※ 本文為 MindOcean 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2020-09-28 09:15:18
看板 Gossiping
作者 標題 Re: [問卦] 資工寫程式以後月薪剩下多少？
時間 Sun Sep 27 17:59:40 2020
※ 引述《plzza0cats (9歲幼女管管)》之銘言：
: 欸欸我很好奇
: 當初電腦在台灣發展，
: 一窩蜂的資料處理系
: 然後大家都很資料處理，
: 剩下22K
: 現在變成全民寫程式，
: 這樣10年後寫程式的價值剩下多少？
資深碼農來點評一下:
1. 程式設計訓練本來就有分高低
從 ntu 資工管到國立後段到私立資工管，到技職體系都可能還會碰過程式
而工作類型也有分難易度，從傳產的 ERP/CRM 到內部用的系統、或是俗稱 IT
這類型的系統大概就注重商業邏輯正確性 >> 效能
通常 RDBMS + 後端就搞出來了，
甚至連前端都是用 web form/jsp 等等混雜後端程式碼的方式寫完，再套 bootstrap
這類型的程式工作通常有大量的 CRUD，(新增修改刪除查詢)
而且可以 Copy 別的模組來寫，
然後比較不追求新技術來解決問題，門檻也比較低
較高門檻的工作通常是服務直接面對 end user，此時就要考量效能
不僅僅是瞬間大流量效能，還需要應付 SLA, HA, Sharding 等問題
還有蒐集大量 log 與相對應的大容量/流量 data
不僅僅是瞬間大流量效能，還需要應付 SLA, HA, Sharding 等問題
還有蒐集大量 log 與相對應的大容量/流量 data
後端的 data pipeline 處裡也是最近很紅的職缺: data engineer
搞這些東西所要的技能樹又更廣，如 nosql, cache, hadoop, spark, kafka 之類的
寫的程式也會比較注重架構、效能，
而有資工管理論知識 (如演算法, 網路, 資安 ,OS 等) 會越來越派得上場
而現代前端的難易度也遠遠大於十年前用 jquery 刻的年代
為了應付現代用網頁處理複雜作業的需求
ps. 嵌入式等領域比較不熟，先不提到
更高階的通常是國際型公司，如 google / amazon / fb / ig / ms / apple
這些 user base 更高，分工更細，求品質效能不求快，
也相對嚴謹: 麻煩的測試流程, A/B test, performance test, long run test, POC 等
甚至願意投入研究
甚至願意投入研究
不只是純碼農，碼農也是可以點某個領域
最常見的是透過念碩，但有心的如 jserv/唐鳳 也是有辦法自己搞到世界頂尖
領域如: 電腦視覺/ML/影音串流/OS/網路/資安
總結就是: 一個蘿蔔一個坑
2. 寫程式不是上課就會，也不是寫了就會
寫程式科班在到國立尾段的時候，班上已經不到 50% 的同學走工程師之路了
在私立中後段，班上有只有一兩個人走寫程式都算常見
原因不外乎:
- 要動手寫才會，而且初期有很嚴重的撞牆期，心理素質不好的人
可能就會認為自己不適合、需要有興趣，或是分心去做其他事
- 沒花很多課外時間在技術上，上完課就沒了
- 終身學習，技術變換太快，終身學習是工程師基本能力，但很多人滿想要"爽缺"
至於寫程式是不是要有興趣? 我個人覺得不用
因為興趣是由成就感堆成的，
你一開始學 c 跟一開始學 javascript 的成就感肯定不同
剛學 javascript 不久畫面就可以動遠比 c 印星星有趣吧?
剛學 javascript 不久畫面就可以動遠比 c 印星星有趣吧?
簡單說，程式教育普及化我覺得不用擔心十年後薪資變低等等
因為他本來就有門檻，不管是心理上或智商上 (通靈能力強還是有用)
反而是為何國家一直塞廢課給學生 (每個領域都覺得自己很重要，大家都要懂..)
而不像日本一樣多留一點時間給學生進行社團活動
大概是降
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 106.73.26.66 (日本)
※ 文章代碼(AID): #1VS6AEnQ (Gossiping)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1601200782.A.C5A.html
推 : 先推1F 09/27 18:02
噓 : 對，大學中文課根本該廢掉2F 09/27 18:02
※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 18:04:00推 : 但你講的那些國際大軟體公司裡面 絕大部分軟體工程師寫3F 09/27 18:02
→ : 程式也不會用到算法呀
→ : 程式也不會用到算法呀
我覺得不是用不到，而是那些已經是基本常識，俗話說書到用時方恨少
總不能等到哪天需要實作某個資料結構才在讀什麼是 binary tree?
在大流量的公司中，棄用 open source 改自幹一個符合需求的軟體其實也是會發生
而且有時候所謂的"用不到"是因為個人當時不會、不知道原來可以這樣用
推 : 推5F 09/27 18:03
→ : QQ6F 09/27 18:03
※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 18:06:45※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 18:07:56
→ : 我的意思就事實作資料結構的機會太少了7F 09/27 18:07
以不實作資料結構而言，至少對於採用哪些解法會有更好的複雜度而言會比較有想法
畢竟有讀過幾種不同的演算法，會比較知道眉角
※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 18:10:09
→ : 而「知道原來可以這樣用」的人在各地都是少之又少8F 09/27 18:08
→ : 就好像工程數學大家大學都有學 但實務上能用出來的都是
→ : 一般人眼中的強中之強
→ : 就好像工程數學大家大學都有學 但實務上能用出來的都是
→ : 一般人眼中的強中之強
推 : 大學就一堆垃圾通識 如果拿來認識系外同學就算了 重11F 09/27 18:09
→ : 點都同系的根本對人脈拓展一點屁用都沒有 分數還超
→ : 低
→ : 點都同系的根本對人脈拓展一點屁用都沒有 分數還超
→ : 低
→ : 應該說，我覺得很多人其實需要會的就基本資料結構14F 09/27 18:10
※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 18:10:58→ : 但不會人人在實作的時候隨時都會遇到Leetcode強度的問題15F 09/27 18:11
我自己也是 leetcode 苦手XD
但我覺得如果目標在頂尖公司，同事都是頂尖的狀況下，演算法只是基本功
而其他大多工作是不會直接用到沒錯
※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 18:14:34
推 : 資工最大的問題是沒辦法一勞永逸 學幾個東西就能用很久16F 09/27 18:13
→ : 那算什麼問題啊？17F 09/27 18:13
推 : 正解 推18F 09/27 18:13
→ : 所以一堆人一開始就放棄或者中途轉行19F 09/27 18:13
→ : 除了傳產 哪個行業能一勞永逸的？20F 09/27 18:14
→ : 重點在domain knowledge 寫的程式通常是解出後的推導結果21F 09/27 18:14
"重點在 domain knowledge" 這其實是你的工作經驗得出的結論XD
寫程式累積的 best practices 與技巧、架構能力通常也能帶到其他工作
※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 18:17:03
→ : 很多吧 一大堆22F 09/27 18:16
推 : 乖乖刷題啦23F 09/27 18:17
推 : 一大堆？ 比如？24F 09/27 18:17
→ : 你只要技術在變動 就要一直學啊
→ : 你只要技術在變動 就要一直學啊
→ : 資工所分各個領域就是在各domain中增加廣度深度26F 09/27 18:22
→ : 這進步很快,以前唸的基礎科學就純練腦力27F 09/27 18:23
→ : 現在用的技術和以前差很多
→ : 現在用的技術和以前差很多
→ : 大部分公司面試時會先看你是哪個lab.出來的就是在看你熟啥29F 09/27 18:24
→ : 一堆大學教授的paper老實說也無用,脫節很多了30F 09/27 18:25
→ : 你如果是說算法的paper....那是因為常見的已經都被解了XD31F 09/27 18:26
→ : 我覺得軟體工程師的一個核心能力是學新東西的熱誠
→ : 我覺得軟體工程師的一個核心能力是學新東西的熱誠
我覺得在學界的老師大多是帶入門的腳色 (當然還是有很厲害的老師)
帶入門懂大概的基礎後，要變專家/知道最新作法，
通常就要靠自己讀 paper / trace code、加入社群等
尤其專精到某個程度，已經 google 不到分享文，
通常要從官方文件/paper/trace code 下手
※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 18:31:58
推 : 推，活生生例子33F 09/27 18:37
推 : 推34F 09/27 18:49
推 : 推! 你的學習經驗很寫實。35F 09/27 18:53
※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 18:58:51推 : *36F 09/27 19:00
→ : ***
→ : *****
*→ : ***
→ : *****
*
推 : 再推39F 09/27 19:01
※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 19:03:05※ 編輯: alihue (106.73.26.66 日本), 09/27/2020 19:05:48
推 : 再再推40F 09/27 19:14
推 : 推41F 09/27 21:29
推 : 推，有些傳產碼農只會for 迴圈花1個禮拜寫商業邏輯交差42F 09/27 22:55
→ : ，再花3個月加班維護，老板會覺得你為公司盡心盡力
→ : 另一種碼農花時間設計規劃考率效能、資安花1個月，上線
→ : 後幾乎沒維護成本，老闆反而覺得他做沒難度系統還要1個
→ : 月。
→ : ，再花3個月加班維護，老板會覺得你為公司盡心盡力
→ : 另一種碼農花時間設計規劃考率效能、資安花1個月，上線
→ : 後幾乎沒維護成本，老闆反而覺得他做沒難度系統還要1個
→ : 月。
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