IT行业哪个方向比较好就业？

IT技术发展浪潮

从2016年开始，几个热门技术发展时间轴如下：

1. 人工智能：

   • 2016年：AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，引起广泛关注。
   • 2017年：深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得重大突破。
   • 2018年：自然语言处理和机器翻译技术实现质的飞跃，如Google的BERT模型。
   • 2019年：人工智能开始应用于医疗、金融、智能交通等领域。
   • 2020年：OpenAI发布了GPT-3模型，引发对大规模预训练模型的关注。

2. 云计算：

   • 2016年：AWS Lambda无服务器计算服务推出，引领无服务器计算概念。
   • 2017年：云原生应用开发和容器技术逐渐成为云计算的热门话题。
   • 2018年：多家云服务提供商推出具备AI功能的云计算服务，如AWS的SageMaker。
   • 2019年：边缘计算和边缘云服务逐渐兴起，满足物联网等场景的需求。
   • 2020年：COVID-19疫情加速了云计算的发展，远程办公和在线教育的需求大幅增加。

3. 大数据：

   • 2016年：Apache Kafka成为流式数据处理的重要工具。
   • 2017年：Spark Streaming和Flink等流处理框架逐渐流行。
   • 2018年：数据湖架构和数据治理成为大数据领域的热门话题。
   • 2019年：图数据库和时序数据库开始得到广泛应用。
   • 2020年：大数据技术与人工智能的结合越来越紧密，如大规模机器学习训练平台。

4. 物联网：

   • 2016年：物联网平台和协议逐渐成熟，推动了物联网设备的连接和通信。
   • 2017年：NB-IoT和LoRaWAN等低功耗广域网技术开始商用化。
   • 2018年：边缘计算和边缘智能设备得到更多关注，提供更快速的响应和更好的隐私保护。
   • 2019年：5G技术的推出为物联网提供了更高速度和更低延迟的网络连接。
   • 2020年：智能家居、智能城市等物联网应用得到广泛推广。

5. 区块链：

   • 2016年：以太坊平台的推出使得区块链应用开发更加便捷。
   • 2017年：比特币价格暴涨引发全球对区块链技术的关注。
   • 2018年：企业级区块链平台开始兴起，如Hyperledger Fabric和Corda。
   • 2019年：区块链技术在供应链管理、金融结算等领域得到广泛应用。
   • 2020年：中央银行数字货币（CBDC）的研究和试点工作逐渐展开。

以上可以看出，技术发展的核心方向是人工智能和数字化转型，其中人工智能的发展趋势是大规模预训练模型和AI与其他领域的深度融合，数字化转型则主要体现在云计算、大数据、物联网和区块链等技术的应用和发展。

IT行业哪个方向比较好就业?

1. 对于准备走计算机专业，且还有得选的朋友来说，人工智能（AI）与机器学习方向是我最为推荐的

AI和机器学习在各行各业都有广泛的应用，因此相关岗位需求量大且薪资水平较高。例如，AI工程师、数据科学家、机器学习工程师等职位都属于该领域。

理由：

1. 高需求：AI和机器学习技术在医疗、金融、零售、自动驾驶等领域有广泛应用，企业对于具备相关技能的人才需求量大。
2. 薪资水平：由于稀缺性和重要性，AI和机器学习领域的人才供不应求，因此相关职位的薪资水平相对较高。
3. 创新性和前景：AI和机器学习处于快速发展阶段，不断涌现出新的应用和技术，提供了很多创新和发展的机会。

路线：

1. 大学时期请打造扎实的数学基础：掌握线性代数、概率论和统计学等数学知识，这些是AI和机器学习的基础。
2. 编程技能：熟练掌握C&Python编程语言，并了解常用的机器学习和深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。
3. 机器学习算法：学习各种机器学习算法和技术，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，并了解它们的应用场景和优缺点。
4. 深度学习：深入学习深度学习理论和实践，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
5. 实践项目：这个尤为重要，一定要找机会去参与实际的机器学习和深度学习项目，将所学知识应用到实际问题中，提升实践能力，融会贯通才能有所悟。

1. 对于其他专业，想转到计算机行业来的朋友，可选性不大，这一类我的建议目标是瞄准测试开发工程师。首先从自动化直接起手，1年到2年左右进阶到测试开发工程师

在软件公司或互联网企业中，测试开发工程师通常承担着保证软件质量的重要职责。别忘了，人工智能也是需要人介入去测试的。一位测试开发工程师在软件开发过程中，负责编写自动化测试脚本、执行测试、进行性能测试等工作。这些都是未来人工智能行业必不可少的环节。

理由：

1. 高需求：随着软件行业的快速发展，对于高质量和稳定性的软件需求越来越大，测试开发工程师在保证软件质量方面扮演着重要角色，因此相关岗位需求量越来越大。
2. 薪资水平：测试开发工程师的技能和经验对于软件质量的保证至关重要，因此相对较高的薪资水平是吸引人才的一大优势。简单说就是【事少多金离家近】测开是默认占了前2个:事少多金，离家近不近就看你自己了。
3. 职业发展：测试开发工程师已经可以较为全面的了解软件开发流程和测试策略，同时还掌握编程技能、自动化测试工具等技术，未来进阶AI自动化测试、软件架构师、全栈工程师都是很香的。

学习路线：

1. 掌握软件测试基础知识：学习软件测试的基本概念和方法，了解测试策略、测试用例设计、缺陷管理等基础知识。
2. 学习编程技能：掌握一门编程语言，个人认为学会一门Python足矣，足够用来编写自动化测试脚本和测试工具。
3. 自动化测试工具和框架：学习常用的自动化测试工具和框架，如Selenium WebDriver、Appium、JUnit等，了解它们的使用和原理。
4. 性能测试和负载测试：学习性能测试的基本概念和方法，掌握常用的性能测试工具，如JMeter，能够进行性能测试和负载测试。
5. 掌握持续集成和持续交付：了解持续集成和持续交付的概念和流程，学习使用相关工具，如Jenkins，以便实现自动化测试和部署。
6. 将AI能力融合进入测试流程，例如契约生成、用例生成、冒烟测试等等，大大提升效率和覆盖率。

另外很重要的是沟通能力，测开需要注重于团队合作和沟通能力培养，因为测开是开发人员、产品经理和测试团队之间的粘连剂。

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最后，附上测试技术的发展时间轴：

1. 手工测试阶段（早期）：

   • 测试主要依赖人工进行，包括功能测试、用户界面测试等。
   • 缺点是效率低下、容易出错。

2. 自动化测试阶段（2000年前后）：

   • 自动化测试工具开始出现，如Selenium、JUnit等。
   • 可以编写自动化测试脚本，提高测试效率和准确性。
   • 自动化测试框架的发展使得测试脚本更加稳定和可维护。

3. 集成测试阶段（2010年前后）：

   • 随着软件开发模式的转变，持续集成和持续交付成为主流。
   • 集成测试工具和平台的出现，如Jenkins、Travis CI等。
   • 自动化测试与持续集成的结合，实现快速迭代和高质量软件的发布。

4. 敏捷测试阶段（2010年后）：

   • 敏捷开发方法的兴起，推动了敏捷测试的发展。
   • 强调快速迭代、持续交付和团队协作。
   • 引入了测试驱动开发（TDD）和行为驱动开发（BDD）等新的测试方法。

5. AI和机器学习测试阶段（2022年后）：

   • AI和机器学习技术的发展，为测试领域带来了新的机遇和挑战。
   • 自动化测试工具和平台开始应用AI技术，如智能测试生成、缺陷预测等。
   • AI测试还处于探索和发展阶段，但有望在未来改变测试的方式和效率。