京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源 | 后厂村刘皇叔
最近几年,IT行业流行一句话,要嫁就嫁程序员,为什么呢?钱多。我们从网上的某招聘网站,或者一些职场人士的口中知道一些程序员的工资比较高,或者是相对其他行业来说,工资会高一点。但是,程序员你的工资是否被高估了?
我们来看一组数据:《2018年中国程序员生存状况报告》
从《2018年中国程序员生存状况报告》我们可以看到,年薪5w以下的程序员仅占6.2%,且年龄都在25岁以下,工作年限只有1-2年;大多数程序员年薪在9-30w,平均月薪达到10k以上,这相比于其他行业已算是高薪;年薪40万以上平均年龄为36岁。
想做程序员?先读个计算机硕士再说
从100offer程序员求职者的学历背景来看,本科及本科以上的程序员占了绝大多数,专科学历的程序员少之又少。虽然也有一些专科背景的候选人靠着后天的努力实现逆袭,但是毕竟凤毛麟角。可以说,本科只是「基准」,硕士及硕士以上才算「标配」。
我们截取了某个招聘网站的截图,以北京为例,3-5年开发经验,普遍在20k以上,即便应届毕业生也基本都在10k左右徘徊。相对于其它行业,互联网的薪水的确会显得相对高点儿。
但是,在现实生活中,高薪资的程序员的工作根本就不是人们平时想象中的那么轻松和自由。
1、程序员是脑力与体力的双重折磨
他们每天都要熬通宵打代码,只能一直坐在电脑前,由于长期的熬夜,身体状况已经大不如从前,在最近几年也是经常能看到码农猝死的新闻,一大部分的原因和工作习惯有关。甚至因为长时间的工作,有些人到了三十五岁还没有对象。
另外,有一种东西叫加班,很多人并不能扛住长期加班,或许有人会说【那转管理就好啦】,但是,一个公司的管理也不需要太多,一到两个够用,需要的是开发,需要的是写代码的程序员。
程序员,要么在加班,要么就在加班的路上。别人都睡的时候他回来了,别人都没起的时候他去上班了。这种现象在开发行业太常见了。
2、优秀和平庸,工资也是衡量指标
技术每年都在变,三年一大变,一年一小变,你可以看到每隔几年出来一个新语言火遍IT界,前端每隔一段时间出来一个新框架。
程序员和别的行业有个非常大的区别,程序员越老,反而越不吃香,新出的技术,年纪越大,越学不进去,在这门语言或技术上积累的经验,可能就在这几年的时间内有用。
换了语言,就要重新学习,而这也和自己的工资挂钩,也就是说,工资体现了你的能力,你的优秀或平庸。
3、程序员都是“虚高要价”的
在外行人看来,可能不觉得程序员值钱。因为“代码,网上有的是,你帮我下载个改改就行”“你能不能帮我做个类似微信聊天的app,很简单,就跟微信一样”诸如此类的事情经常发生。
还有一种程序员叫做流水线上出来的程序员,也就是我们常说的培训机构出来的。恰恰是这些流水线上出来的程序员,要价高,基础差,能力差,给市场造成一种错觉,程序员都是虚高要价的。
4、35岁是程序员的一道坎
有网友说,“这个工资水平真的已经很高了”,但是,如果在35岁还没有升职的话就会面临下岗的问题,没有什么道理可讲的,只是因为现在学IT的人太多了。
看一组数据:
就算是普通的本科毕业生,毕业年龄大多是在24岁,工作5年后,就开始处于拖后腿的状态了。当进入到35~40岁的时候,大多数人想要稳定下来,但是却再也没有机会去抓住新的机遇了,因为你可能竞争不过刚刚毕业的应届生。
总结:
程序员工资,我认为是一点都不高。无论哪个行业,都有它自身的发展机会。无论你在哪个行业,只要你能做的很优秀,在哪个行业都有能够得到高薪收入。很多时候我们不应该片面的去解读程序员,无论是哪个行业,都需要积累自己的经验,在行业里面沉淀。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26