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优就业作为一家专注于IT职业教育培训企业,坚持以"纯善"作为企业发展的价值观基石,在创造商业价值的同时,更加注重对员工\对学员\对社会的回馈.始终坚持以"成为一个能让员工成长并对人类社会发展有贡献的教育企业"奋斗目标.
IT科技公司喜欢年轻人已经是一种普遍的现象。在IT职场,35岁的路越走越窄。
我们很明显的感受到,35岁担心无人要已经成为非常普遍的一种焦虑了。他们的选择越来越少——要么晋升成为管理者,要么辞职,非岗位很难容忍35岁以上的员工存在。
有IT行业从业者表示:34 岁之前晋升到中级,45 岁之前晋升到高管,否则强制退休,会成为IT行业的惯例。随着其他行业正在变成 "互联网 +",这种做法还有向其他行业扩展的可能。
科技互联网公司为何偏爱年轻员工?
互联网公司一向喜欢标榜年轻化来证明自己的公司的活力与未来前景。在互联网公司,员工平均年龄低是一种炫耀资本。
当前众多互联网公司都在内部变革,要提拔更多80后甚至90后员工进入管理层,或者推出高管退休计划。在中国的科技互联网公司,员工的合同都是每隔几年续签一次已经是一种常态。
而IT科技公司的员工们随着年龄越大,被公司以“不再续签”为由辞退的风险就越大。这种焦虑,蔓延在每个互联网中年男人的头上。
当然,美国硅谷的职场总体上也还是年轻的。据统计,硅谷各大公司员工的平均年龄没有超过40岁的,平均年龄大一些的可能就是惠普或是IBM这样的计算机科技公司,但没有超过38、39岁,谷歌苹果这样的大厂平均年龄也只有30到31岁,Linkedin和Facebook仅仅只有28、29岁。
不过相对而言,硅谷对年龄大的员工宽容度包容度更高,公司内部40+的程序员也是相对普遍,生存环境要好的多。笔者认为,这在某种程度上,推动了其基础科研与技术的升级进步。
不过,Facebook是个例外,其内部非常崇尚年轻化,扎克伯格在他22岁时就留下了“年轻人就是更聪明”这样的名言,被一众互联网公司视为圭臬。
在Facebook,一些年纪偏大的程序员甚至都在考虑要不要通过整容来让自己在团队里看起来更年轻一些,以及去主动的接触一些新锐的流行文化。
Facebook从员工层面上非常注重年轻化,是因为它需要捕捉对年轻人需求与社交潮流,但当前tiktok在海外让Facebook感到巨大压力,Facebook内部不断推出复制性的产品来阻击,但依然无力阻止tiktok的壮大与威胁,这其实也印证了年轻人多就未必一定能打造出契合年轻人潮流文化的产品。
回到来看,IT互联网公司对年轻人的偏爱源于的IT行业工作强度大,996机制下,年轻人更有体力与精力优势。而年龄大的员工也消耗了更多用工成本,这些公司一方面需要降低用工成本,一方面需要为年轻一代释放出更大的空间,这是企业利益机制决定的。
其次是,互联网行业变化太快了,IT公司又多偏重于应用创新,而非底层基础架构、系统、系统、芯片等层面的创新,而应用创新的研究方向更多是如何研究年轻人的喜好与潮流,年轻人更懂年轻人,且没有包袱,干劲足。对于新事物与新趋势,往往是谁占领了先发优势,谁就成了标准。
而应用创新又离钱更近,更加短平快,技术门槛低,对人才的要求更为初级。
有人一针见血指出,科技互联网行业对高龄员工的偏见,是因为这些员工从事的工作没有完全摆脱劳动密集型的本质。
事实上,这是行业的一种发展的误区与短视的战略,从更高层面去看待这个现象,它可能是行业的基础底层科研创新与技术升级、传承的阻力。
为何说IT科技企业要有能包容35岁员工生存的环境?
有人说,这也是没有办法,因为在芯片与操作系统这种涉及到互联网基础底层的东西,大家用的框架、操作系统基本是国外的,基础框架与系统底层创新,IT公司也谈不上。
但需要知道的是,我们常用的手机、PC操作系统是谁弄出来的,是国外的大龄程序员。
从整个科技行业来看,如果普遍缺乏能够包容35岁以上的员工生存的企业环境,其实是不利于整个科技行业的深度创新与技术迭代。
据某位企业管理表示,企业普遍存在的现象是,管理层有着过高的薪水和权利,直接导致了大量的技术人才转向管理,于是以前用来研究技术的时间被用去撕逼,给团队拉资源,这又直接导致原有的技术研发被中断,当新一轮技术浪潮来临的时候,由于无法及时更新自己的技术体系,导致被迫转行,这就是中层管理陷阱。
如果研发技术人才35岁之后的上升通道只能转管理岗,如果越来越多的企业为了短时期的更低的人才成本,辞退有技术有行业经验积累的老员工,这带来的负面效应是:其一,企业的技术延续性上行趋势与研发经验被打断。这远非找一个更低成本的年轻人可以弥补的。其二:一家企业或者行业的底层基础性短板长期无法解决,长期受制于人。
其实无论是设计领域、营销领域,基础科研与底层创新领域,产品领域等,其实都是需要长期不断地突破与迭代,推动这个专业领域达到一个新的阶段。
相对而言,硅谷是一个强调包容开放价值观的地方,在硅谷的IT公司,尽管年轻化也很普遍,但许多40岁以上的人依然有发展与生存空间,甚至高龄的基层程序员也是普遍现象。
比如说现年64岁的Java之父James Gosling曾经在Facebook上回忆,当他去谋求一份新工作时被对方告知:“我们虽然不愿意招你这个年龄的程序员,但可以对你特殊考虑。”愿意给予一个有技术、经验与能力的64岁的程序员机会,这其实就是一种包容、开放的价值观。
优待中年职场人才,让有经验有技术的35岁+员工能够更上层楼,其实才能形成更加良性的人才上升机制与激励机制,对行业的持续性进步起到真正的推动作用。那些具备核心竞争力的35岁+人才,甚至是一家企业建立护城河的关键,这其实也是硅谷基础底层的编程与技术创新的动力源泉。
比如说,现在各大IT企业使用的各种主流编程语言,有很多都是国外程序员在35岁之后甚至更年长的时候创造的——
Java之父James Gosling创造Java的时候已经40岁了,目前几乎是较主流的Python是Guido van Rossum在35岁时创造的,Bjarne Stroustrup在35岁时创造了C++,而在2009年,Ken Thompson以66岁的高龄和53岁的Rob Pike等人发明了Go语言。webpack作者四十多岁才创造出了这个世界上较流行的打包工具,vscode核心开发人员有60多岁。
相对于众多科技公司追求年轻化,微软就曾公布其员工平均年龄达到38岁,但中年人居多的微软近年来市值一度走高,如今市值高达1.6万亿美元,仅次于苹果。华为无线营销副总裁拉尔斯·邦德林德(Lars Bondelind)在接受采访时也曾表示,公司一直因为员工年轻、无经验而受阻。
这些案例都在提醒我们,一家科技企业,为了降低用工成本,盲目淘汰35岁老员工或是一种短视,而那些厚积薄发的人才,它所能带来的经验积累与爆发点往往也在35~40岁这个阶段,这是职场员工较为心智成熟以及对行业趋势具备较深的理解的时候,如果是技术研发型员工,往往能对一家企业在技术上关键节点的突破带来真正的助力,这并非年轻的新员工所能替代。
35岁的职场焦虑,对企业有哪些负面效应?
企业盲目追求年轻化,再把年轻人培养成螺丝钉谁走了都一样,35+员工辞职面临失业风险其实带来的负面社会效应非常大。
其一,它让真正有积累有经验有资历的人才上升空间受阻,导致众多中年有后劲的人才被埋没,技术型人才在基础科研领域的突破与创新,讲究从量变到质变的积累,如果35岁是一个职场的门槛,那可能导致技术与研发层面遭遇断层。
这里有两个程序员的观点。程序员A谈到,底层代码里面各种workaround都是有历史渊源的,老员工相对要更为熟悉,即便跳出技术层,和其他各组间合作的人脉,对公司政治的理解,老员工对公司战略的理解也要更深。
在海外工作过的码农B也谈到,我公司写JDK那帮人年纪都挺大了,不少都是从Sun公司那里跳过来了。关于底层以及api设计,这批人的经验比新手高到不知道哪里去了,你让新手加班加点写出来的jdk让人信服么?对于某些技术核心部分,老手的价值大得多。而很多,包括大厂,更多是坚持拿来主义,不愿意造轮子,自然不需要太多老手。
其二,它让年轻人没有耐心沉下去执着于科研与技术,而偏向于短时间赚快钱,人们不再聚焦于长期主义的职业规划与提升,而是想着在短短10多年的职场生涯中,如何给自己在年轻时找一条捷径,35岁之后谋一个安稳的后路。
骑驴找马,频繁跳槽的现象可能会成为常态,职场焦虑化也将愈加普遍,这导致职场的稳定性与员工的忠诚度下降,这对于企业的技术传承与长期主义战略的执行极为不利。
众所周知,日本企业有终身雇佣制的文化。为什么日本在众多高精尖的工业化科技领域能有那么多突出的成就,其工匠精神与产品品质为世人所称道,这其实也与日本的终身雇佣制企业文化有关,它可以将有技术与经验积累的人才长期绑定在企业内部,所带来的积累传承给企业带来的助力与技术升级与突破不无关系。
为何说科技公司应该留住35岁以上的人才?
我们知道,5G、AI时代是技术与底层科研驱动的时代,它需要大量技术型人才,而对年轻化的极端偏执也容易导致大量超出35岁年龄界限的技术型人才不被重用,或者被抛弃,以年龄为界划线,容易错失一些关键人才,而错失一些关键人才,可能也意味着错失一些转型与升级的关键机会。
正如有科技行业员工曾对媒体表示,他们已接受这个行业对年轻人的偏爱,却担心(这种趋势)走向极端,尤其在人工智能等领域。因为一个程序员需要十年甚至20年去下沉到一个技术领域。
因为随着大数据、人工智能等技术的发展,未来程序员的职业生命周期会不断得到延长,这是一个大的发展趋势。
再看产业互联网风向,随着产业结构升级的逐步推进,未来大量的传统行业企业也需要专业的软件研发人才,传统产业与互联网的融合,数据化与技术化趋势在各行各业都会是趋势,技术型人才的需求变大,而且面向的用户群体变了。
互联网C端面向年轻消费者,自然需要琢磨年轻人的心理,但是面向B端与产业端,需要面向企业客户群体,需要琢磨企业的需求,对技术与战略眼光的要求更高,技术型资源与人才对一家公司的未来起到举足轻重的作用。
在许多,明显的年龄歧视是非法的,部分科技公司过度偏爱年轻化其实是进入到了一种只求短期应用驱动的发展误区。
因为,从一个短时间的互联网产品需求导向来看,似乎年轻员工更多,在面向C端的新需求与新变化时,反应要更为敏捷与,对年轻人需求理解更到位,而年龄大的人就很难再理解产品与年轻人的想法,这其实也是一种偏见。
我们知道,张小龙捧出微信的时候已经人到中年了。马云在35岁之前历经诸多失败,35岁之后才创办阿里,而黄铮创办拼多多的年龄也恰恰是35岁,王兴在35岁的时候,推进了美团与大众点评的合并,此后美团的布局愈加稳健,一路走高,王兴也在这一年迎来事业的拐点。
35岁其实是一个人的阅历、经验与战略眼光与心智的成熟与稳定到达一个较好阶段的时期,这个阶段的他们,往往有了自己的家庭,更愿意追求稳定的上升,也是在事业上拼杀的黄金时代,但针对35岁的年龄设槛,对于科技互联网产业、对基础科研甚至对各行各业的长远发展与人才储备、技术升级都是不利的。
而从一个行业的高度与长期主义眼光来看,过于推崇年轻化的互联网文化其实不利于整个IT行业的基础科研方向的根基走稳与更好的升级延续,众多资源与资本都在追求应用层面的创新,追求应用爆款,做大上市,资本得以快进快出套利,但这也导致了在需要长期性技术性打磨迭代与经验传承的底层框架与核心技术层面长期受制于人,这或许值得过度奉行年轻化的IT公司好好反思。
大数据来袭,你准备好推塔了吗?
大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低特征。 未来大数据相关人才缺口巨大。 |
薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨
只有想不想学,没有能不能学
我是 |
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我想转行 |
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我想技能提升 |
入学勤能补拙 |
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现有工作枯燥,工资太低 |
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已有的技术太落伍,担心被企业淘汰 |
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我是应届毕业生 |
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我是在校大学生 |
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求职压力大,同专业市场需求饱和 |
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对所学专业没有兴趣,为日后就业提早打算 |
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理论、实战双向并行,奠定入行扎实基础
第 一阶段
Java基础 |
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Java基础: Java基础语法 面向对象编程 常用类和工具类 集合框架体系 异常处理机制 文件和IO流 移动开户管理系统 多线程 枚举和垃圾回收 反射 JDK新特性 通讯录系统
培养方向:
Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构; 面向对象的编程思想;掌握类和对象的定义和使用;理解封装、继承、多态等特性;掌握抽象类接口的特点和使用方式;充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 熟练使用常用类解决复杂问题;掌握异常的体系和处理机制;深入理解集合类的特点和底层实现原理;掌握集合类的常用方法;熟练掌握File类和多种IO流读写其他设备数据的方法;培养阅读源码的习惯和能力; Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术;掌握Java的反射机制以及JDK的新特性。 职业方向: 初级Java工程师 |
第二阶段 JavaEE核心 |
JavaEE核心: 前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git 培养方向: 静态的网页技术,并且可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作; MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作; JDBC连接数据库技术;数据库事务以及JDBC事务控制方式; 连接池的使用;DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作; 服务器基本使用;Web工程创建; 服务器技术结合前端和数据库技术,使用MVC模式进行B/S架构项目的开发工作; Maven项目构建和管理; 熟悉Spring模块结构和作用;如何对组件对象进行参数注入;Spring声明式事务处理;理解SpringIOC和SpringAOP; 使用SpringBoot简化项目开发; 常用版本控制器Git的使用。 职业方向: 初中级Java工程师 |
第三阶段 Hadoop生态体系 |
Hadoop生态体系 Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平台 培养方向: Linux操作系统安装及基本命令;shell脚本编程; 大数据架构Hadoop原理及编程使用;熟悉大数据框架Hadoop调优 ZooKeeper工作机制,以及动态感知原理及使用; Hive数据仓库的使用及调优原理; HBase数据库的开发、使用以及调优; Phoenix基本使用; Impala查询使用; Kylin大数据的OLAP引擎; Flume数据迁移工具; Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移测试; Kafka消息队列; Oozie、Azkaban项目流程调度开发工具; Hue开源Hadoop UI系统;掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用; 各个大数据组件在项目中的实战使用。 职业方向: 大数据开发工程师 |
第四阶段 Spark生态体系 |
Spark生态体系: Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink 培养方向: Scala多范式编程语言编写程序; Spark大数据计算框架原理;Spark实时流处理技术;Spark大数据计算框架调优; 要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知,能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能; Flink实时流处理技术;熟悉项目中应用开发。 职业方向: 大数据Spark开发工程师 |
第五阶段 项目实战+机器学习 |
项目实战+机器学习: 高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习 培养方向: 熟悉大数据开发基本流程和技术架构; 熟悉机器学习算法理论基础; 熟悉Python语言基础及数据算法库; 熟悉机器学习应用场景; 熟悉Spark机器学习框架; 熟悉数据分析平台开发全流程; 熟悉大数据推荐系统的开发全流程。 职业方向: 中级大数据工程师 |
第六阶段 就业指导 |
就业指导: 企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘 课程内容: 1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作(个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、强化实战项目(项目模块的介绍,业务流程的梳理) 真实面试复盘(晚自习时间)(总结学员面试中的问题,进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解) 培养方向: 从简历、面试技巧等层面助力学员,培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划,明确自身定位,找到适合自身发展的工作; 通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等,学员能更好就业 |
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其他机构 大班授课,老师精力有限,学员问题无法及时得到解决。 纯理论填鸭式教学,知识点抽象干瘪,不能学以致用。 案例陈旧,无法适应需求,小众非典型案例,不具行业代表性。 短暂虚拟操作,方法一带而过,学员对知识一知半解。 指导学员简历作假,或干脆无就业服务,无法按学员真实情况推荐就业,就业不稳定或薪资达不到预期。 日常管理散漫,食宿自理,后续费用接踵而至,经济压力大,影响学习质量。 |
就业促进班 |
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周末班 |
针对人群 |
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针对人群 |
全科、封闭式教学 |
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工作日上班,想利用周末时间学习新的专业技能 |
大数据毕业学员薪资统计
数据来源于内部学员就业情况统计,非广告宣传
2018年11月 平均就业薪资 |
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2018年12月 平均就业薪资 |
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2019年1月 平均就业薪资 |
15000元/月 |
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13633元/月 |
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12500元/月 |
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2019年2月 平均就业薪资 |
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2019年3月 平均就业薪资 |
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2019年4月 平均就业薪资 |
11333元/月 |
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11833元/月 |
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11167元/月 |
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就业服务 |
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0元食宿 |
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免息贷款 |
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个人损失险 |
根据学员学习情况、自身意愿,提供就业服务,一地学习,就业。 |
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自建教学基地,酒店式公寓,8菜2汤自助式餐厅。 |
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携手百度提供0息贷款服务,利息由优就业承担。 |
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中公优就业与中国人保财险达成合作,按照协议学员未如期如约就业赔付学费。 |
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0元试学 |
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网课赠送 |
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0元重修 |
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交通补助 |
0元试学5天,先体验后报名。 |
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两年内可0元再学,享全系课程更新迭代。 |
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外地学员来京学习可享交通费用报销。 |
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