満国の人々は潮の満ち引きを見つめる長い記憶を持ち、川を見守るために戦っています。海には何もなく、何千もの顔に響く太鼓の音が聞こえるのではないかと疑うようになります。
潮を集める人たちは波に面して立ち、濡れないように赤い旗を手に持っています。夢を見に来ないでください、夢はまだ寒いです。IT業界には数年ごとに波やバブルがあり、すでに新たな波が押し寄せている、ひで？どこまで走れますか？揺れながらも勇敢に波に立ち向かうほうがいい。
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目次
大学におけるコンピュータサイエンスの主な研究は何ですか? 今後何ができるでしょうか？
CHATGPT の継続的な開発は、コンピューター サイエンスの卒業生に影響を及ぼしますか?
CHATGPT はこちら プログラミングの未来 - 未来はありますか?
大学におけるコンピュータサイエンスの主な研究は何ですか? 今後何ができるでしょうか？
大学コンピュータ専攻は、コンピュータサイエンスとテクノロジーの人材を育成する専攻です。コンピュータ科学技術の基礎理論、基礎知識、基礎スキルを修得し、問題分析、アルゴリズム設計、プログラム実装、テストとデバッグ、ドキュメント作成、プロジェクト管理などの優れた能力を身につけることを目的としています。この専攻のカリキュラムには通常、コンピュータ構成原理、データ構造とアルゴリズム、オペレーティング システム、コンピュータ ネットワーク、データベース、コンパイル原理、コンピュータ グラフィックス、人工知能、ソフトウェア エンジニアリングなどが含まれます。
大学のコンピュータ専攻の学習では、学生は C、C++、Java、Python などのさまざまなプログラミング言語に加えて、Web 開発、モバイル アプリケーション開発、ゲーム開発などの高度なアプリケーション テクノロジにも触れます。 、など。さらに、プログラミング実験、ソフトウェア工学演習、卒業設計などの実践的なコースやプロジェクトもあり、理論的な知識を実践的な応用能力に変えることができます。
同大学のコンピューター サイエンス プログラムの卒業生は、ソフトウェア開発、サイバーセキュリティ、データベース管理、システム統合、人工知能などのさまざまな分野で就職できます。コンピュータ技術の幅広い応用に伴い、コンピュータ専門家の需要も高まっています。しかし、就職市場ではコンピュータサイエンスを専攻する学生に対して、基礎的な知識やスキルの習得に加え、優れたコミュニケーション能力や調整スキル、チームワークの精神、イノベーション能力、問題解決能力など、より高い要求が求められています。したがって、学生は勉強の実践に集中し、競技会、プロジェクト、クラブ、その他の活動に参加することでこれらの能力を伸ばす必要があります。
北京大学コンピュータサイエンスおよびテクノロジートレーニングプログラム
つまり、大学のコンピュータ専攻は、コンピュータ科学技術の基礎知識と応用技術を網羅し、学生に幅広いキャリア選択と発展の場を提供する、非常に「将来性のある」専攻です。ただし、学生は急速に変化する業界の発展に適応するために、知識システムを常に更新する必要があります。同時に、より良いキャリアの機会と発展の見通しを得るために、特定のソフトスキルと実務経験も必要です。
西甸大学コンピュータサイエンスおよびテクノロジートレーニングプログラムの参考資料:
授業の構成と配置 (1) 4年間の学部課程は、基礎を築く段階（基礎を築き、強固にする段階、1～3学期）、蓄積と成長の段階（後期段階）の3つの段階に分かれています。知識・能力・質のバランスを整えるステージ（4～6学期）と能力強化ステージ（総合力育成ステージ、7～8学期）。1. 基礎構築段階（1～3学期）：主に学生の基礎知識の習得を育成し、学生の思想的および道徳的基準を向上させ、コンピュータサイエンスおよびテクノロジー専門コースの学習のための強固な基盤を築きます。主なコースには、大学英語、上級数学、大学物理学、確率論と数学統計、線形代数、コンピュータ入門とプログラミングの基礎などが含まれます。2. 蓄積・成長期（4～6学期）：コンピュータ科学技術の基礎知識を強化し、プログラミング、デバッグ、テストなどの能力を養います。主なコースには、信号とシステム、アナログ電子技術の基礎、デジタル回路と論理設計、離散数学、コンピュータの組織とアーキテクチャ、コンパイル原理、データ構造、オペレーティング システム、ソフトウェア エンジニアリング、アルゴリズム分析と設計などが含まれます。3. 能力強化段階（7～8学期）：学生が自分の目標や興味に応じて選択し、専門知識と専門知識を活用する能力を強化するコースデザインを通じて、卒業設計を通じて学生のコンピュータに対する理解を深めます。科学技術は向上することができ、知識の包括的な理解と応用が可能になります。主な科目は、プログラミング基礎科目設計、電子技術応用科目設計、コンピュータ組織・アーキテクチャ科目設計、マイコンシステム科目設計、オペレーティングシステム科目設計、総合工学設計、卒業設計などです。（２）入学適応期（前期）と移行期（第７・８学期）の２期の授業構成・配置 １．入学適応期：新入生ができるだけ早く大学生活に適応できるよう、学習意欲の醸成・促進を図るため、以下の科目を設置：新入生向けセミナー（物理学実証実験、研究室訪問、新入生と優秀な先輩とのセミナー、学習指導）、大学生向けメンタルヘルス教育、専門教育、技術プロデュース等 2. 変革期：コンピュータ科学技術の総合的な応用能力の育成に重点を置き、専門基幹科目と専門選択科目を多数設置することで、学生が自らの目標や興味に応じて、それに対応した専門知識と工学力を強化します。
まとめると、大学のコンピュータ専攻は依然として有望な専攻であり、コンピュータ科学技術の基礎知識と応用技術をカバーし、学生に幅広いキャリアの選択肢と発展の場を提供します。ただし、学生は常に知識を更新し、業界の急速な発展に適応しながら、より良いキャリアの機会と発展の見通しを得るためにソフトスキルと実践的な経験を開発する必要があります。
コンピュータサイエンスは次の土木工学になるでしょうか?
才能と愛情が必要ですが、それでも最高の専攻の 1 つです。ただ、仕事を見つけるのは数年前ほど簡単ではありません。！！！！！
以前なら、3年生になって猛勉強し始めた頃は、秋採用までの3ヶ月も経てば、びっくりするくらい良い内定が得られたかも知れませんが、今は全く無理です。ライバルが多すぎるからです。供給が需要を上回り、仕事を見つけるのが難しいのは市場のルールの必然の結果です。
CHATGPT の継続的な開発は、コンピューター サイエンスの卒業生に影響を及ぼしますか?
チャットPTとは何ですか?
CHATGPT は、大規模な事前トレーニング済み言語モデルに基づいて OpenAI によって開発された対話生成システムです。GPT (Generative Pretrained Transformer) テクノロジーを使用しています。これにより、事前トレーニングに大量のテキスト データが使用され、モデルが自然言語の構文、セマンティクス、および文脈上の関連性を学習できるようになります。CHATGPT では、ユーザーは質問したり、対話コンテンツをシステムに送信したりして、モデルによって生成された応答を取得できます。CHATGPT は、以前の会話履歴をエンコードし、大量のテキスト データを使用して事前トレーニングすることにより、ユーザー入力を理解し、対応する応答を生成します。このモデルは、以前の会話内容と事前トレーニングされた知識に基づいて新しい応答を生成し、ユーザーとの有意義な対話を最大化します。CHATGPT は、質問への回答、情報の提供、オーサリングの支援など、さまざまなタスクに幅広く応用できます。ただし、モデルは大規模なデータセットでトレーニングされているため、本物の情報と偽の情報を区別できない可能性があるため、使用する場合は出力を慎重に評価および検証する必要があることに注意してください。CHATGPTは何に使用できますか? CHATGPT は、以下の側面を含むがこれらに限定されない、さまざまなタスクやアプリケーションに使用できます。 1. 対話システム: CHATGPT は、ユーザーと自然言語で対話し、質問に答え、情報を提供し、そして問題を解決します。2. 情報クエリ: ユーザーは特定のトピックについて CHATGPT に質問し、関連する回答や情報を得ることができます。3. コンテンツの作成: CHATGPT は、創造的なインスピレーションを提供し、ストーリーラインの構想を支援し、記事の段落の生成などを支援し、執筆や創造的な作業に一定の補助的な効果をもたらします。4. 教育支援: 学生は、主題の知識について CHATGPT に質問し、説明、例、または補足資料を入手して、よりよく理解して学習することができます。5. 言語の練習: CHATGPT は言語の学習と練習に使用でき、ユーザーはモデルと会話したり、質問したり、文法上の間違いを修正したりして、言語の表現と理解を向上させることができます。6. パーソナルアシスタント: CHATGPT は、天気の問い合わせ、カレンダーの手配、旅行のアドバイスなど、日常生活における実用的な質問に答えることができます。
CHATGPT はこちらプログラミング- 未来はありますか?
CSDN 副社長、Zou Xin の見解を引用するには: 原文リンク:
プログラミングの未来 - 未来はありますか? _SoftwareTeacher のブログ - CSDN ブログAI がプログラマーにどのように取って代わるかについて詳しく説明する前に、ソフトウェアがどのようなコンポーネントで構成されているかを見てみましょう。私たちが議論したいのは、AI 支援プログラミングが産業規模でどのような役割を果たすのかということです。書籍『構築の方法』の中で、次の 3 つの公式を挙げましたが、IT 業界における「プログラミング」の位置がわかります。
プログラム = アルゴリズム + データ構造
ソフトウェア = プログラム + ソフトウェアエンジニアリング
ソフトウェア企業 = ソフトウェア + ビジネスモデル
現在の AI 支援プログラミングは、最初のレベルのプログラマーにのみ大きく役立ちますが、次の 2 つのレベルでは、依然として人に依存しています。さまざまな大規模な言語モデルとその派生ツールは、ドキュメントの作成、誘導、プロセス処理に大いに役立ちますが、重要な点はやはり人に依存することです。CPU上でプログラムが動いていますが、何をしているのでしょうか？CRUD (作成、取得、更新、削除 - CRUD) など、データに対してさまざまな操作を実行することがすべてです。優れたプログラムでは、これらの操作が正しく効率的であることを保証する必要があります。同時に、プログラムがさまざまなリソースを正しく使用することも保証する必要があります。コンピュータの（メモリ、ネットワーク、周辺機器など）。これらの問題はすべて解決可能であり、一度学習したAIは文句なく上手にやってくれます。しかし、人間は通常、あらゆる種類の知性、怠惰、不注意などを備えており、多くの間違いを犯します。ソフトウェア業界の数十年にわたる発展の中で、コードは常に人間を助け、人間のミスを回避してきました。テキスト エディターが人間のスペルミスを自動的に促すことができるのと同じように、コード エディターは 20 年前、自動変数プロンプト、構文ハイライト、その他の方法によってプログラマーの間違いを防ぎ、プログラミングの効率を向上させることができました。したがって、誰もが完全な関数を作成し、一般的な問題に対処できるように AI を利用できるのは良いことです。では、なぜこのような優れたことが多くのプログラマーを非常に心配させるのでしょうか? このブログでは、ソフトウェア エンジニアリングの専門家である Kent Beck の言葉を引用します。
AI はプログラマーのスキルの 90% を置き換えますが、残りの 10% は千倍に増幅されます。
すべてのプログラマーは鏡を見て、AI によって 1,000 倍に拡大できるスキルは何だろうかと自問します。
追加、削除、変更、確認だけができるのであれば、AI は確かにあなたを完全に置き換えることができます。このブログでは、AI が短期的には達成する可能性が低いいくつかのスキル、つまりテクノロジーの十分な理解と効率的なデバッグ能力についても言及しました。
ソフトウェア アーキテクチャを包括的に理解し、作成した 1,000 行のコードを既存の 100,000 行のコード システムに統合し、各モジュールを効率的なシステムに統合および最適化できる能力。ソフトウェア動作データを理解することで、人間がデータを読み取るだけでなく、データから問題を洞察することができます。質問する力、ユーザーに質問する力、ユーザーの本当のニーズを理解する力、リーダーや同僚に質問する力、みんなの考えを理解する力はもちろん、相手の立場に立って問題を考える力もあり、コミュニケーション能力。ソフトウェア チームの他の役割やプロセスと協力する能力。製品の品質は、プロセス全体における最悪の役割とリンクに依存する可能性があります。ソフトウェア エンジニアリング チームには、プリセールス、プロダクト マネージャー、製品アーキテクチャ、技術アーキテクチャ、QA、セキュリティ システム、UED、アフターセールス サポートなどの役割があり、プログラマーはプログラミング段階で AI ツールによって強化されます。同様の権限を得ることができますか? 他のビジネスの知識。たとえば、AI を医療業界に役立てたいと考えていますが、医療業界についてどの程度知っていますか? 当社のプログラマーは、高度な AI ツールによってあなたの才能をさらに伸ばすことができるように、#软件工程#、#商业模式#、#工业# について詳しく知る必要もあります。
(アナログ)生活必需品「服」の変遷
AI支援プログラミングの発展により、プログラマーはますます雇用の機会を失い、最終的に業界は縮小して価値がなくなるのでしょうか? 人間のニーズの第1位、「基本的な衣・食・住・交通」の第1位に位置する「衣類」に注目し、その開発がプログラマにインスピレーションを与えるかどうかを見てみましょう。情報はインターネットと ChatGPT、New Bing (Baidu Encyclopedia、および一部の記事 https://www.sohu.com/a/400708937_99933236 など) から得られます。
数百万年前 - 葉、皮
数千年前 - 野生の麻。石やろくろを使って撚り糸にし、リネンに織ります。
数千年前 - 人々は蚕を飼いならし、より上質な絹織物を織ることができました。殷・殷の時代には養蚕が盛んで、人々は絹織物の技術を熟達していました。
数千年前 - 手織り機の出現とゆっくりとした改良。「男は耕し、女は織る」「学ばなければ織機が壊れる」という諺が生まれたのはこの時代である。一日中座って一度に一本の糸を織るのは、一行ずつコーディングするのと非常によく似ているようです。
1000年前: ジャカード織機の出現
中国古代の織物技術の中で、最も複雑なものはジャカード技術です。織機に複雑な模様を規則正しく繰り返し織らせるため、模様情報を記憶するジャガード装置としてのヘルドや模様が次々に発明され、マルチヘルドジャガード機や各種模様ジャガード機が誕生しました。ジャカード技術は繊維の歴史におけるマイルストーンです. ジャカード機械の基本コンセプトは、織機の綜絖または綜絖に接続された綜絖にジャカード則を保存し、ジャカード則の記憶を使用して制御することです。ジャカード プログラムにより、このメモリ情報がリサイクルされます。古代人が発明したジャカード技術は、今日の観点から見ると、コンピュータプログラムと同様のグラフィック情報記憶技術であり、プログラムを一度プログラムすれば、毎回再起動することなく、すべての操作を繰り返すことができます。
黄道坡 (13 世紀) は、綿織物技術と高度なツールを学び、改善し、推進しました (彼らは現代のプログラマーの祖先であるべきでしょうか?)
ネット上に出回っている「愛のPythonコード」などでもこのようなパターンを作ることができるのでしょうか？
100 年以上前: 空飛ぶシャトル織機とスピニング ジェニーの登場により、生産性が大幅に向上し、手工芸品の紡績業者の怒りを呼び起こしました。彼らはジェニーマシンを破壊し、発明家の家を焼き払った。しかし次にイノベーションの波が起こり、その直後に水力と蒸気を動力とする織機が登場しました。1830 年までに、英国の綿紡績産業全体が手工芸産業から蒸気エンジンを動力源とする大型機械産業への転換を基本的に完了しました。前項で紹介したジャカード織機もヨーロッパに導入され、19世紀に大幅に改良されましたが、そのモデルの一つがジャガード織機です。ジャカードはパンチカードで制御される織機を発明し、あらかじめ設定された「プログラム」（当時は「プログラム」という概念はありませんでしたが）に従って絹糸を動かし、美しい布地を織ることができました。機械が認識できる担体に情報が記録され、その情報が機械の動作制御に利用されるのはこれが初めてである。現代コンピューターの先駆者であるバベッジは、ジャカード社のジャカード機械に触発され、すぐにパンチカードを自分が設計している分析機械に応用できると考えました。分析機のカード読み取り装置の原理はジャカード機と同様で、プローブがカードを通過しようとする際に、スムーズに通過するか、カードの抵抗を受けて通過するかに依存しています。 2 つの異なる状況でプローブを使用すると、異なる機械的伝達が生成される可能性があります。これは実際、コンピューティングの歴史の中で最も初期のバイナリ アプリケーションです。100年前：化学繊維の登場で衣服は「一枚一枚紡ぐ」時代ではなくなった
数年前：服やズボンに穴が開いていますが、これはバグではなく機能です。ジーンズが完成した後、穴が開いた古いものになるように特別に作られています。（さらに、ジーンズを古くして腐らせるプロセスは、労働者や環境に優しくないため、多くの人が理解していません。）
数千万年の進化の中で、衣料品産業は成長しましたか、それとも縮小しましたか? この業界で働く人々の機会は増えたのでしょうか、それとも減ったのでしょうか? 繊維業界におけるソフトウェアプログラミング業界は現在どの段階にあるのでしょうか? （穴を特徴として捉える段階では決してないと思います） バベッジのようなコンピューターの先駆者は繊維機械の設計からインスピレーションを得ていますが、繊維産業やその他の産業からどのようなインスピレーションを得られますか？ソフトウェア プログラミング業界がそれに相当する「服装」の段階にあることはご存知ですが、その段階からどのような啓蒙を得る必要があると思いますか?
満国の人々は潮の満ち引きを見つめる長い記憶を持ち、川を見守るために戦っています。海には何もなく、何千もの顔に響く太鼓の音が聞こえるのではないかと疑うようになります。
潮を集める人たちは波に面して立ち、濡れないように赤い旗を手に持っています。夢を見に来ないでください、夢はまだ寒いです。IT業界には数年ごとに波やバブルがあり、すでに新たな波が押し寄せている、ひで？どこまで走れますか？揺れながらも勇敢に波に立ち向かうほうがいい。
プログラミングは今後も発展する可能性がまだまだ広いです。
以下に、プログラミングの将来についてのいくつかの見解を示します。 1. 技術革新: 技術の継続的な進歩に伴い、新しい技術とアプリケーション シナリオが出現し、プログラマーは対応するソフトウェアとシステムを設計、開発、保守する必要があります。たとえば、人工知能、機械学習、仮想現実、拡張現実などの分野の開発には、プログラミングの専門家の参加が必要です。2. 自動化とインテリジェンス: 自動化とインテリジェンスの発展により、一部の反復的なタスクが自動化に置き換えられる可能性がありますが、プログラミング自体もこれらのテクノロジの恩恵を受けるでしょう。自動化ツールとインテリジェント システムは、プログラマーがソフトウェアをより効率的かつ簡単に作成および管理するのに役立ちます。3. 学際的なコラボレーション: 将来のプログラミングでは、生物学、医学、環境科学など、他の分野の専門知識を組み合わせることが必要になる可能性があります。学際的なコラボレーションはイノベーションを促進し、複雑な問題を解決します。4. データ主導の意思決定: データの重要性がますます高まっており、データを貴重な洞察や意思決定に変えるには、データを処理、分析、視覚化するためのプログラミング スキルが必要です。データ サイエンスと分析の必要性がプログラミングを推進します。5. 継続的な学習と適応性: テクノロジーの急速な発展により、プログラミング業界では実践者が継続的に学習し、変化に適応する能力を必要としています。知識を常に更新し、新しいプログラミング言語、フレームワーク、ツールを学習することが成功の鍵となります。プログラミングは依然としてチャンスと挑戦の分野です。テクノロジーが進化し続け、新たな分野が出現するにつれて、プログラミング専門家の需要は今後も増大し続けるでしょう。ただし、競争力を維持し、個人のキャリアを向上させるには、継続的な学習と新しいテクノロジーへの適応が必要です。
専攻はどうやって選べばいいですか？
いくつかの現象と傾向:
- コンピュータはエンジニアリングトップ1からエンジニアリングトップ3に変わりました。かつては、宇宙マシンという 1 つの巨人と何千もの軍隊がコードを変換していましたが、今では、集積回路、電気、電子情報工学はコンピューターに劣りません。
- インターネットの巨人に注目するすべての人から、百花繚乱に咲く花まで。かつては大工場が大量採用で高速爆発期を迎えたが、その後大幅に縮小した。現在、コンピュータは製造業、銀行業、事業所、特にBYDなどの新興企業や新エネルギー自動車用半導体などの新興産業で盛んに使われています。
3. 28 日の現象はますます深刻になり、勝者がすべてを獲得することがますます明らかになってきています。名門校の修士課程が質の高いオファーのほとんどを獲得しており、南油大学、杭店大学、深セン大学などの有力企業の数さえ大幅に減少した。学部の雇用の質は大幅に低下しています。985 の学位を取得しても、大規模な工場に入る機会はほとんどありません。1 学位以下の雇用の質は大幅に低下しています。アウトソーシングは問題ありません。4. 上記の理由により、コンピュータ業界全体の給与は大幅に下がっていますが、それでもほとんどの専攻よりは高いです。
著者: 楊書超老 レポート記入ボランティア
リンク: https://www.zhihu.com/question/578848638/answer/2975455935
現在の雇用環境はどうなっているのでしょうか？
失業中の若者は何人いるのか
1. 2020 年から 2023 年にかけて、新規就職数と新卒者数の差は、それぞれ -249 万、-220 万、-449 万、-582 万である。雇用問題のかなりの部分が遅れを経て最終的に解決されたことが判明した。
2. A 株上場企業の平均従業員数は過去 3 年間で 11.9% 減少しており、昨年の離職率は約 10% でした。つまり、現在の従業員の約 10% が一時解雇または解雇に遭ったことになります。失業問題に直面しており、この若者グループは約 2,500 万人います。
3. また、感染症流行以来、1,400万人以上の若い出稼ぎ労働者が失業のため故郷に戻り、過去3年間の累計失業者数（16～40歳）は約5,400万人となっている。もちろん、将来的には再就職や柔軟な雇用を実現している人も少なくありません。
4. 大学入学試験と大学院入学者数のさらなる拡大により、2025年までに我が国の新卒者数は2022年比で300万人増加し、その総数は2,000万人近くに達すると予想されます。さらに厳しくなるだろう。一般的に言えば、2030年から2030年までの期間は我が国の改革開放以来最も厳しい雇用情勢となり、過去3年間の失業ストックを消化し、都市部の雇用需要が最高水準に達しているという事実を直視する必要がある。雇用紛争はかつてないほど深刻で、しかも履歴書を提出した後は一向に音沙汰もなく、本当にショックです。
そこで、自らの就職競争力を高めるために、世界トップ500企業などのトップ企業からインターンシップの機会を得ることができ、短期間で素早くインターンシップ経験を積むことができる有給インターンシップを選択する大学生が増えています。業界背景やポジションを理解し、これまでの職歴を投影し、就職活動の競争力や背景を高め、豊富なインターンシップ経験で人事の支持を獲得します。対照的に、インターンシップ経験のない卒業生は、基本的に大手工場に別れを告げて就職します。
さらに、科学研究プロジェクトを選択し、982、211、その他の有名な学校の教授に従って科学研究を行い、学部段階で国際ジャーナルのトップ論文を発表し、科学研究の学歴を向上させることを選択する大学生がたくさんいます。保証された研究の機会を得ることができ、就職活動における競争力が高まります。
誰もが内向的であり、誰もが競争力を向上させようと努めており、雇用主には採用時の選択肢が増えており、「読めない」採用ソフトウェアのジレンマは今後も演出され続けるでしょう。
つまり、国内外の厳しい環境や国内の雇用環境を考えると、環境を変えることはできず、できることは自分自身を変えることだけです。好きな仕事を見つけて自分の価値を実現したいのであれば、自分の経歴を磨き、自分の輝く点をアピールするだけで、求人に応募するときに安心して仕事に就くことができますし、オファーは無限にあります。
タイトルの話に戻りますが、もうすぐ 1 年生を迎えるコンピュータ学生として、コンピュータ サイエンスについての私の謙虚な意見は、コンピュータ サイエンスは現在でも最も人気のある専攻の 1 つであるということです。 35 年ぶりの危機は常に存在しており、目先の利益だけに注目することはできません。
大学入学試験後にボランティアを選択しようとしている学生の場合:コンピューター専攻は、あなたが想像したり、映画やテレビ作品で見たほど高度なものではありません。ソフトウェアのバージョンに互換性がないため、深夜に空に向かって叫ぶかもしれません。教師があなたより古いコンパイラを使用しているため、授業中にめまいがすることがあります。中国のどの大学のコンピュータシステムコースと実際の工学開発の間には大きな隔たりがあると言っても過言ではありません。
市場では「ITを勉強して月収Wを稼ぐ」「2Wの4分の1で就職保証」など、他の業界ではなかなか見られない衝動的な声が多すぎます。四半期で？合格率わずか 13% の法律試験に合格できますか? 大量の IT トレーニング コースがキノコのように湧き出ているとき、2024 年にダークホーストレーニング クラスが「大学」を開設するとき、西側の某石油およびコンピューター大学のさまざまなカンファレンスが、企業のさまざまなシステム コースでいっぱいのときピーク教育、良好な就職率のためのいわゆる「3つの保証」契約が締結されました。
過去 100 年にわたり、意識的にせよ無意識的にせよ、幸運にも技術革命の頂点に立った企業が常に存在しました。一度その姿勢になると、何もしなくても、10年、あるいはそれ以上、波に乗ってスムーズに前に進むことができます。10 年以上にわたり、次の波が来るまでのテクノロジーの波を象徴しています。これらの企業の従業員は、立場に関係なく、部外者から見れば時代の幸運な人たちです。なぜなら、企業は一度波に乗っただけでは長期的な繁栄は保証されないが、人は一生に一度その波に乗れば十分だからである。潮流に身を置く若者、最も幸運なのは潮の波に乗ることだ。——「トップ・オブ・ザ・タイド」
満国の人々は潮の満ち引きを見つめる長い記憶を持ち、川を見守るために戦っています。海には何もなく、何千もの顔に響く太鼓の音が聞こえるのではないかと疑うようになります。
潮を集める人たちは波に面して立ち、濡れないように赤い旗を手に持っています。夢を見に来ないでください、夢はまだ寒いです。
IT業界には数年ごとに波やバブルがあり、すでに新たな波が押し寄せている、ひで？どこまで走れますか？揺れながらも勇敢に波に立ち向かうほうがいい。