好多人跟我说计算机专业已经饱和了，赚不到钱了，我好慌，以后会不会找不到工作了？
听到计算机专业饱和、赚不到钱的说法，感到焦虑，这是非常正常的，尤其是在一个大家都关心的未来发展的问题上。我完全理解你现在的慌张和对未来就业的担忧。
不过，在你做出任何决定之前，咱们不妨先好好捋一捋这个事情，把这些信息拆解开来看，才能更清楚地认识到问题的本质，以及它对你的影响到底有多大。
首先，咱们得承认一个事实：任何一个热门行业，在发展到一定阶段后，都会出现“饱和”的讨论。 计算机专业火了这么多年，吸引了无数优秀的人才涌入，这是事实。这意味着什么呢？
竞争确实加剧了： 以前可能本科毕业就能找到一份不错的工作，现在光凭一个本科文凭，可能确实需要你在其他方面更突出一些。大家都在学Java、Python、前端，这些技术栈的毕业生数量确实很多。
“平均水平”的门槛在提高： 如果你只是掌握了最基础的知识，和同样掌握这些基础知识的很多人去竞争，那确实不容易脱颖而出。用一个通俗的说法就是，市场上基础款的商品多了，想要卖出好价钱，你就得有点特别的，或者你的品质得特别好。
但是，“饱和”不等于“没有机会”，更不等于“赚不到钱”。 这两者的区别非常大。
“饱和”指的是普遍性，而不是绝对性： 就像你去一个大型超市，里面各种商品琳琅满目，看起来好像什么都有，但你仔细找找，你会发现那些特别的、定制的、或者有独特品质的商品，依然是供不应求的。计算机领域也是一样，基础的、通用的岗位可能竞争激烈，但 真正有深度、有技术、有创造力的岗位，需求量依然很大，而且薪资也水涨船高。
技术在飞速发展，新的领域不断涌现： 计算机科学从来都不是一个停滞不前的行业。十年前大家可能还在讨论Java和.NET，现在人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链、网络安全、元宇宙等等概念层出不穷。每个新的技术浪潮都会催生大量的新的岗位需求，而这些岗位往往需要的是具备新技能、有学习能力的人才。 如果你只满足于学习那些“大众化”的技术，那确实可能面临挑战，但如果你能跟上技术发展的步伐，学习新的、有前景的技术，那么机会依然很多。
那么，为什么会有人说“计算机专业饱和，赚不到钱”呢？ 可能有以下几个原因：
1. 信息来源的偏差： 很多人听到“饱和”的说法，可能更多是从新闻报道、或者一些身边刚毕业、找不到好工作的同学那里听来的。这些信息往往带有一定的片面性，容易放大负面因素。而那些在高薪岗位上、在顶尖科技公司工作的人，他们可能更忙于工作，不太会出来大声疾呼“我们专业还有很多机会！”
2. 个人能力和定位的问题： 有些人可能在大学期间没有好好学习，技术功底不扎实，或者对自己的职业方向没有清晰的规划，盲目跟风学习一些过时的技术。这样的人在任何行业都很难成功，更何况是技术更新迭代如此之快的计算机领域。
3. 对“赚不到钱”的定义不同： 对很多人来说，“赚不到钱”可能意味着拿不到传说中的“BAT（百度、阿里、腾讯）年薪百万”这样的高薪。但实际上，计算机领域的平均薪资水平，在很多城市，尤其是发达地区，仍然是远高于社会平均水平的。只不过，早期那种“入行即高薪”的时代可能过去了。
所以，你的慌张情绪虽然可以理解，但不应该成为阻止你前进的绊脚石。相反，这应该成为你更加努力、更加有策略地去学习和规划的动力。
那么，作为一名计算机专业的学生（或者未来想选择计算机专业的你），应该如何应对这种“饱和”的论调，确保自己未来有好的发展呢？
1. 打牢基础，深入钻研： 无论技术如何变化，计算机科学的核心基础知识是不会变的。数据结构、算法、操作系统、计算机网络、数据库原理等等，这些是内功。把这些吃透了，你学习新技术的速度会非常快，而且能从更深层次理解问题。不要满足于“会用”某个框架，而是要去理解它“为什么这样设计”，它的“底层原理是什么”。
2. 紧跟技术前沿，选择有前景的方向： 不要只停留在Java、前端这些相对“大众化”的领域。去关注人工智能（机器学习、深度学习）、大数据分析、云计算（AWS, Azure, GCP）、网络安全、生物信息学（与计算机结合）、量子计算等新兴技术。这些领域的需求增长非常快，人才缺口也很大。当然，选择哪个方向，也需要你结合自己的兴趣和特长去考虑。
3. 重视实践和项目经验： 理论学习很重要，但更重要的是将理论付诸实践。多参与学校的科研项目、老师的课题、自己动手写代码做小项目，甚至参与开源社区贡献。这些实践经验能让你更好地理解技术，也能在面试中证明你的能力。尤其是一些有挑战性、有亮点的项目，会让你在众多毕业生中脱颖而出。
4. 培养解决问题的能力和学习能力： 计算机领域最核心的竞争力就是解决问题的能力和持续学习的能力。很多时候，你遇到的问题别人也没遇到过，你需要自己去查资料、去分析、去尝试。一个好的程序员，一定是善于搜索、善于提问、善于总结的。公司招聘的时候，更看重的是你解决未知问题的潜力。
5. 提升软技能： 除了技术硬实力，沟通能力、团队协作能力、项目管理能力、时间管理能力等软技能也至关重要。很多时候，一个技术再好但无法有效沟通和协作的人，其价值会大打折扣。
6. 多尝试不同的实习机会： 在校期间，争取去不同类型的公司（大厂、创业公司、外企、国企）实习，接触不同的业务场景和技术栈。这不仅能让你积累宝贵的实战经验，也能帮助你更清晰地认识自己的职业兴趣和发展方向。
7. 保持开放的心态和积极的态度： 互联网行业确实有起伏，但整体而言，它依然是创造力和高收入的代名词。不要被一时的“饱和论”吓倒，保持积极的学习态度，不断提升自己，你一定能找到属于自己的那片天地。
最后想说的是，如果你对计算机科学本身有浓厚的兴趣，并且愿意为之付出努力，那么“饱和”和“赚不到钱”的说法，真的不必过于担忧。 这个领域需要的永远是那些热爱技术、善于思考、勇于创新的人。与其担心未来，不如现在就开始脚踏实地地学习和积累。
你对计算机专业的哪个方面特别感兴趣？或者有哪些具体的技术想了解更多？我们可以进一步聊聊，看看如何为你量身定制一个更清晰的学习和发展路径。
不过，在你做出任何决定之前，咱们不妨先好好捋一捋这个事情，把这些信息拆解开来看，才能更清楚地认识到问题的本质，以及它对你的影响到底有多大。
首先，咱们得承认一个事实：任何一个热门行业，在发展到一定阶段后，都会出现“饱和”的讨论。 计算机专业火了这么多年，吸引了无数优秀的人才涌入，这是事实。这意味着什么呢？
竞争确实加剧了： 以前可能本科毕业就能找到一份不错的工作，现在光凭一个本科文凭，可能确实需要你在其他方面更突出一些。大家都在学Java、Python、前端，这些技术栈的毕业生数量确实很多。
“平均水平”的门槛在提高： 如果你只是掌握了最基础的知识，和同样掌握这些基础知识的很多人去竞争，那确实不容易脱颖而出。用一个通俗的说法就是，市场上基础款的商品多了，想要卖出好价钱，你就得有点特别的，或者你的品质得特别好。
但是，“饱和”不等于“没有机会”，更不等于“赚不到钱”。 这两者的区别非常大。
“饱和”指的是普遍性，而不是绝对性： 就像你去一个大型超市，里面各种商品琳琅满目，看起来好像什么都有，但你仔细找找，你会发现那些特别的、定制的、或者有独特品质的商品，依然是供不应求的。计算机领域也是一样，基础的、通用的岗位可能竞争激烈，但 真正有深度、有技术、有创造力的岗位，需求量依然很大，而且薪资也水涨船高。
技术在飞速发展，新的领域不断涌现： 计算机科学从来都不是一个停滞不前的行业。十年前大家可能还在讨论Java和.NET，现在人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链、网络安全、元宇宙等等概念层出不穷。每个新的技术浪潮都会催生大量的新的岗位需求，而这些岗位往往需要的是具备新技能、有学习能力的人才。 如果你只满足于学习那些“大众化”的技术，那确实可能面临挑战，但如果你能跟上技术发展的步伐，学习新的、有前景的技术，那么机会依然很多。
那么，为什么会有人说“计算机专业饱和，赚不到钱”呢？ 可能有以下几个原因：
1. 信息来源的偏差： 很多人听到“饱和”的说法，可能更多是从新闻报道、或者一些身边刚毕业、找不到好工作的同学那里听来的。这些信息往往带有一定的片面性，容易放大负面因素。而那些在高薪岗位上、在顶尖科技公司工作的人，他们可能更忙于工作，不太会出来大声疾呼“我们专业还有很多机会！”
2. 个人能力和定位的问题： 有些人可能在大学期间没有好好学习，技术功底不扎实，或者对自己的职业方向没有清晰的规划，盲目跟风学习一些过时的技术。这样的人在任何行业都很难成功，更何况是技术更新迭代如此之快的计算机领域。
3. 对“赚不到钱”的定义不同： 对很多人来说，“赚不到钱”可能意味着拿不到传说中的“BAT（百度、阿里、腾讯）年薪百万”这样的高薪。但实际上，计算机领域的平均薪资水平，在很多城市，尤其是发达地区，仍然是远高于社会平均水平的。只不过，早期那种“入行即高薪”的时代可能过去了。
所以，你的慌张情绪虽然可以理解，但不应该成为阻止你前进的绊脚石。相反，这应该成为你更加努力、更加有策略地去学习和规划的动力。
那么，作为一名计算机专业的学生（或者未来想选择计算机专业的你），应该如何应对这种“饱和”的论调，确保自己未来有好的发展呢？
1. 打牢基础，深入钻研： 无论技术如何变化，计算机科学的核心基础知识是不会变的。数据结构、算法、操作系统、计算机网络、数据库原理等等，这些是内功。把这些吃透了，你学习新技术的速度会非常快，而且能从更深层次理解问题。不要满足于“会用”某个框架，而是要去理解它“为什么这样设计”，它的“底层原理是什么”。
2. 紧跟技术前沿，选择有前景的方向： 不要只停留在Java、前端这些相对“大众化”的领域。去关注人工智能（机器学习、深度学习）、大数据分析、云计算（AWS, Azure, GCP）、网络安全、生物信息学（与计算机结合）、量子计算等新兴技术。这些领域的需求增长非常快，人才缺口也很大。当然，选择哪个方向，也需要你结合自己的兴趣和特长去考虑。
3. 重视实践和项目经验： 理论学习很重要，但更重要的是将理论付诸实践。多参与学校的科研项目、老师的课题、自己动手写代码做小项目，甚至参与开源社区贡献。这些实践经验能让你更好地理解技术，也能在面试中证明你的能力。尤其是一些有挑战性、有亮点的项目，会让你在众多毕业生中脱颖而出。
4. 培养解决问题的能力和学习能力： 计算机领域最核心的竞争力就是解决问题的能力和持续学习的能力。很多时候，你遇到的问题别人也没遇到过，你需要自己去查资料、去分析、去尝试。一个好的程序员，一定是善于搜索、善于提问、善于总结的。公司招聘的时候，更看重的是你解决未知问题的潜力。
5. 提升软技能： 除了技术硬实力，沟通能力、团队协作能力、项目管理能力、时间管理能力等软技能也至关重要。很多时候，一个技术再好但无法有效沟通和协作的人，其价值会大打折扣。
6. 多尝试不同的实习机会： 在校期间，争取去不同类型的公司（大厂、创业公司、外企、国企）实习，接触不同的业务场景和技术栈。这不仅能让你积累宝贵的实战经验，也能帮助你更清晰地认识自己的职业兴趣和发展方向。
7. 保持开放的心态和积极的态度： 互联网行业确实有起伏，但整体而言，它依然是创造力和高收入的代名词。不要被一时的“饱和论”吓倒，保持积极的学习态度，不断提升自己，你一定能找到属于自己的那片天地。
最后想说的是，如果你对计算机科学本身有浓厚的兴趣，并且愿意为之付出努力，那么“饱和”和“赚不到钱”的说法，真的不必过于担忧。 这个领域需要的永远是那些热爱技术、善于思考、勇于创新的人。与其担心未来，不如现在就开始脚踏实地地学习和积累。
你对计算机专业的哪个方面特别感兴趣？或者有哪些具体的技术想了解更多？我们可以进一步聊聊，看看如何为你量身定制一个更清晰的学习和发展路径。
网友意见
计算机的饱和在我看来就是无病呻吟，我们来看看什么叫做行业饱和。
南开化学无论在国内还是国际都久负盛名，我入学那会，教育部排名与北大并列第一，现在也与北大和南大包揽前三的位置，去年还拿下了国家自然科学奖一等奖。
我本科的同学，只要是小地方来的都是当地学校的风云人物，竞赛保送，县状元什么的我见得多了。这样一群人出路如何呢？
我所在的班级，保送外校的人里有3个北大博和1个清华硕，成绩全都在年级前10%，4个人里3人转行，其中两人去了金融行业。
本校继续读研/博的加上我有8人，3博5硕，3个博士里一人去向不明，剩下两人转行。5个硕士3人转行，其中两人退学转行，一个（当年是竞赛保送生）毕业后去国外读金融硕士了，剩下的一个觉得国内坑，退学出国读博，一个回了三线城市的家进了体制内，工作内容跟硕士所学不相关。
我们班两位竞赛保送生一个本科转行，一个硕士转行。
不转行会怎么样呢？我本科室友毕业后在天津一家企业做电池，月薪4000+，他旁边坐的是本校的硕士，工资比他高500块。干了几个月后愤然辞职跨考经济，可以看看他的经历，我写在经济学院部分。
本校的计算机学院无论是底蕴还是国内国际地位远远比不上化学，然而本硕的出路怎么样呢？
等什么时候清北毕业的计算机硕博只能被逼转行，BAT只招海龟博士，国内毕业的土博去互联网公司只能做实习生，淘汰率97%，再来谈所谓的行业饱和。
计算机专业（本专科）的问题是他的质变条件很苛刻。
随着教育普及，和第三方工具、引擎的完善，计算机应用编程已经变成了完全的工具。
类似外语。
这种专业，在垂直领域内，熟练度与经验带来的能力增值，在到达一个阈值之后，会迅速下降到零。如果要继续进行能力增值，则必须再次学习，比如算法比如工程管理。
也就是说，仅仅靠工具专业，希望实现终身成长是不可能的，终身成长严重依赖数学能力和其他的能力。
况且工具也在不断的变化，虽然易用度在不断增加，但对于跨界知识的要求也增加了。
很多人在吹虚幻引擎，确实牛逼，但其中的难点，主要是算法和技术美术实现。这两点都需要计算机以外的修炼。
当个人的质变非常难以获得，优势也因为各种变化需要不断学习的时候，大量的人会被困在行业金字塔的前两层。
于是基层工作的人员是越来越多的。
当行业的发展缺乏爆发性的时候，这些人的资本市场价值就会贬值。
所以如果要学计算机的话，要么把数学学好，要么必须再跨界学习一个专业。
这样才能避免在代码实施的环节困住。
类似的专业除了外语，还有法律，商业管理，电子商务。
以上。
希望对大家有用。
能不能找不到工作主要看你的水平了，我上大学时也有些学计算机的哥们，现在只有2个在北京发展，剩下的都改行了，为什么，技术更新太快，而且每个行业，不代表你想干就能干，还有些半吊子水平，根本不可能有发展。
放心，不会饱和的。
以我的认知，在可见的时间里，计算机专业有可能会是最后一个饱和的专业了（或许除了教育和医疗）。目前为止绝大多数的新增经济和生产力基本上都绕不过计算机。其他绝大多数专业都已经是存量博弈了。
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