通常我并不会接受他们。我们公司是设有实习工资的,但一个没有经验的大学生,什么都没有开始做,就想着报酬的问题,我觉得这并不是一个正面的态度。在索取之前先奉献,真正做了事之后自然有人会把你的努力看在眼里,你也能得到应该得到的。现在的社会是比较现实,但在一个大学生身上,我希望还能看到愿意奉献的品质。 

工作要积极主动 

黄小姐(人事外包):先要有工作意识 
      我觉得作为一个实习生,必须先明确自己到公司实习是来工作来实践的,先明确目标,知道自己要做什么该做什么。去年我们公司来了一位实习生,平时没有什么工作给他做,他也不会主动去询问去帮助别人,也没有想过看一看公司的资料,只是每天自己带来一本课本读书。当问他为什么要来实习的时候,他说是学校要求,如果没有实习证明就拿不到相应的学分。这类学生根本没有实习工作的意识,企业肯定是不需要的。 

马先生(市场推广):主动找活干 
     公司不是学校,没有人会主动把知识塞给你,但在公司里确实可以比学校学习到更多,关键在于实习生自己愿不愿意去学。工作是一定会有的,或大或小而已,退一步,就算实在没有事情做,那么可以看,看别人怎么做,多观察也会有许多收获。机会是要自己去寻找的,不要把别人不给你事情当作借口,要知道实习期你已经步入社会,一切只能靠自己,公司没有义务培养你。 

贾小姐(项目经理):主动去思考 
      在进入公司的时候,大学生应该有这样的心理准备,那就是大学知识要全部归零。因为在学校里学习都是理论,而实际工作中会遇到各种各样的问题,这些问题的答案,大学书本是不会回答你的,需要你自己去解答。这就要求实习生要有积极思考的好习惯,要在实践中不断学习,填补自己操作能力的空缺。同时,因为没有经验,所以一定会有挫折和失败,这种时候不能消极,要学会总结和自我调试,积极主动地面对工作,这是最重要的。 

方小姐(客户代表):主动提问 
      很多实习生都不喜欢提问,好像这样很丢脸似的。可你既不知道公司工作流程,也不知道具体操作方法,甚至连公司里你要找的人坐在哪里都不知道,不问怎么行?我希望现在的实习生能更主动地把自己不懂不知道的问题提出来,这和面子什么完全都没有关系,没有人是一开始都懂的,只能在边学边问的过程中成熟起来。相反,如果什么都闷在心里,那没有人会知道你究竟在想什么,你自己也不会进步。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
<think>好的,用户提到他比较喜欢编程,并且经常编程。首先,我需要确认他的兴趣点在编程,这可能意味着他适合技术相关的职业。接下来,我要考虑他可能没有明确提到的其他因素,比如他是否喜欢与人沟通,或者更倾向于独立工作。 根据之前的对话,用户没有提供关于能力维度、价值观维度的详细信息。但既然他喜欢编程,可能具备较强的逻辑推理能力和技术学习能力。需要推荐与编程相关的职业方向,但也要考虑到不同职业的侧重点。 可能需要分几个方向来推荐,比如软件开发、数据科学、人工智能、网络安全等。同时,要提醒用户考虑行业前景和个人适配度,比如是否喜欢创新、是否愿意持续学习新技术。 另外,用户可能需要了解如何进一步提升自己的技能,比如学习特定的编程语言或获取认证。还要考虑到职业发展路径,比如从开发者转向架构师,或者进入管理岗位。 需要确保推荐的结构清晰,给出每个方向的优势、所需技能和发展建议。同时,加入一些框架帮助用户自我评估,比如技术深度与广度的平衡,或者职业阶段的选择。 最后,提醒用户进行实践验证,比如实习、项目经验或行业交流,这能帮助他更明确自己的职业方向。如果有更多信息,可以进一步细化建议,但基于现有信息,提供几个主要方向和相关指导。</think>根据您对编程的持续投入,结合职业发展黄金公式: $$ \text{职业适配度} = \text{技术深度} \times \text{行业场景} \times \text{价值回报} $$ 为您梳理以下发展路径: 一、技术赛道选择 1. **工程开发类**(适合喜欢代码实现) - 语言选择优先级: $$ \text{Go/Python} > \text{Java} > \text{C++} \quad (\text{根据TIOBE 2023需求指数}) $$ - 领域细分建议: ```text 云计算方向:掌握Docker/K8s架构(平均薪资¥45K/月) 区块链开发:需Solidity语言(头部公司起薪¥60K+) ``` 2. **算法研究类**(适合数学建模爱好者) - 必备知识结构: $$ \text{数据结构} \oplus \text{概率统计} \oplus \text{最优化理论} $$ - 成长路线参考: ```mermaid graph LR A[LeetCode 500题] --> B[Kaggle竞赛] B --> C[顶会论文] C --> D[大厂算法岗] ``` 二、关键能力评估 1. **技术纵深指标**(自测表) | 等级 | 标准 | 薪资区间 | |------|-----------------------------|------------| | T5 | 能独立完成模块开发 | ¥10-20K | | T4 | 主导系统架构设计 | ¥25-40K | | T3 | 制定技术战略方向 | ¥50K+ | 2. **横向扩展建议**(技术栈组合) $$ \text{主语言} + \text{DevOps} + \text{领域知识} \geq \text{市场竞争力} $$ - 推荐组合案例: ```text Python + AWS + 生物信息学 → 医疗科技公司 C++ + 嵌入式 + 自动驾驶 → 新能源车企 ``` 三、发展路线图 1. **职业阶段选择** ```text 25-30岁:技术深耕期(建议考取AWS/Azure认证) 30-35岁:架构转型期(学习TOGAF框架) 35岁+:技术管理或创业(需补足商业思维) ``` 2. **避坑指南** - 警惕技术陷阱: $$ \frac{\text{新兴技术热度}}{\text{实际落地场景}} < 1 \quad \text{时慎入} $$ - 合理评估: $$ \text{35岁危机概率} = \frac{\text{单一技能}}{\text{行业理解+管理能力}} $$ 四、行动建议 1. **建立技术品牌** - GitHub提交频率:≥3次/周 - 技术博客输出:≥2篇/月(建议部署在个人域名) 2. **参与开源生态** - 初级:修复文档错误(good first issue) - 进阶:贡献核心模块(观察Apache项目路线图) 如需更精准定位,可提供: 1. 最常使用的3种编程语言 2. 最近完成的1个项目描述 3. 期望工作城市(影响技术栈选择) 4. 日均编码时长(判断技术成长速度)
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