序文
プログラマーが35年来の危機に直面している理由
プログラマーの間で起こる 35 歳の危機は、比較的一般的な現象です。これは、多くの企業が若いプログラマーを採用する傾向があるためです。若いプログラマーは、より低い給与を提供できる一方、会社の文化や価値観をより受け入れられることが多いためです。さらに、テクノロジーの急速な発展に伴い、多くの年配のプログラマーは、新しいテクノロジーの学習により多くの時間とエネルギーを費やす必要があるため、圧倒されてしまうかもしれません。これらの要因により、プログラマーは 35 歳頃にキャリアの危機に直面することになります。
さらに、プログラマーにとって 35 年にわたる危機は、熾烈な競争が続く業界環境にも関連しています。ソフトウェア開発業界は参入障壁が比較的低いため、市場にはプログラマーが豊富に存在し、企業は若いプログラマーを採用することで競争力を維持できます。さらに、人工知能と自動化技術の発展により、単純で反復的なプログラミング作業の一部が機械に置き換えられる可能性があり、その結果、プログラマーの雇用機会が減少します。
ただし、年齢がプログラマーとしての制限要因となるべきではないことに注意してください。プログラマーは、常に新しいスキルを学び、新しいツールを使いこなすことで、競争力を維持できます。さらに、プログラマーは、テクニカル コンサルタント、プロジェクト マネージャー、フリーランサーなどの他のキャリアへの移行を検討し、新たな機会や展望を生み出すことができます。
高齢のプログラマーにとっての活路は何でしょうか?
プログラマーは高収入で需要の高い職業ですが、年齢を重ねるにつれて、転職を考えたり、より自分に合った仕事を探したりすることを検討するプログラマーもいるかもしれません。では、プログラマーは35歳以降、どのようなキャリアを目指すことができるのでしょうか？
- 技術コンサルタントへの転身
プログラマーはキャリアの中で多くのスキルと経験を蓄積しており、この分野で重要な役割を果たすことができます。テクノロジー コンサルタントの仕事は、企業が適切なテクノロジー ソリューションを導入して効率を高め、コストを削減できるよう支援することです。
- プロジェクトマネージャーへの移行
プロジェクトマネージャーは非常に有望なキャリアであり、技術スキルと管理スキルの組み合わせが必要な分野です。プログラマーは、技術的な知識と経験をプロジェクト管理に応用して、優れたプロジェクト マネージャーになることができます。
- テクノロジー教育者への変革
インターネットの普及により、技術教育は巨大な市場になりました。プログラマーは、技術的な知識や経験を教育リソースに変換し、初心者やテクノロジーを学びたい人を支援するオンライン コースや教育サービスを提供できます。
- フリーランスへの移行
フリーランスはますます人気の高い職業選択肢です。プログラマーは、自分のスキルと経験を在宅勤務の機会に変え、独立した開発者、Web サイト開発者、アプリ開発者、IT コンサルタントなどとして企業にサービスを提供できます。
つまり、プログラマーは 35 歳を過ぎると、技術的な知識と他のスキルを組み合わせる必要がある他のキャリアへの移行を選択できます。プログラマーは、自分のスキルと経験を活用して、自分に合ったキャリアパスを見つけ、キャリアに新たな活力を吹き込むことができます。
1. Python の概要
以下の内容は、Python の応用全般に必要な基礎知識であり、クローラ、データ分析、人工知能などをやりたい場合は、まず学習する必要があります。ハイエンドのものはすべて原始的な基盤の上に構築されています。しっかりした基礎があれば、前に進む道はより安定します。すべての情報は記事の最後に無料で掲載されています！！！
含む：
コンピュータの基本
Pythonの基本
Python入門ビデオ600話：
ゼロベース学習ビデオを見る。ビデオを見るのが最も速く、最も効果的な学習方法です。基礎から詳細まで、ビデオ内の教師のアイデアに従うことで簡単に始めることができます。
2. Python クローラー
一般的な方向性として、クローラーはパートタイムで使用する場合でも、作業効率を向上させるための補助スキルとして使用する場合でも、良い選択です。
クローラー テクノロジーを通じて、関連するコンテンツを収集、分析、選択して、本当に必要な情報を取得できます。
この情報収集・分析・統合作業は、生活サービス、旅行、金融投資、各種製造業の製品市場需要など、非常に幅広い分野に応用可能であり、クローラ技術を活用することで、より正確な情報を得ることができます。効果的な情報をご活用ください。
Python クローラーのビデオ素材
3. データ分析
清華大学経済管理学院が発表した「中国経済のデジタル変革：人材と雇用」報告書によると、データ分析人材のギャップは2025年に230万人に達すると予想されている。
人材の格差がこれほど大きいため、データ分析は広大な青い海のようなものです。初任給10万は本当に当たり前です。
4. データベースとETLデータウェアハウス
企業は、ビジネス データベースからコールド データを定期的に転送し、履歴データの保存専用のウェアハウスに保存する必要があります。各部門は、独自のビジネス特性に基づいて統合されたデータ サービスを提供できます。このウェアハウスはデータ ウェアハウスです。
従来のデータ ウェアハウス統合処理アーキテクチャは ETL です。ETL プラットフォームの機能を使用して、E = ソース データベースからデータを抽出し、L = データ (ルールに準拠していないデータ) をクリーンアップし、テーブルを変換します (さまざまなディメンションを実行します)。ビジネス ニーズに応じたテーブルの粒度（程度、さまざまなビジネス ルールの計算と統計）、T = 処理されたテーブルを増分、全量、さまざまな時間でデータ ウェアハウスにロードします。
5. 機械学習
機械学習とは、コンピュータのデータの一部から学習し、他のデータを予測・判断することです。
機械学習の核心は、「アルゴリズムを使用してデータを解析し、そこから学習し、新しいデータに関する意思決定や予測を行うこと」です。つまり、コンピュータは、得られたデータからあるモデルを導き出し、そのモデルを使って予測を行うという、人間の学習プロセスに似ています。新しい問題を予測できる。
機械学習教材:
6. 高度な Python
基本的な構文の内容から、より深い高度な知識やプログラミング言語設計の理解まで、ここで学習すると、Python の入門から上級までのすべての知識が基本的に理解できるようになります。
この時点で、基本的に企業の採用要件を満たすことができます。面接資料や履歴書のテンプレートがどこで入手できるかまだわからない場合は、ここにまとめました。まさにナニーのための体系的な学習ルートと言えます。そして介護者たち。
ただし、プログラミングの学習は一夜にして達成できるものではなく、長期的な継続とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理する中で、私自身も技術的な点を復習しながら、皆さんと一緒に進めていきたいと思っています。プログラミングの初心者であっても、高度な技術を必要とする経験豊富なプログラマーであっても、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。
それは一夜にして達成できますが、長期的な忍耐力と訓練が必要です。この学習ルートを整理する中で、私自身も技術的な点を復習しながら、皆さんと一緒に進めていきたいと思っています。プログラミングの初心者であっても、高度な技術を必要とする経験豊富なプログラマーであっても、誰もがそこから何かを得ることができると私は信じています。
データ収集
この完全版の Python 学習教材は CSDN 公式にアップロードされています。必要な場合は、下の CSDN 公式認定 WeChat カードをクリックして無料で入手できます ↓↓↓ [ 100% 無料保証]
良い記事の推薦
Python の展望を理解する: https://blog.csdn.net/SpringJavaMyBatis/article/details/127194835
Python のパートタイムの副業について学ぶ: https://blog.csdn.net/SpringJavaMyBatis/article/details/127196603