学历差真的就该被虐吗?

一直以来有一个疑问和困惑在我脑海里盘旋不去——测试工程师该须要好的文凭和学历吗?在找工作时候也由于学历的问题吃了非常多亏。碰了非常多灰,总是不能面上自己心仪的公司,甚至在投简历时候由于学历的问题也不能获取面试机会。

相信很多同学经常面试经常碰到因为学历被拒的经历
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在我们社会的观念里,不只是软件测试行业,还有很多行业,文凭和学历的问题是实际存在的,是我们当下不可回避的。相信很多人都能感受到,非常多公司在招聘时都会把学历作为一道主要的门槛。我们的社会讲究出身,学历是出身之中的一种,所以会对学历很重视,在相当长的时间内都不会有大的改观。甚至随着本科教育普及化,会有很多其它的单位更倾向于招聘具有好大学学历的学生。

在大多数人的观念里。学历和能力成正比,并且也基本符合实际情况。当然,个体总有超越一般规律的可能,这也是逆袭、奇迹、令人兴奋的原因。可是,要超越别人通过学历有意无意对你施加的限制,就要付出很多其它的努力。

我个人觉得学历能从一个方面反应个人的能力,但不能全然代表能力。

依照我的经验。对于工作经历在5年以内的求职者,学历都是会被参考的一个非常重要的因素。有些公司甚至看到非本科(或非一本)的简历直接PASS掉,这是常有的事。一个职场人,工作过了5年,或者更久,工作经历就会慢慢洗掉学历的影响。

招聘方也会更看重你做过什么,做得怎么样。

我原来有一个同事。就是专科学历。工作也比較靠谱。甚至比大部分本科学历的程序猿都做得好。后来公司让他担任开发团队的Leader。那时他工作了将近十年了。

我还认识一个朋友。也是大专毕业。年龄和我差点儿相同。在一家面向石油行业提供软件解决方式的公司从事开发工作,如今是部门经理。

曾有一个高中毕业的程序猿带着自己的作品到我们公司面试,我觉得他非常有钻研精神,但最终没有接收他。我的上司也不允许接收他。
前几天和一个朋友在微信上聊天,他在深圳,也遇到了学历方面的问题,说是投了100多家公司。都没人理他——他是初中毕业。上的软件开发培训课程——还好,他如今已经工作了。

在没有靠谱的鉴别应聘者能力的情况下,学历是一种约定俗成的、简便的筛选标准,这是客观存在的情况,是我们非常难回避的。

这两年华为在某些学校校招仅仅招研究生,还有非常多知名的企业也仅仅招募研究生,这都是通过学历设置门槛的样例。

当然在这样的情况下,也不能说个体就没有超越的机会。无论什么情景下,个体都有选择的机会和自由,能够依照自己的想法走自己的路,通过自己的选择和努力来成就自己,让别人对你的偏见不能在你身上证实。

所以,作为个体,假设你不能也不甘接受外界对学历的偏见以及这样的偏见对你职业发展的影响,就要努力冲破这样的无形的藩篱。

有两种做法:

考取名校本科、硕士学位,抹掉专科的教育经历。这样的转型是大家喜闻乐见的。别人也会由于你的积极进取而高看你一眼。当你从学校出来时,就有了“重生”的机会。

在能找到的职业环境里,努力修炼技术,在某个方向上建立优势,等待机会,进入你心仪的公司。

不管哪种,都需要付出非常多努力,也都有非常多成功的先例。

以IBM为例。近期几年校招都仅仅招211、985院校的研究生。然而实际上,在公司内部,有一批普通大学本科毕业的员工,并且有的人还是经理,工作风生水起。当他们想要进入IBM之类的公司时,在一開始面临的问题和你一样,只是,他们採取了曲线策略,先在小公司锻炼自己,储备进入目标公司必须的技能,比如英语,比如数据挖掘等等,然后利用社招的机会进去。
你的如今,是你过去的选择和行为造就的。而你的将来,则是你如今的选择决定的。不要抱怨,也不要灰心,找一条路,努力去实现自我,每个街角都有美好的事物等着你,要相信自己。

独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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