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编程语言鄙视链,学错了一年少赚几十万!

编程语言鄙视链,学错了一年少赚几十万!

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有人的地方就有江湖,有江湖的地方就有纷争。而程序员之间的纷争,更是从未停止过,发量充足的鄙视发量稀少的,薪资高的鄙视薪资低的。纷争的“战火”甚至蔓延到了编程语言,这不,就有程序员表示:学错编程语言,一年更是少赚几十万!


曾经我们以为的编程语言鄙视链是这样的:



C 语言的鄙视C++的,因为他们觉得C语言灵活性好,效率高可以接触到软件开发比较底层的东西。写C++的鄙视Java语言的和C#的,而Java和C#互相鄙视的情况下还看不起Python。然而,写Python的鄙视PHP,写PHP的鄙视JavaScript的,前端还会看不起美工等等。事实上,鄙视链不光总是这个顺序,国家不同,鄙视链的情况还真是不一样。


01

编程语言全球薪金比拼


近日,CodeSubmit公开发布了一份2022年各国软件工程行业平均薪资的报告,无形之间,编程语言的鄙视链也悄然产生!



在已公布的软件工程行业薪资排行榜中,美国排名第一!编程语言薪资Top5大揭晓!


Golang”编程语言是收入最高的编程语言,平均工资为120,577美元。

◽ “Ruby”平均工资119,558美元,位居第二。

◽ “Python”平均工资114,904美元,位居第三。

Java”平均工资112,013美元,位居第四。

◽“ JavaScript”平均工资111,922美元,位居第五。


美国是程序员日常使用的Golang语言、Ruby语言、Jave语言等的发源地之一,因此美国掌握着全世界最顶尖的编程技术。不管是硅谷中的设备还是软件工程师的技术能力,都属于世界一流,技术越高自然要拿越高的薪资。而在英国,情况会有所不同:


◽ “Ruby”平均工资$83,354,位居第一。

◽ “Golang”平均工资$79,726,位居第二。

◽ “Rust”和“IOS”的平均工资均为$73,147 ,位居第三。

◽ “Python”平均工资$67,570,位居第四。


Golang语言收入之所以高,是因为Golang正在被Uber、Twitch和Slack等大公司采用。Golang语言不仅简单,而且功能又非常强大,因此在工程师中很受欢迎。同时,Ruby仍然被誉为“最方便、最实用的框架之一”,也是Airbnb、GitHub和Shopify等大公司使用的Web应用程序框架。


因此,在软件开发行业,程序员们选择编程语言也要顺应行业和时代的发展趋势,随着使用程度的不断变化,“鄙视链”也在不断变化。


02

编程工作行业差距


在不同的国家,同样是做编程工作,不同的行业也有一定的收入差距!


量化交易工程师


随着量化分析的迅速发展,金融业务的大规模计算机化和复杂证券的引入进一步推动了对量化交易工程师的需求。量化交易工程师平均每月工资在20000-30000人民币左右,主要需要的技能包括:



1)专业的基础知识。如数学、统计、计算机、物理、金融工程等。2)熟练使用Python 、数据结构、算法等,对神经网络、机器学习了解。扎实的C++语言基础,较高的C++编程能力,具有丰富的系统分析与架构设计的实践经验。


数据分析师


数据分析师主要工作是从原始数据中提取有意义的数据或信息,为业务决策提供参考。数据分析师平均每月工资在20000-30000人民币左右,主要需要的技能包括:


1)掌握数据可视化工具。首先,掌握专业的可视化软件,例如:D3.js、Tableau和PowerBI等都是专业的可视化工具。其次,掌握Python,例如:Matplotlib、Seaborn、Boken等。2)会统计。统计作为数据分析的基石,自然是每个数据分析师不可或缺的一项技能,其方法包括定量方法、决策分析、数据库原理、大数据分析以及数据挖掘等。


Web前端开发工程师


近年,Web前端开发工程师在产品开发环节中的作用变得越来越重要,而且需要专业的前端工程师才能做好,这方面的专业人才备受青睐。Web前端开发工程师平均每月工资15000-25000人民币左右,主要需要的技能包括:



1)掌握一种主流数据库(MySQL/MongoDB)的开发和实现原理:具备数据库设计经验。2)掌握Web开发相关技术。熟悉Tcp/Ip协议,Http协议。


03

编程岗位盘点


当然,如果你对开发并非十分感兴趣,不想做纯码农的话,也可以尝试做量化、数据科学、数据分析类工作,对于这些工作的区别和职责你还不太了解的话,不如一起来看看吧!


岗位描述:

1)Quant就是设计并实现金融的数学模型,包括衍生品定价,风险估价或预测市场行为等;

2)Data Scientist就是去解决问题,比如怎么把公司的物流、产品、财务等做到极致;

3)Data Analyst就是基于现有的数据找出背后的原因。


岗位要求:

1)Quant的关键内容就是Python,需要掌握Python基础语法、数据类型和运算方法等;

2)Data Scientist的核心主要对Model和Python等技术有要求;

3)Data Analyst的核心是要解决问题,所以对Python、R和SQL有较高要求。



从以上的要求来看,Python无疑成了这些岗位的共通之处,同时,它也是技术面必不可少的关卡之一。这是因为,在这个科技快速发展的时代,效率代表了一切。Python 语言语法简单,用 C/C++ 或者 Java 写的几千行才能实现的程序,用 Python 可能只要几百行,甚至还不用这么多。Python 应用范围广,拥有着各种各样强大的扩展库,无论是 Web、爬虫还是数据分析,Python 都可以完成,所以对应的需求 Python 的工作岗位也很多。


综上所述,学会 Python 对于找到理想的工作的帮助很大,而不会 Python,有可能还会输给现在的小孩子哦!现在的小学生都有少儿编程课,有报道称山东省六年级小学生都开始学 Python 了。作为程序员,现在很多少儿编程教的东西真的是实打实的编程技术,如果一个小学生真的能够掌握这些技术,被小孩子吊打是迟早的事🤦‍♀️。


因此,无论是哪一个岗位都需要对Python部分会一些算法或者一些实战经验!要想解决问题,有关Coding的部分要多训练,要与实习、工作、项目实战相结合。


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01

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第二讲

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第三讲

Array

第四讲

String

第五讲

Tree & Binary Tree

第六讲

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第七讲

Hash Table & Dictionary

第八讲

Heap & Stack

第九讲

Hash Table & Dictionary, Heap & Stack 真题解析及答疑

第十讲

DFS & Backtrack, Recursion

第十一讲

Divide and Conquer

第十二讲

DFS & Backtrack, Recursion, Divide and Conquer 真题解析及答疑

第十三讲

Greedy

第十四讲

Dynamic Programming

第十五讲

SQL

第十六讲

SQL 真题解析及答疑

第十七讲

Greedy, Dynamic Programming 真题解析及答疑


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