我为什么选择大数据和技术人生两三事

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程序员如何选择职业赛道?

程序员的职业赛道就像是一座迷宫,有前端的美丽花园,后端的黑暗洞穴,还有数据科学的神秘密室。你准备好探索这个充满挑战和机遇的迷宫了吗?

选择一个职业赛道,无外乎起点飘着兴趣,终点飘着财富!
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联系到我的起点

即使是在学习辩证唯物主义之前的时期,我也总是笃信世间万物皆有联系,这个火苗最终点燃了我的职业赛道的火炬。

从自然界微观层面来看,每个元素、每个粒子都在宇宙的大网中扮演特定的角色,并与其他元素和粒子共同构成了丰富多彩的物质世界。
在生态系统中,物种间的关系错综复杂,食物链、食物网的概念直观地展示了不同生物之间的相互依赖,“牵一发而动全身”。
从社会生活角度看,人类社会的各种活动交织在一起,经济、政治、文化、科技等领域相互渗透、相互作用。例如,科技进步可以推动经济发展,经济发展又能反哺科技创新。

那么什么样的技术赛道可以探索这些联系背后的奥秘?我想,大数据科学与技术是最为贴切的!
大数据的核心价值之一就是通过对海量数据的收集、存储、处理和分析,揭示出事物间深层次、多维度的联系,这是对唯物辩证法中“普遍联系”原理的具体实现和技术化表达。

技术的冷与热

在我踏入大数据行业之时,其技术正值热门,“钱”途光明。但程序员和开发者面对快速迭代的技术浪潮和日新月异的行业需求,经常会遇到的一个核心问题是关于技术的“冷热”和“过时”。

回望过去十年,大数据已经从年轻气盛步入泯然众矣之中,而Java虽然屡被奚落却依然是编程技术的中流砥柱。但是这只是技术走向成熟的必经之路,大数据技术不再是前瞻领域,而是逐渐成为技术底座,支撑现代后端技术栈。

即使是在大数据领域本身,也有着MR、Spark、Flink的王者之争,一代版本一代神,时代与技术相互影响,相互成就,传统的前后端、数据库、大数据等等,无一不在当今火热的大模型、GPT之下黯然失色,随着AI技术如日中天的还有python,更是流行到圈外。

曾风靡一时的Flash技术由于安全性和移动设备兼容性等问题,已经被HTML5、CSS3等标准替代,导致专注于此的程序员必须转型学习新的技术栈以保持竞争力。而且,一些企业级应用的底层技术架构也可能因为性能、扩展性等因素,需要不断升级和重构,这也要求程序员具备敏锐的技术嗅觉和持续学习的能力,也是技术内卷的原因之一。

不过不必过于担心,技术不是瞬间消失,替代总需要过程,技术的内核是一脉相承的,无论技术如何更迭,扎实的基础知识(如计算机原理、数据结构、算法等)和良好的编程习惯都是不变的核心竞争力。

真正的价值在于解决问题,而非单纯追逐技术热点。因此,提高抽象思维、逻辑分析和问题解决能力至关重要。

技术的宽与窄

在选择工作地点的时候,不难发现AI几乎都是扎堆与北上广深,大数据也只生长在省会一线,远远不如UI、前端、Java、C++等传统技术的就业范围与需求广泛。

大城市拥有丰富的教育资源和研发机构,众多知名高校、研究所以及大型科技公司在这些地区设立了AI和大数据的研发中心,吸引了大量的高端人才和投资资金。

因此,离家近这一条往往难以在这些行业实现。大数据需要大量的数据、AI不仅需要数据,也需要大量的算力,这些都将中小公司拒之千里,也给中小城市竖起难以逾越的门槛。

除此之外,人工智能和大数据都不是个人的舞台,而是需要大量的团队合作与产业高地,以及资金支持,政策鼓励,这点与传统技术英雄主义般的达人秀不同,个人离开了平台之后技术能力几乎无用武之地。

在决定工作地点时,应充分考虑到个人的职业发展规划、家庭情况、生活成本和兴趣所在,并结合行业发展趋势做出选择。

好在远程办公的普及,为不在一线城市的人才提供了更多可能。

最后,保持热情

程序员这个职业赛道的确如同一座充满未知与奇遇的迷宫,无论你是钟情于前端的绚烂之美,醉心于后端的深沉之力,还是倾慕于数据科学的神秘魅力,都需要我们怀揣热情与勇气。

万里归来颜愈少,微笑,笑时犹带岭梅香。试问岭南应不好,却道:此心安处是吾乡。
—— 苏轼文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-839549.html

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