就业逐渐“升温”!互联网大厂还会是未来10年最好的就业选择吗?

程序员群体的薪资普遍较高,尤其在计算机专业应届生中。随着工作经验的增加,薪资水平进一步提升。互联网行业仍然是热门就业选择,尤其是智能汽车、芯片和新兴领域。然而,行业对技术人才的需求呈现专业化和高级化趋势,大数据、人工智能等领域的高技能程序员更受欢迎。尽管互联网行业跳槽频繁,但技术类人才需求稳定,尤其是在新兴领域。

对于想拿高薪,尽早实现财务自由的程序员来说,你需要先学好扎实的技术,这是当务之急,也是前提条件!

都说程序员从事的是高薪工作,但是程序员的薪资到底有多高?程序员群体的职场现状是什么样的?却很少有人能说得清。

前段时间,拉钩招聘发布了一份《2022程序员群体职场洞察报告》,对当下程序员群体职场生存状态、薪资水平和职场选择等方面给出了数据参考。

今天,小编就带大家看看,程序员的职场现状到底是什么样的。

01

薪酬情况

从发布的数据来看,程序员依旧是高薪群体,报告显示,计算机专业的应届本科生起薪普遍高于其他职业的平均水平。

工作经验越丰富,相应地工资就越高。报告显示,在同一薪资区间,年龄越大,在高收入区间的占比就越高。

02

年龄情况

在95年-00年之间出生的程序员中,月薪在1-3万之间的比例下降至63%,21%的程序员月薪在3-5万之间,出生于95年之前的程序员月薪主要集中在3-5万元之间。

86-90年之间出生的程序员占比为64%,同时,有10%的群体月薪达到5万元以上。

程序员看重职场经验和资历,85年以前的程序员已成为社会中坚力量,大多数晋升到中高管或者技术骨干位置,33%的程序员月薪达到5万元以上。

03

性别和行业分布

程序员性别比例则是一如既往地悬殊,据调查显示,程序员群体中男性占比79%,女性占比21%。

程序员群体在目前还是男性为主,相信将来会有越来越多的女性加入其中,在这一行业发光发热。

在就业方向上,互联网公司不再是程序员的跳槽首选,更多人才涌向了新兴热门赛道。智能汽车、芯片、互联网、新消费、元宇宙依次成为程序员最受欢迎的TOP 5跳槽赛道。

消费/制造、制药/医疗、金融/保险行业则分别有38.7%、20%、18.3%的IT从业者看好行业前景并期待加入。

而智能汽车和芯片行业属于高新技术领域,近年来受到政策大力支持,在资本市场上也炙手可热,程序员跳槽薪酬涨幅十分可观。

04

互联网就业前景

移动互联网时代,中国互联网进入高速发展期,随后中国又提出互联网+概念,“双创”风起,随后大数据、人工智能、网络安全,相关领域投资水涨船高。

互联网的飞速成长而牵扯出的IT人才需求呈持续性暴增,互联网的各种职业在就业和薪酬方面更是凸显优势!

猎聘网数据显示,传统行业5年以下平均跳槽时间为34个月,而互联网5年以下平均跳槽时间是15-16个月。互联网行业人员,通过跳槽频率,可提高身价。

1、技术类人才依旧紧俏

经调研发现,程序员等技术类人才的工资和工作数量,在未来受资本寒冬影响不大,其他比如公关等非技术岗位工作缺口有所减少。在数字经济时代,以及未来的人工智能时代,专业、高技术的程序员,依旧紧俏,特别是专业的资深程序员。

2、IT产业的人才缺口将继续扩大

目前我国信息领域的教育基础相对薄弱,培养的高端人才根本不能满足市场需求。尽管在教育部最新公布的高校新增专业名单中,有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校,加上第一批的3所,共有35所获批,但教育相对市场需求还是有一定的滞后性。

3、结构性人才过剩和缺失都将存在

未来五年,结构性人才过剩和缺失都将存在。以报考大学专业为例,电子信息、大数据专业成为热门专业,学生填报志愿蜂拥而上,随着科技的发展,越来越多的低水平的程序操作会被机器取代,需要的低数量的高水平技术人才,蜂拥而上的学员,如果没有扎实的本领,未来也将迎来残酷的人才市场洗牌。

4、大数据、新媒体等领域将出现高薪人才

中国实体经济特别是制造业领域,行业工资水平涨幅缓慢,实体经济发展也增速缓慢,部分行业出现下滑,员工工资不见增长甚至下滑。行业结构调整和转型,也需要越来越多的有国际视野和有跨界能力的人才,比如工业大数据、医疗大数据等领域将会出现一批高薪人才。

05

互联网行业还是最好的就业选择吗?

根据智联招聘的数据,2021年毕业生期望的行业榜就是互联网行业霸榜,甚至基本赶上了第二名、第三名、第四名的总和。

互联网的火爆和它的时代需求是密不可分的。2020年-2021年由于多种因素的影响,很多行业领域都迎来了不小的挑战,但是互联网行业却成为了一个强劲的支撑行业。越来越多的企业纷纷布局云端,云办公、远程操控、直播带货、新基建等新兴业态陆续显现,未来互联网行业的资源整合能力会进一步提升,这必然会推动人才需求量的提升。

所以,作为即将选择程序员职业的应届生们,或者已经入行不久的程序员新人们,IT互联网行业依旧前景无限,需要我们做的就是夯实基础,学好硬本领,为高薪就业做好准备!

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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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