计算机专业的就业导向转变以及课程学习变化——以港大、港中文人工智能专业为例

计算机专业作为新世纪以来发展最为迅速，最为炙手可热的本科专业，一直以来收到许多同学和家长的关注。也是很多学生认为可以“知识改变命运”的最佳选择。2010年-2020年间，计算机专业不论是根正苗红的科班学生，还是“半路出家”放弃本专业转而学习计算机专业的学生，都可以在一二线城市找到一份待遇不错的工作。

我高中一位同学，后来去盐城工学院读本科，学习环境工程专业的。毕业之后家里给报了一个计算机课程班，半年的时间学习，结课之后保证月入过万。本专业就业月薪基本是4000元左右的薪资，这个课程就显得非常有吸引力了。后来学完之后就在南京做国电南瑞外包的工作，主要是码农敲代码，月薪确实一个月有11000元左右。但是疫情之后工作不停变动，加之年纪增长，还是在28岁的年纪被公司“优化”了。后来发现岁数有点大，码农的国内工作很难找了，最后还是选择家里帮助安排了一份工作。

其实这种现象还是比较常见的。那么现在ai爆炸的时代，计算机专业该何去何从呢？

探究这个问题，首先要了解计算机专业的知识结构，计算机是又学科知识+编程技能组成的。我同学报的班就是对编程语言的学习，相当于掌握了工具。

编程语言企业需要最多的岗位是Java前端和后端开发。几年前培训机构大量培训了很多懂Java的人，行业非常卷。阿里美团快手京东、国企的主要语言都是Java，生态比较完善。

至于其他的，比如C++应用也不少，需求略少于Java，难度较大，非科班不太推荐学习。有一定门槛，不如Java卷；C语言做底层开发较多，学习成本高，要对内层操作系统有了解，很难被淘汰，但是不推荐普通人学；JS等前端开发需求在下滑，除了大厂很少有公司再做自己的网页和APP；python爬虫大数据AI都能做，但是性能比较差，不是企业开发用的语言。只是一个小工具，业外人士初学者合适。

掌握了编程工具之后，大部分学生就可以从事开发方向的工作岗位，这也是大多数码农的就业方向。

但是开发方向来说，计算机产业从移动互联网时代来到了AI时代，产业重点转移到算法大模型。前端开发岗将逐渐被自动编程工具替代，后端工程师将转为全栈工程师。后端工程师从“写代码”向系统架构、性能优化、AI工程化方面转变。其他专业一般性转码不难，但想拿高薪越来越不容易，需要有深度产业项目经验和顺应人工智能时代要求。

开发岗位收到了ai的冲击，而研发的算法岗因为是创造ai或者说和ai相辅相成的方向，则岗位变得更加多了。

但是相比开发岗，算法岗位需要在以下几个方面多学习一些技能：

1、深入的统计学知识

算法岗需要深入理解概率分布（如正态分布、伯努利分布等），因为在机器学习算法中，许多模型假设数据服从特定的概率分布。

掌握假设检验（如t检验、卡方检验），用于验证模型假设是否合理，评估算法改进是否具有统计学意义。

高级数学优化理论：要学习凸优化理论，了解凸函数的性质和优化算法（如梯度下降、牛顿法等）。

2、机器学习与深度学习算法

算法岗需要深入研究各种机器学习模型的原理，如支持向量机（SVM）的核技巧和间隔最大化原理。

在深度学习方面，要掌握各种神经网络架构的细节，如Transformer架构中的自注意力机制。

模型评估与选择：学习复杂的模型评估指标，除了开发岗常用的准确性、运行速度等指标外，算法岗还需要关注精确率 - 召回率曲线（PR曲线）、ROC曲线下面积（AUC）等。

3、数据挖掘与特征工程

学习关联规则挖掘算法（如Apriori算法），用于发现数据集中不同变量之间的关联关系。

掌握异常检测算法，如基于统计的方法（3σ原则）、基于密度的方法（LOF算法）等，用于在数据集中识别异常数据点，这在金融欺诈检测、网络安全等领域非常重要。

深入理解特征选择方法，除了开发岗可能会用到的简单相关性分析外，算法岗需要掌握基于模型的特征选择方法（如L1正则化的逻辑回归）和基于重要性评估的方法（如随机森林的特征重要性）。

算法岗位业务也涉足了多个行业，比如：

互联网行业。社交媒体平台：像脸书、推特、微博等，依靠算法进行内容推荐、用户关系分析和广告投放。电子商务平台：淘宝、京东、亚马逊等电商平台需要算法人才来优化商品推荐、库存管理、物流配送等环节。
人工智能领域。智能语音识别公司：如科大讯飞等，需要算法人才来研发和优化语音识别算法，提高语音识别的准确率和速度，以实现更自然的人机交互。计算机视觉企业：专注于图像识别、视频分析等技术的公司，如商汤科技、旷视科技等。机器人研发公司：研发机器人的企业需要算法人才为机器人设计路径规划、动作控制、自主决策等算法。
金融行业。银行和金融机构：需要算法人才来进行风险评估、信用评级、投资决策等工作。证券和基金公司：依靠算法进行量化投资、交易策略制定和市场预测。
医疗行业。医疗影像诊断：医院和医疗影像设备制造商需要算法人才来开发和优化医疗影像分析算法，帮助医生更准确地诊断疾病。疾病预测和预防：通过算法对大量的医疗数据，如病历、基因数据、健康监测数据等进行分析，预测疾病的发生风险、治疗效果和预后，为疾病的预防和治疗提供决策支持。
游戏行业。游戏开发公司：需要算法人才来设计游戏中的人工智能系统、物理引擎、碰撞检测等算法，提高游戏的可玩性和真实感。电子竞技领域：电子竞技比赛需要算法人才来开发和优化比赛的匹配系统、排名算法等，确保比赛的公平性和竞技性。

算法岗位的兴起，也是要求学生有更高的专业背景门槛，需要数学知识，数据科学知识，人工智能机器学习相关的知识，所以对于专业要求来说，现在比较热门的数据科学专业，人工智能专业，招收的客户专业画像上就有明显的广泛性，甚至很多学习数学专业的学生也有机会，这里拿港大和港中文的人工智能专业为例：

所以计算机专业的同学们，硕士留学可以考虑多往算法方向进行申请，这样我们的就业面会更广一些，毕竟就像上文所说，算法和各个行业有关联，都可以有一席之地。

港新英地区硕士留学一年制也比国内的3年硕士时间要更有性价比，最显著的例子就是腾讯现任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家，兼任AI Infra部及大语言模型部负责人姚順雨，2015年清华大学本科，2019年去普林斯顿大学攻读博士，入职腾讯的时候才27岁。这个行业还是吃青春饭的，越短学成，越早毕业就业，对于个人职业规划发展也就越重要！