京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | Deer
来源 | 数据和云
你的事业做了十年,一直不温不火?为什么公司不提拔你提拔别人?为什么公司转型到新技术上而你对新技术一无所知?为什么公司走下坡路,你是第一波被开掉的员工?
35岁,而立之年,正是风华正茂时,但是很多人进入这个年龄后,都面临着上面列举的一些问题,而且越来越会感觉事业危机重重。更是有很多人认为,数据库从业者吃的是青春饭,认为要调整方向去做管理岗位的工作。但真的是这样吗?
我们参考当前网上比较有代表性的数据库从业者的回答,整理出了35岁数据库从业者的压力。
1、35岁的数据库从业者拥有足够的资历与经验,同时,工资也随之上涨。但是企业中很多岗位拥有3-5年精力的青年人照样可以胜任,转管理层的名额有限。造成了既有多年行业经验,但经验的程度又可以被取代的中年人尴尬。
2、过了35岁的数据库从业者在工作上大部分分为2个方向,管理岗位以及数据库基础岗位。前者主导着公司的发展,后者面临着被年轻者取代的压力。尤其是在同龄人都转去做管理者时,不免感觉到压力和彷徨。
3、体力与精力不如一些年轻人。而且,更有一些精力转移到了家庭上,不能为工作付出全部精力。
4、数据库技术更新换代速度太快, 大龄数据库从业者跟不上脚步去学习。
5、生活压力:大部分上有老下有小,还会有房贷和车贷压力。
相信很多数据库从业者都会被这些问题困扰,会产生很多的焦虑。但是,35岁并不是一个特殊的年龄。没有什么事是一定要在35岁之前做完的,35岁照样可以按照之前的路一直走下去,不一定非要调整方向去做管理岗位的工作,也可以做之前一直从事的岗位。过去的工作经历应该是用来丰富你的,而不该成为以后的负担。
余秋雨说:中年是对青年的延伸,又是对青年的告别。这种告别不仅仅是一系列观念的变异,而是一个终于自立的成熟者对于能够随心所欲处置各种问题的自信。
一个人从22岁毕业开始工作,到60岁退休,35岁正当年。这个年龄阶段,正是公司的中流砥柱,既有经验,又有精力。按照这样的推论,并没有所谓的35岁中年危机。因为这些压力都是自己给自己的。
人要在任何年龄、任何时刻,都要有勇气改变自己,正视压力,并努力解决。
那么,35岁的数据库从业者该如何应对压力?
35岁的数据库从业者拥有足够的资历与经验,同时,工资也随之上涨。但是企业中很多岗位拥有3-5年精力的青年人照样可以胜任,转管理层的名额有限。造成了既有多年行业经验,但经验的程度又可以被取代的中年人尴尬。
数据库从业者从事的岗位并不是一个容易被容易取代的职业。
数据库是一个非常需要积累的领域,需要长期专注的投入,很多理论或者实践都是几十年一直延续下来。最近一些年,国内的数据库圈发展很快,但是无论是人才的数量还是经验的传承,都是靠时间以及一批又一批人的努力才能弥补。所以,数据库领域比一般业务软件更需要积累和沉淀。而且在BOSS、智联招聘上有很多公司,需要的都是有时间累积经验的数据库从业者,年龄也不作为考量的因素。所以35岁+的数据库从业者有着长期专注的投入,且又有着足够的经历,并不容易被取代!
过了35岁的数据库从业者在工作上大部分分为2个方向,管理岗位以及数据库基础岗位。前者主导着公司的发展,后者面临着被年轻者取代的压力。尤其是在同龄人都转去做管理者时,不免感觉到压力和彷徨。
35岁照样可以做DBA、开发人员,一切都是基于自己的选择。
在 InfoQ 社区,有很多程序员都是一直走在编程的道路上。有从创业团队技术总监不断学习进入阿里现在已经是高级技术专家的;有从毕业就踏上软件行业从一个普通工程师成长为高级工程师、架构师、大数据工程师,热衷于学习新技术抽空还能翻译技术书籍的 。所以,保持初心,砥砺前行,不管什么样的岗位都可以做到极致!
体力与精力不如一些年轻人,而且,更有一些精力转移到了家庭上,不能为工作付出全部精力。
35岁的数据库从业者虽然体力与精力不如一些年轻人,但是有足够的资历与经验。
有很多技术专家都是30好几还在写程序。像微软的底层的员工都是四五十岁的样子,但他们依然能够站在整个行业的前端。
数据库技术更新换代速度太快, 大龄数据库从业者跟不上脚步去学习。
这个论点本身就是站不住脚的,因为不管是初入行的青年人,还是入行十年的经验丰富的数据库从业者,都需要紧跟时代的发展,不断成长学习。否则如果一直原地踏步,肯定会被后来者居上,然后淘汰。所以,这一点构不成压力,当然,如果不成长学习的话,肯定是有压力,但是这是自身需要思考的问题。
举个例子:德国西比希城的约翰娜.玛克司经过长达六年的刻苦攻读,以优异的成绩获得了科隆大学的教育学硕士学位。而之前,她只是一个普通的小职员,博士毕业后,登上了迪沃累克的脱口秀,成了德国家喻户晓的人物,在80岁迎来了人生的巅峰。一个年龄70多岁的老太太,都在不断的努力提升自己,而在壮年的我们,为什么不能呢?所以不管任何时间,都需要努力紧跟时代的发展,努力学习,不然,肯定会被后来者居上。
所以,只要持续不断的成长,在数据库行业就是没有年龄限制的,也不会到了35岁就会产生压力,因为在这个行业,我们在不断进步,且永远年轻!
35岁的数据库从业者该如何面向未来呢?
1、主动学习能力。对新的东西充满了好奇和疑问,想办法去了解学习。
2、主动离开自己的舒适区,主动拥抱新的项目机会。对于熟悉的事情,自己有足够的掌控能力;面临新的项目,要勇于开拓,做好项目的每一件“小事情”。
3、善于把能力,经验,资源,迁移到新的项目当中。
4、自己做的事情要有激情,乐此不彼的想尽一切办法做好它。不断创新,不断优化做到极致。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22