1076万毕业生,面对有史以来最大规模毕业潮,麻了

2024-04-03 23:38

本文主要是介绍1076万毕业生,面对有史以来最大规模毕业潮,麻了,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

最近看到“毕业”两字都看麻了,还以为又是哪个大厂要裁员了。仔细一看,原来真是毕业生。

最近几年,每到“金三银四”总有“最难就业季”的感慨出现,今年似乎更为艰难——根据教育部此前的发布,2022届高校毕业生规模预计1076万人,同比增加167万人。

事实上,过去每一年,毕业生的总量都在创新高,今年首次迈入了千万人时代。眼下,庞大的毕业生群体即将离开校园,除了考公、考编、考研、延毕等等,还有大部分将直面就业市场。

无论选择哪一条路,其实都有众多竞争者,而想找到一份满意的工作便显得格外的难。

“开学即毕业、毕业即失业”的惶恐让毕业生们无所适从,受新冠疫情影响最大的莫过于这届毕业生了。

当下,虽然各大公司多数已启动线上视频面试,但无法提前实习、企业招聘需求紧缩,许多2022应届毕业生无奈发出“我太难了”的呼声。

“在城管录用人员中,有北大的博士、海归的硕士,名校生到处都是。于是大家感慨,这最难毕业季太卷了。”——央视著名主持人白岩松近期就发出了这样的感慨。

可是,这边毕业生不断喊着“我太难了”,那边很多企业却苦于招不到人。

大学生就业喜欢扎堆,这就导致有些工作岗位竞争非常激烈,大量的学生因为激烈的竞争而被淘汰,而有些工作根本没人理睬,招不上来人,呈现出“有人没活干,有活没人干”的尴尬情况。

国家统计局原副局长贾楠认为,随着年轻人就业取向的改变,“有人没活干、有活没人干”这一错配现象依然会存在,在某些行业可能更为严峻。

一边在喊就业难,一边又不愿意去做那些急需人才的岗位,很多人认为是大学生“眼高手低”“好高骛远”,实际上是岗位的供需双方都有难言之隐。

大山还在增加,我们不知道未来会如何,但天不救人人自救,对于想要进入IT行业的小伙伴来说,是时候开始自救了。

1、自救第一步,找对方向

IT行业里工种有很多,但只有选择适合自己的方向,选对岗位,才能长时间深耕这个行业。在这里你可以先思考一下,现在有哪些方向可以选择?哪些方向又是正确的呢?

想要快速入门IIT行业,短时间内是可以通过专业的IT实训机构。专业教育机构的课程是根据当下企业的人才需要来量身打造的,目的就在于培养专业技术人才。

在专业的教育机构中,你可以避免走许多弯路,对于自制力不高的人来说,教育机构的老师会对你的学习效果负责,在老师的督促下,你可以以高效率完成专业技术的学习。

对于完全不了解IT行业的新人来说,自学和浪费时间无异,走很多弯路是小事,浪费时间才是大事。

2、自救第二步,自我提升

水往低处流,人往高处走,我们确定岗位之后一定要想办法找个时间,将自己的优势和不足抽丝剥茧,明确自己的现状,先回归自身(提升能力),再重新出发(求职晋升)。

这篇关于1076万毕业生,面对有史以来最大规模毕业潮,麻了的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/874287

相关文章

嵌入式方向的毕业生,找工作很迷茫

一个应届硕士生的问题: 虽然我明白想成为技术大牛需要日积月累的磨练,但我总感觉自己学习方法或者哪些方面有问题,时间一天天过去,自己也每天不停学习,但总感觉自己没有想象中那样进步,总感觉找不到一个很清晰的学习规划……眼看 9 月份就要参加秋招了,我想毕业了去大城市磨练几年,涨涨见识,拓开眼界多学点东西。但是感觉自己的实力还是很不够,内心慌得不行,总怕浪费了这人生唯一的校招机会,当然我也明白,毕业

毕业前第二次面试的感慨

距面试已经过去了有几天了,我现在想起来都有说多的恨感慨。 我一直都是想找刚刚起步的企业,因为这能让我学到更多的东西,然而正好有一家企业是刚起步的,而且他还有自己的产品专利,可以说这是一家,即是创业又是刚起步的公司,这家公司回复了我投给他的简历,这家企业想进一步了解我的情况,因为简历上我符合这家企业的基本要求,所以要进一步了解。 虽然面试的过程中,他给我的面试题,我做得并不是很理想,

面对Redis数据量庞大时的应对策略

面对Redis数据量庞大时的应对策略,我们可以从多个维度出发,包括数据分片、内存优化、持久化策略、使用集群、硬件升级、数据淘汰策略、以及数据结构选择等。以下是对这些策略的详细探讨: 一、数据分片(Sharding) 当Redis数据量持续增长,单个实例的处理能力可能达到瓶颈。此时,可以通过数据分片将数据分散存储到多个Redis实例中,以实现水平扩展。分片的主要策略包括: 一致性哈希:使用一

Flink在大规模状态数据集下的checkpoint调优

今天接到一个同学的反馈问题,大概是: Flink程序运行一段时间就会报这个错误,定位好多天都没有定位到。checkpoint时间是5秒,20秒都不行。 Caused by: java.io.IOException: Could not flush and close the file system output stream to hdfs://HDFSaaaa/flink/PointWid

正面超越Spark | 几大特性垫定Flink1.12流计算领域真正大规模生产可用(下)

点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 我们书接上文,我们在之前的文章《正面超越Spark | 几大特性垫定Flink1.12流计算领域真正大规模生产可用(上)》详细描述了Flink的生产级别Flink on K8s高可用方案和DataStream API 对批执行模式的支持。 接下来是另外的几个特性增强。 第三个,Flink对SQL操作的全面支持 再很早之前,我在浏览社

区块链ARC如何能让节点能够大规模处理交易数据

​​发表时间:2024年8月7日 TAAL技术主管Michael Böckli表示,TAAL公司一直在对ARC进行测试,并准备在今年年底全面发布。因TAAL在区块链交易处理方面具备深厚的专业知识,BSV区块链委托TAAL进行ARC开源参考落地方案的开发。 ARC是一个多层交易处理系统,能够追踪交易在BSV区块链上的整个生命周期。 除了遵循BSV区块链的开源指南和要求开发ARC的开源版

【大规模语言模型:从理论到实践】Transformer中PositionalEncoder详解

书籍链接:大规模语言模型:从理论到实践 第15页位置表示层代码详解 1. 构造函数 __init__() def __init__(self, d_model, max_seq_len=80):super().__init__()self.d_model = d_model # 嵌入的维度(embedding dimension) d_model: 表示输入词向量的维度。max_se

数理金融工程毕业之后求职应用方向,量化交易方面如何

炒股自动化:申请官方API接口,散户也可以 python炒股自动化(0),申请券商API接口 python炒股自动化(1),量化交易接口区别 Python炒股自动化(2):获取股票实时数据和历史数据 Python炒股自动化(3):分析取回的实时数据和历史数据 Python炒股自动化(4):通过接口向交易所发送订单 Python炒股自动化(5):通过接口查询订单,查询账户资产 金融专业的热门就业方

大模型微调训练营毕业总结

我目前在一家零售公司从事大数据架构方面的工作。 之所以选择参加AI大模型微调训练营,主要是考虑到当前无论是大数据这条技术赛道,还是个人职业发展都处在平台期,短期内看不到突破点。所以想看看在大模型这个技术领域有没有可能有所突破。大数据经过多年的发展,在理论和技术层面都已经到达了一个比较成熟的高度,用户使用也属于普惠期。不仅仅有支持度良好的商业化的产品,而且开源系统也能满足用户的基本使用。另外经过这

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求?

大规模并行计算是指利用多个处理单元同时处理计算任务,以提高计算效率和缩短完成时间。这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域,面对海量数据与复杂计算时,传统的串行计算往往显得无能为力。   现代 CPU 通常具备多个核心,这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。多核处理器可以大幅提升并行计算能力,适合处理大型计算任务。   CPU 服务器通常配备多级高速缓存(