计算机专业应该如何发展？

上次更新这个答案是2019年1月，不知不觉又是一年过去了。

促使我想更新这个答案的原因在于，针对于毕业生的这个帖子，今年毕业生的毕业环境其实是变恶略了很多。

还是围绕计算级专业的话题来说的话，今年很多领域的岗位竞争性都会加剧，疫情+行情下行，各个企业的利润萎缩，都是造成了人员扩张缩小的原因。

所以，整体相关岗位的需求度都会有所下降。

但不管怎么降，相对趋势是一样的，算法和机器学习方向是具有优势的，但跟前两年动不动就开年薪百万的状态是不同的了。

现在数据分析和数据开发的岗位真的挺饱和的了，因为市场上有太多应用的场景以及接触到相关知识的渠道，并不是什么“不传之密”了，如果还有立志进入数据相关行业的人有一定的思想准备。

如果个人给建议，在学校的时候是最好的时机，多自学，网上的资料简直泛滥成灾，要学会自己寻找资料，辨别哪些是有用的资料，case也一大把。各种打比赛，都是实践的好机会。

如果有好的名次，用这个去获取一个好公司的实习岗机会是不错的选择，实习后如果有机会尽量留下来，不要在意第一份的薪酬。不要跟同龄的学生比是不是多了几千块，如果给我选择我会选择好的公司好的岗位，哪怕少几千，都无所谓。

因为，你可能在几年后，几倍公司的快速翻番，毕业工资都是小事，快速掌握竞争力是核心。

2020不好过，社招的也不好过，有坑位就老实呆着，不要忘了提升自己，保持竞争力，学校的学生们来说，多动手实践，时间真的一大把，没必要全浪费在手机网吧里，当然，家里有矿的人除外。

加油。

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更新一波，上一次编辑时间是一年半以前，没有想到这么多人跟进，其实还是蛮多东西在改变的（并且下半年招聘在推进，亲身参与感受还是蛮大的）。比如：

1 从一个五年半的半个老鸟，变成了一个六年半快七年，应该可以算老鸟了吧。

2 数据分析偏开发的岗甚至说业务分析岗，都挺好招的，这意味着市场饱和度在上升，一旦供给关系改变，那么意味着红利减少。最好的证明就是，就在19年前几个月（年底2-3个月），我都比较轻松的招到了3个左右BI开发以及业务分析师，不管是中低级还是中高级都相对好招。

3 大数据开发岗，中低级人才饱和的挺厉害，但大多质量都没有达到我的要求，高级甚至是数据架构师级别的，依然凤毛麟角。

4 最后算法维度，真的很缺，不管是中高级还是中低级，都不多，市场很抢手。

综上：如果现在还在犹豫入场，建议从算法&机器学习的维度切入，不管AI再怎么从风口下来，影响不大。

但需要注意的是18年，大量做视觉算法的人流出，这跟vr风口崩塌有关，这个时候建议不要轻易入场，常规算法和机器学习就挺好。

此外，就算如此，裸入也不是个好建议，虽然很缺人，但是一点都没有相关背景的候选，真的不敢随便招。所以最好的方式就是，先找个低门槛强相关的公司，先入门，累积实践经验。

如上，就是2018年的整年度补充，希望有帮助。

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互联网以及大数据领域，近五年的半个老鸟一枚。

希望这些能给你带来点参考，主要是偏技术方向哈。

PS：末尾部分，补充我九月份从四五个主流招聘网站爬取的4600个大数据相关岗位数据，分析地域、学历、行业、以及不同的细分方向对薪酬的影响(20161125已更新)。

先说一下几个略微过气的方向：

(1) 安全领域，在05-07年这段时间，相对还是比较火爆的，但是从那之后一直就没有很好的起色，市场需求也就这样子。

(2) 传统数据库开发，同样在早些年mysql、oracle、sql server称霸IT界的时候火起来的，现在市场早就饱和了，而且随着大数据技术的冲击，传统存储领域受到影响不小。

(3) 微软系的技术方向，时代更早，在05年之前那会儿，很多微软系的技术还是比较受欢迎了，现在估计除了少部分传统到极点的公司，应该销声匿迹的差不多了。

(4)C、C++方向，在java出来之前，基本算是他两称霸江山，但随着更偏应用的诸如java、ruby、python等高度封装的语言出现，市场份额跌了不知道多少，现在偏性能计算以及偏底层的应用还坚守着，很多其他领域已经被其他语言攻破了，所以市场需求自然会随之下降了。

再说几个目前状态一般的方向：

(1) 游戏开发方向，游戏一直是个保利行业，薪酬一向也居高不下，比同领域高出一些，但游戏行业也算得到了长久的发展，市场上饱和程度基本算是维稳，不算低潮也算不上火爆，且游戏行业对门槛稍高点，但也高不到多少。

(2)JAVA后端开发，在一几年的时候，java曾火爆的一谈糊涂，因为它的快速应用开发能力备受应用领域的喜欢，冲击C、C++的市场需求，但随着几年下来，人才市场需求总是会饱和的，并且会有更多更好用的语言分散这个市场需求，所以，现在也就这样子咯。

(3)IOS/安卓开发，09年到14年，是移动互联网高度发展的时期，并且移动端迎来了流量红利暴涨期，所以能够开发APP应用的人变得很值钱，但是，到现在人口流量红利消失，APP同质化严重，所有一切都平稳下来了。

继续说几个略微火的方向：

(1)前端，前端需求一直都有，但是这两年，突然变得更火爆，一方面是由于APP开发往轻量级方面演化，另一方面前端的功能逐渐强大(甚至可以直接用前端开发操作系统了)，此外微信大生态的趋势为他也加了不少分，所以前端是一个值得考虑方向。

(2)大数据，我的老本行，从11/12年开始逐渐落地，到现在，逐渐从风口领域经过市场考验，稳健下来，资本市场也越来越多的集中在这个领域中，市场缺口很大，并且相对于风口方向，有一定的保障了，并且算是已经纳入经济发展的“国策”了，如果要入要趁早，再晚点估计市场就饱和的差不多了。

(3)底层硬件/智能物联网，其实物联网这个概念炒了N多年了，但一直没有很多的落地实例，直到这两年，很多资本开始倾向于物联网，一方面是技术的成熟以及终端硬件成本的下降，另一方面是移动互联网的成本在降低，所以物联网以及智能硬件有搞头，包括各种智能家居、无人机等等。

未来肯定要火的方向：

(1)数据挖掘：数据挖掘跟大数据绑定的很紧密，虽然目前国内大数据普通开发人员已经积累了四五年，但是对于大规模数据挖掘的人才来说，需求很大，因为市场已经渡过了数据积累 以及处理的过程，必然会往数据深层价值挖掘方面发展，这方面国内底蕴较薄，需要积累，早入会有较大的优势，但是依赖于机器学习以及算法等，所以门槛略高，现在是属于数据时代，数据价值挖掘的时代。

(2)机器学习、算法、人工智能AI，我之所以把这个跟数据挖掘拆开，其实本质应该也是拆开的，数据挖掘借助于部分机器学习的方法，但是机器学习显然更底层，在更多的领域有作用，比如AI，未来必然是一个人工智能逐渐取代很多工业生活生产职能的时代，现在已经很多职能逐步被智能机器所替代，未来是个AI时代，门槛更高，挑战更大。

大概就这些吧，可能有些漏了，但无所谓了，其他童鞋可以补充，大体上就这些。

基本上技术也都是随着市场需求在变化的，市场有需求，必然会有很多的人如同过江之鲫，但一段时间后，市场也会随之饱和。

所以挑选自己的职业技能方向，一方面是结合自己的兴趣点所在，另一方面就是尽量的挑选市场需求略高的方向，这样对于找工作是有帮助的，并且薪酬待遇方面也会略微高一点。

当然，市场需求肯定是会变化的，一方面是需要自己拥抱变化，接受新的事务，另一方面就是在某一个领域深耕，这样不管市场怎么变化，对于资深者，对于行业专家级的人才，永远是不愁工作的。

大概就这样咯，对大数据感兴趣的童鞋，也可以关注我的大数据公号，博客虫大数据(ID:blogchong)，其他领域或多或少也沾点，也能讨论交流。

部分童鞋可能大数据方向感兴趣。这里我贴一下我九月份爬下的拉钩、智联等四个招聘网站，大数据相关职业的数据，并进行分析，如下。

=================20161125更新==============================================

技术方向、地域、学历、工作年限、公司规模等各种因子对于薪酬的变化影响。

1 我想选一个钱多的技术方向！

在此之前我们知道，数据分析方向以及大数据开发方向的人才需求是最多的，但是当我们再深入向“钱”看的时候会发现，就平均薪酬来说，数据分析方向的的薪酬是大大比不上大数据开发人猿的。

而挖掘与机器学习方向，作为巅峰的存在，其平均月薪已经达到了1.6W的IT行业高水平，这仅仅是平均薪酬呐！而笔者(个人大数据公众微信号：blogchong)作为入坑三四年的选手，也一直不敢对外宣称咱是蓝翔毕业的，最多也就说说半路出身，开过挖掘机，无证上岗而已。

我们再来看一个补充数据：

由此可知，数据挖掘&机器学习这个细分领域，确实是需要门槛的，其平均经验需求最高，达到了2.18年，而数据分析的门槛相对较低，只有1.6，基本入行个一年多就能达标了。所以，这个价位贵也是有理由的，不止是年份，其技术需求也比较高。

所以，已入大数据开发分析等坑的骚年们，可以考虑往更高层次的数据挖掘&机器学习细分领域发展，大数据领域的一个发展方向，必然是从基层开发、简单数据分析到高级挖掘过渡的，先占据技术高地，把自身立于不败之地。

最后，至于云计算~~，好吧，咱不说也罢，暂时不推荐入坑。

2 来，看看你有没有拖你们城市的后腿！

在之前我们已经知道，全国的平均薪酬(月薪，单位RMB)在11808左右，从图中可以看到，除了深圳、北京、上海，在大数据领域，其他城市都拖了北上深的后腿。

令人惊讶的是，在人才需求量远没有帝都多的深圳，其平均薪酬竟然是最高的，虽然领先于帝都并不多。这意味着深圳野心勃勃，在挖帝都的墙角？

好了，不说了，笔者(个人大数据公众微信号：blogchong)已经哭晕在厕所了，对不起观众，拖全国大数据人民的后腿了/(ㄒoㄒ)/~~

3 来，看看你有没有白混这么多年！

现实是很残酷的，平均薪酬跟随者你的工作年份呈正向上涨，所以老老实实的安心踏实干吧，熬年头。

作为应届生最喜欢的“经验不限”，其平均月薪能够达到9174，想想当年笔者(个人大数据公众微信号：blogchong)刚毕业那会儿，好吧，我又想去测试哭一会儿了。是技术越来越值钱了，还是钱越越不值钱了？！大写的一脸懵逼！

对于大数据高端人才来说，其平均薪酬为接近3W，其实在我看来，这个水平是偏低的，但是据我所了解到的，之所以会出现这种情况，一样如我之前文章《你们是不是很缺大数据工程师？》中所说的，很多偏传统的IT企业，其JD招聘喜欢把年龄要求放大，但是薪酬又普遍偏低，我想可能是由于这个原因导致的吧。

真实来讲，互联网企业的大数据招聘在薪酬这块是比较贴近真实的，特别是在大数据中高端人才需求上，还是比较大方的。

4 又回到了本科学历够不够的问题，纠结！

在上面，我们曾经疑问“本科毕业，学历够不够”？从需求数量来看，本科毕业的需求量一直是NO.1的。

BUT，在这里，我们又该纠结了，一看这平均薪酬不是这么回事儿啊！这硕士博士平均薪酬一节一节往上涨，不纠结都不行啊！

就笔者个人经验来讲，个人认为如果单纯的想从事大数据领域的人来说，博士还是建议慎重考虑，毕竟投入与产出好像并不是很划算，但是硕士这个学历建议还是值得考虑的，一方面是薪酬待遇的考量，另一方面是考虑自身在大数据领域里的进一步发展，正如之前所说的，大数据领域的更深一层次发展，必然是以数据挖掘&机器学习等为主技术的阶段，而挖掘与机器学习领域对于基础知识的要求相对会更高一些，硕士毕业的更具有优势。

但同样，也存在风险，毕竟一个技术领域的需求市场是会饱和的，假设你现在在念本科，等你真正硕士毕业了，说不定黄花菜都凉了，整个大数据领域已成定局，彼时再入坑，说不定含金量就低了一些。

5 我要去大公司，大公司待遇好。扯！

跟我们臆想的并不一样，大公司好像并没有更大方，反倒更小气。不过这点我也需要稍微的为大公司，应该说互联网大公司，正正名。据我观察，导致超级大型企业的大数据职位需求平均薪酬偏低的，依然是偏传统的超大型企业，他们大量的需求偏中低端的数据分析人员，导致了薪酬偏低，互联网的大型企业对于薪酬待遇还是蛮对口的。

不过，整体来看，确实是企业的规模对于薪酬的影响几乎可以忽略，所以，如果你还在只是犹豫大小企业薪酬高低的时候，还犹豫个球，选个喜欢的进去就行了。

6 是时候进入互联网从事大数据工作了！

互联网作为大数据的发源地，其平均薪酬在所有行业中是最高的，这点事毋庸置疑的。而通信行业，其价格偏低，笔者(个人大数据公众微信号：blogchong)也可以稍微的猜测一下，是由于通信行业外包的大行其道，拉低了整个行业的大数据薪酬情况，这点大伙儿也可以一起讨论一下是不是因为这个原因。

值得探讨的是，部分专业服务，例如财务咨询、法律、人力资源市场等方面，其大数据职位的平均薪酬紧随互联网/电子商务之后，这说明越来越多的垂直专业服务领域，为了根据数据定制更为人性化的服务，已经开始把资源更多的往数据方面投入了。

=================补充分隔线==20161123============================

1 我们需要苦练哪些技术？

我们将大数据领域细分为数据分析、大数据开发、数据挖掘&机器学习以及云计算等四个具体的子类。目前我国的大数据领域整体还是偏基础分析方面，这也就是为何数据分析与大数据开发的需求量巨大，而偏高级的挖掘与机器学习的子领域则需要进一步的发展，及早投入还是有比较大的前景的。而作为偏基础设施的云计算领域，虽然已经有火的苗头，但从目前看需求量并不是很大。

2听说大数据猿们的收入很高？

在整体的分布中，5-10K的猿类占据了大头，接近2/5，但从月薪10K之后可以看到依然有不少的需求分布，特别是40K以上的高薪酬依然有64个JD需求出现(这里计算的薪酬是JD的上下限的均值，比较趋近于真实需求)。并且在排除少部分面议需求的JD，我们可以看到，整体的平均薪酬为11808，着着实实是一个高收入的群体，赶紧拿出工资条看看，你到了及格线了没有？！

3 看看哪个城市搞大数据的需求多？

帝都果真是帝都，硬生生的占据了全国36.5%的需求量，比上深广三个城市加起来需求还高，据笔者Blogchong(个人大数据公众微信号：blogchong)北京深圳两地的切身体会，在大数据领域，北京确实不亏为执牛耳者，大数据的技术氛围是其他城市短时间内无法匹敌的，所以如果真的想投入这一行当，建议还是考虑去帝都喝几年的浑水，妥妥的有帮助。

值得注意的是杭州这个城市，在大阿里的带动下，在IT方面，其高新技术的需求量也很大，已经一举超越了北上广深中的大广州，跃居第四，潜力无穷啊。不过在除上Top11城市之外的盆友，也不要捉鸡，其他城市依然占据有6.9%的分布，近300多个职位需求，可以看出大数据目前已经祖国各地遍地开花了。

4 我刚毕业，你们要我吗？

经验不限的已经占据了近一半的需求，在剩余的需求中，1-3年的大数据中低级工程师的需求比较高，3-5年的大数据中高级工程师需求次之，对于5-10的“砖家” 依然还是有需求的。

But，10年以上是什么鬼？好吧，其实我在《你们是不是很缺大数据工程师？》一文中曾说过，大数据这个领域真正的发展有没有超过10年？张口就要10年背景的人，那只能呵呵了。当然，如果你只需要一个开发经验在10年以上的，那是可以理解的。

整体来说，大数据这个方向，平均经验不会超过2年，普遍在1.5左右，能够有3-5年的真实技术背景，就是半个“砖家”了，能够有七八年，那绝对是元老级人物了。

所以，整体来看，大数据整个领域在IT界，也绝对算是一个年轻领域了，所以还不在坑里的盆友，赶紧到坑里来，再不来，1-3年的就成砖家了，而到时经验不限估计就成绝响了。

5 我才本科毕业，我的学历够吗？

所以，本科毕业的盆友们，俺在这里告诉你们，本科太够了，大数据的门槛并没有想象中高，这个领域的主力大军依然本科生与大专生。所以，作为本科毕业的你，是不是该松一口气了，麻麻再也不用担心你找不到大数据相关的工作了。

6 都是什么样的企业公司需要大数据猿？

从这里我们知道，大数据并不是什么高大上的技术，从0-100人的微型企业，到1W人以上的巨无霸级的公司，都在需求大数据猿。

并且整体分布并没有说呈现一边倒的趋势，整体分布还是比较平均的，各个规模阶段的企业公司都在需求大数据领域的人才。由此可见，大数据这个技术领域不是一般的火爆，他依然成为一个企业的标配技术。

你不用用它，你就OUT了！

7 听说大数据在互联网行业很火？

大数据这个技术确实是在互联网行业中率先火爆起来的，但是，我们依然不能忽视其他传统IT领域对新兴技术的敏感。

除了互联网/电子商务行业，传统的诸如计算机服务/软件、金融/基金/证券/投资、通讯行业以及其他专业服务领域等，都在热火朝天的搞大数据。哪怕是万恶的地产商，他们也知道数据这玩意儿可以让更多人的心甘情愿的掏钱买房，所以大力投入资源在做大数据。

除了列举的部分TopN的行业之外，还有茫茫多的其他行业，也在热火朝天的搞大数据，占据了整体需求的30%左右。

不过据笔者(个人大数据公众微信号：blogchong)所了解的，其他传统行业虽然也在搞大数据，但整体进度上会比互联网的慢上不少，所以如果你真的想练就大数据的“本领”，建议还是优先选择互联网或者电子商务行业，等你学成归来，再去支援其他传统IT行业的“大数据西部”建设。

8 那些企业都是怎么勾引大数据猿们的？

企业使用最多Top5的安利手段分别为：五险一金、带薪年假、节日福利、绩效奖金、员工旅游。

而且，看来企业为了让大数据猿们跳入碗里来，真是无所不用其极啊，什么“五险一金”这种战略级常规必备选项就不说了，连尼玛“单身多”、“帅哥美女多”这种都来了，不明白的乍一看还以为是婚姻介绍所呢！

9 我们该苦练哪些技能？

Hadoop生态的相关技术，例如hadoop、spark、HDFS、Hive等，基本已经成为了大数据领域的必备技能。而在语言方面，依然是JAVA、Scala、Python等表现比较活跃。需要额外注意的是，大数据领域对于开源能力、以及学习能力等开放型的能力比较看重。

另外一个值得注意的现象是，虽然从之前的统计数据中，我们可以看到数据挖掘&机器学习类的需求远低于大数据开发以及数据分析等方面的需求，但从技能需求上看，数据挖掘、机器学习相关的技能的需求量很高，诸如用户画像、算法、个性化、推荐系统等。这是否意味着企业已经有意识的在找寻能够往数据深度挖掘等方向发展的攻城狮？

(已更新)

去做机器学习，很火，而且我还招不到人。

女装方向吧

1.WEB应用程序设计专业

毕业后能够从事网站应用程序开发、网站维护、网页制作、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、数据库管理与应用、非IT企事业单位信息化。

2.可视化程序设计专业

毕业后能够从事软件企业桌面应用开发、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、数据库管理与应用开发、非IT企事业单位信息化等工作。

3.数据库管理专业

毕业后能够从事企、事业单位数据库管理、软件开发、专业数据库应用设计与开发、数

据库的应用与开发、信息管理系统开发、企、事业单位网络管理、软件销售等工作。

4.多媒体应用专业

毕业后能够从事计算机美工、动画制作、影视编辑与制作、广告设计与制作、多媒体综合应用开发、多媒体课件制作等工作。

5.移动应用开发专业

毕业后能够从事移动设备应用开发、嵌入式应用开发、移动网站开发、软件生产企业编码、软件测试、系统支持、非IT企事业单位信息化、软件销售、企、事业单位信息管理、办公自动化集成等工作。

6.电子政务软件专业

能够胜任基层政府部门、事业单位数字化政务管理系统的设计、维护与信息管理、办公自动化集成、办公室文员等工作。

7.软件测试专业

毕业后能够从事软件测试、软件编码、IT企事业单位系统支持、非IT企事业单位信息化、软件销售等工作。

8.物流信息技术专业

毕业后能够胜任现代物流业信息管理，能在企事业单位从事物流系统设计、供应链管理、仓储管理以及运输等管理工作。

9.物流管理专业

毕业后能够胜任全省各级企事业单位物流系统设计、供应链管理、仓储管理以及运输等管理工作等工作。

10.网络系统管理专业

毕业后能够从事政府管理部门、经贸、金融、邮电、电子、学校、交通、社区以及应用计算机网络的有关行业，从事计算机网络系统的设计、维护、管理、从事网站开发与应用、网络安全管理、计算机软硬件调试、安装、计算机及网络产品营销等工作。

11.计算机游戏专业

毕业后能够从事网络游戏美术，网络游戏动漫设计，游戏概念/故事情节设计，网络游戏3D设计，网络游戏人物设计，网络游戏环境设计，网络游戏皮肤/纹理设计，网络游戏图形开发，网络游戏测试，网络游戏音频开发，游戏客户端开发，游戏服务器开发，游戏引擎开发，手机游戏策划，手机游戏开发，手机游戏程序开发，手机游戏美工，手机游戏测试等工作。

12计算机图形/图象制作专业

毕业后能够从事广告企业平面的设计与制作、网络企业网页制作、企事业单位职员等工作。

什么叫知道js很火 但不想做前端

你想干什么 是根据什么火来决定的么？

显然也不是吧

所以选一个喜欢的方向去干好了

怎么说呢 虽然题主学的很多 但是很多都学了一点基础

有一句话 行百里者半九十

不知道你听没听过

所以先选一个方向干到比较好的水平吧

楼上都在推荐机器学习，实际上机器学习跟其它计算机方向一样，人是很多的，只是水平高的不多，招不到人不是因为竞争不激烈，而是门槛高而已。你要能在这个方向上做出成绩，在别的领域也没什么问题，所以还是看自己兴趣和适合的方向为好。

先给自己定位下，了解自己的擅长和兴趣，不要一味跟潮，大数据热搞大数据，深度学习热搞深度学习。

站在风口的猪虽然会被吹起来，但是摔下来的时候会更惨的。

推荐题主可以学一下Windows底层和网络相关的驱动这一块(NDIS,WSK,WFP)。手撸一个包过滤软件，配合web安全有奇效。

哎，机器学习硕士毕业的我在大山东根本找不到专业相关的工作~~缺口都在北上广深杭~想要入坑的童鞋注意了。。

我还是回去撸我的数据结构和算法了…

贴一个陈皓大大招聘程序员的方式

http://coolshell.cn/articles/1870.html

算作一个参考吧…

你们一群坏人。我给题主推荐几个方向吧

CS已经是夕阳产业了，可以预见的将来在美国不会火过已有的情景在中国不会火过将有的情景。

但你学到的技术没有学科壁垒啊。转别的专业正当时。

你看前有二十一世纪的三大学科

生物材料和化学

后有理论物理、数学等大有可为的传统学科。

现在正是科学大发展的前夜我建议题主转变发展思想，突破思维局限，赶紧投奔更有竞争力和市场的若干行业，从而实现个人价值和社会价值的双丰收。

实在不行土木机械和自动化等优质产业也依然需要题主这样的人才啊

跟楼主情况差不多

找个妹子先，然后就知道了！！！~逃~~