計算機就業到底有多殘酷？

第一，找計算機相關工作，其實和具體用什么編程語言關系不大。很多人一開始糾結是學Java、C++還是前端，擔心這個方向崗位多不多，是不是已經過時了。

但其實真正影響就業質量的，從來都不是語言，而是基礎扎不扎實，刷題量有多少，代碼能力強不強，有沒有成體系的項目經驗，是否有實習背景，實習公司含金量高不高，有無競賽成績，學歷層次也是重要參考。如果這些方面都比較薄弱，那不管你用Java還是C++，結果都一樣。

所以找到自己真正感興趣的方向之后，就不要反復搖擺，盡可能往深處鉆研，多做算法題，多積累項目實戰經驗，早點開始實習積攢簡歷。

今年我了解到的情況是，一些普通本科的同學，無論是用C++還是Java至少也得刷五六百道題，再加上幾段有含金量的實習經歷，才能拿到大廠面試機會。

第二，網上關于計算機就業的內容越看越容易讓人焦慮。那么現實到底是什么樣呢？可能比你在網絡上看到的還要更艱難。舉個例子，一所普通雙飛一本的計算機專業一屆700多人，校招能拿到正式offer的不足20人，再加上自己找實習的40多人，總共也就60幾個，整體就業率連10%都做不到。

剩下的大多數人不得不選擇考研，而且考的基本也都是本校，這就是最真實的普通高校計算機就業現狀。那是不是就代表這個專業沒前景呢？

其實也不一定。看幾個這幾天剛發的截圖，有的同學是雙非本科，有的是跨專業的土木，也有人是985本科但來自一所沒什么資源、沒怎么參與競賽的普通學校，他們靠的是基礎扎實，實踐能力強，實習經歷豐富。前面提到的那個說本校就業率不到10%的學生，也是靠自己努力學C++進了國企實習，雖然沒有競賽經歷，但從大一就開始認真學習，基礎牢靠。

所以說計算機這個專業差距特別明顯，如果完全只靠學校安排，不主動學習，很可能連30%的就業率都保不住，畢業就失業，或者只能去考研賭一把。但反過來說，這專業也很公平，只要你夠主動，能持續投入時間去刷題、做項目、找實習，用不了幾年也能拿到不錯的結果。

相比其他專業來說，如果你沒有人脈、沒有背景，只想靠自己的努力拿到體面的薪資，計算機是為數不多還能實現的方向。所以學不學，其實取決于個人。如果你有更合適的選擇，那當然可以不走這條路。

但如果這已經是最現實的出路，那就要踏踏實實走下去，多了解，多積累，別被學校被動安排。很多大學生連什么時候該開始實習都不知道，等到大四學校安排，那時候已經是秋招，根本來不及準備。這種狀態是沒辦法競爭好工作的。

第三點，基礎是否扎實，比你以為的還重要。很多重要決定其實都是大三大四才做的，比如走考研路線還是就業，比如選哪個細分方向，但前提是你前兩年打下了扎實的底子。最常見的情況是，大一大二跟著老師走馬觀花，應付考試，學得廣但不精，甚至寫不出基本的數據結構代碼。

這個時候去找實習，會發現稍微深入一點的技術完全不會，項目經驗空白，想考研專業課忘光了，四六級還沒過，想沖個好點的學校或是沒東西可展示，甚至考慮上不了岸怎么辦。所以在大一大二階段，一定要完成幾件關鍵的事情。

第一，精通一門編程語言，并圍繞它學習相關技術棧，同時完成兩個能展示能力的項目，推薦C++或Python，二選一。

第二，把操作系統、計算機網絡、數據結構、數據庫這些基礎課打牢，同時保持算法題的持續練習。這些內容不論考研還是就業都必不可少。

第三，英語和數學也不能放棄，哪怕覺得將來用不上。學好它們是為了自己有更多選擇權。有了這些基礎，大三去找實習或準備考研時才不會手忙腳亂，就算最終沒考上，只要有扎實的技能和項目積累，春招找個不錯的工作依然不難。

第四點，如果你不打算走保研這條路，那就別把寶貴的時間花在沒必要的課程任務上。有沒有聽過一句話，上課耽誤學習，這恰恰揭示了大學教育中培養方案的問題。課程設置非常分散，科目多，深度淺，每年學校都會評出一堆好學生，成績看著不差，但畢業找不到工作。

說到底，學校的課程體系早就脫節了，平時學習成績和課程分數除了用于保研之外，基本不會對你找工作有任何幫助。沒有企業會因為你大學成績高而多給一次面試機會。所以如果你沒有保研名額，底線就是別掛科，剩下的時間一定要空出來，投入到真正提升自己的學習上。上面說的第三點其實就已經涵蓋了該怎么學。

第五點，不要因為眼下的條件給自己設限。很多人后臺提問：我是三本怎么辦？數學學不好還能考研嗎？我讀的是物聯網是不是不好找工作？聽說大數據方向必須考研，可我不想讀研怎么辦？

這些問題其實本質上都是在給自己找借口。如果你覺得學歷不行，就努力考研提升學歷；數學不好，那就從高一高二的知識補起，現在網上課程資源非常豐富。至于專業，不要高估它的決定作用。如果專業真的決定一切，那計算機畢業生也不會有那么多待業的，傳統理工科也不會被稱為天坑專業。