Python工程师职业发展如何突破瓶颈期?
Python工程师职业发展如何突破瓶颈期?淘金淘银的时候到啦。岗位加薪、到位加薪都是“耍流氓”,缺乏工作积极性,技术有限,技能有限,得不到领导赏识。下面小编就为大家分析解答职场上的突破口。
1. 技术学习的困惑:当达到瓶颈时,可供学习的参考框架越来越少。一是因为高端技术人才呈倒金字塔型,身边缺少可以带领你的人生导师;其次,行业内的技术交流,大多是在做科普,提高存在感。到了一定阶段后,对个人提升的作用越来越小(即使花一天时间参加技术会议,也不如花一天时间在咖啡店看书学习);再次,国内文化导致技术人员逐渐向管理岗位转移,缺乏技术积累,特别容易出现断层和传承。
2、技术深度和广度的选择:技术深度的进一步提升可以逐渐成为行业的佼佼者,专业能力越来越强,广度的延伸更容易成为全栈技术人才。两者各有优缺点。个人时间和精力有限,如何选择?
3、对技术方向迷茫:大型互联网公司的技术框架基本都是在初选的时候建立的,这跟当时的业务规划、当时行业的技术趋势、个人过往的积累有关经验。成熟的、规模大的业务要考虑稳定性,一般技术的选择要比新技术晚2、3年。对于技术人员来说,实际工作需要使用旧技术,但行业的趋势是向新技术方向发展。
相信这种困惑存在于很多技术人员和技术管理人员中,包括我自己。当然,这种迷茫本身就符合学习曲线的规律,即任何技术的学习和实践时间越长,学习时间越长,能力提升越慢。但往往如果真的能坚持和专注,能耐得住寂寞,等到量变变成质变的那一刻,就是一览众山小的新境界。
4、混淆的解决方法:
一是技术学习的困惑。对于任何一门新技术或知识点的学习,在现在网络、信息如此发达的情况下,只要你有兴趣,一定能够找到相关的学习资料进行自学。兴趣往往是第一个驱动点。但问题的关键在于,新技术学习后如何深化,新技术如何实践?没有真正的实践总结,没有真正的大型项目实战,你会发现理论终究是理论,理论要转化为你的实战经验是相当困难的。如果没有实践机会去学习一门新技术,那么你就很难真正保持长久的兴趣。熟悉或知道是好的,但要真正精通或理解是很难的。对大量技术的深入研究,在实践中往往会遇到复杂的问题,以问题为驱动的学习和深入研究。这些错综复杂的问题往往涉及的知识面非常广,各个知识点又相互影响。如果我们有实践的机会,不断解决这样的问题,不断优化,不断完善,技术自然就会深化。
举个简单的例子,对于海量数据处理下的高并发互联网架构,很多书籍都对这类架构知识进行了系统的讲解,往往也有很多技术实践分享。我们学习这些理论往往看起来简单易懂,但是即使你学习了这些知识,如果没有相应的大型互联网系统架构设计场景让你去实践,那么理论终究是理论,而且是你很难真正理解这些理论。学到更多。也正因如此,技术学习的困惑不是简单的兴趣问题,而是是否有大型项目实践和锻炼机会的问题,但大多数公司往往不能真正提供此类大型项目的机会。
第二,技术学习的深度和广度。这个问题的简单回答是,对于技术管理人员来说,重点是更广泛的知识和综合能力的提升,即广度比陷入某个深度的细节更重要。对于专业技术人员来说,技术深度更重要,因为技术深度往往会为你创造更大的价值。
技术管理人员需要更加关注整个知识体系的建设,包括重要的软技能。这类人专注于总体规划和设计,能够分解问题。分解后的技术问题和细节可以转交给细分岗位的专业人员。为此,我们还需要大量的技术积累,因为这是您与专业技术人员交流的桥梁和常用词汇。
对于专业技术人员来说,技术的深度往往更为重要,而深度才是最终的价值创造。前面说了,技术深度的提升越来越慢,学习周期和时间成本也越来越大。也正是因为这个原因,能够超越这个技术金字塔顶端的人越少,你个人的核心价值就越大。个人精力有限,想做全栈技术人才的人很少。甚至全栈技术人才更常见的情况是,他们最擅长的专业技能可以达到95分以上,而专注于核心专业技术的相关技术可以达到80分以上。
了解了这一点之后,我们更加意识到技术人员更应该注重技术深度的积累,能够长期专注于一个专业的技术方向。选择了这个目标,你会发现知识广度的选择并不是漫无目的、随意的。是的,任何知识广度的选择都是为了支持你在深度上的突破。当我们的技术深入到瓶颈期的时候,如果我们反思和回头看,就会发现知识的广度出现了问题,需要暂时停下来补充广度。但广度的补充并不是最终目的,最终还是要回到深度研究上。
最后一点是技术方向的选择。对此我个人最大的感触之一就是,当你真正在某个技术领域发展到一定阶段时,你肯定不会像初来乍到那样狂热地追求新技术和热点。也就是说,应该更多地考虑业务和问题驱动的技术,用最适用的架构来解决当前最重要的问题,并保留一定的可扩展性。对于大多数技术思考者来说,往往会考虑技术驱动的业务,但仅限于技术,不要对业务和问题领域感兴趣。
随着技术趋势的快速发展和迭代,你目前选择的任何技术或框架都可能在2-3年后就过时了,但如果现在的技术能够很好地支撑业务,那就是最好的技术。如果有什么不能更好地支持,我们需要考虑应该引入什么新技术来解决当前的性能或扩展性问题,并对解决方案进行很好的选择和评估。
所以我个人认为最后一个问题不是技术方向的问题。任何一项新技术你都应该有敏锐的嗅觉去理解,但并不是每一种技术都必须真正用在项目中。项目不是新技术的试验场,本身不存在技术驱动的技术方向选择问题。而且只有业务和问题域驱动的技术架构优化。业务和问题驱动IT和技术,这是Python工程师职业发展从纯技术思维转变的关键点。
猜你喜欢LIKE
相关推荐HOT
更多>>4个python开发培训前景解析
在这个科技飞速发展的时代,越来越多的人选择学习编程软件,所以大家最先选择的编程软件就是python,它也被各行各业所使用,被大家所熟知,所以...详情>>
2022-12-09 09:48:00同样是数据分析软件,r语言和python的区别是什么
在这个数据至上的时代,越来越多的人开始选择学习编程软件,所以大家最先选择的编程软件就是python,它也被各行各业所使用,被大家所熟知,但是...详情>>
2022-12-09 09:41:00python真的那么流行吗?这些现状才是它的真相
Python更像一种脚本语言,python已经成为越来越多的人想要学习python。在全国范围内掀起了学习python的热潮,那么你知道python真的那么流行吗?...详情>>
2022-12-09 09:36:00Python培训问答更多>>
新数据分析师自学要多久?才能赚到更多钱呢
新Python主要用来做什么?
新如何才能知道python语言特点是什么?
新通过培训机构可以更好的学习怎么进行数据分析?
新数据分析培训课程可以免费试听的好处有哪些?
新数据分析师是干嘛的?为什么很多年轻人都会选这个行业?
新数据分析师要学什么才能达到更专业的状态呢
Python面试题库 更多>>
Python中的pass语句是什么?
怎样将字符串转换为小写?
怎么移除一个字符串中的前导空格?
python中的标识符长度能有多长?
Python区分大小写吗?
解释Python中的join()和split()函数
- 北京校区
- 大连校区
- 广州校区
- 成都校区
- 杭州校区
- 长沙校区
- 合肥校区
- 南京校区
- 上海校区
- 深圳校区
- 武汉校区
- 郑州校区
- 西安校区
- 青岛校区
- 重庆校区
- 太原校区
- 沈阳校区
- 南昌校区
- 哈尔滨校区