CS专业工资那么高为什么大家不都去学CS？
这个问题问得非常到位！确实，提到计算机科学（CS）专业，很多人脑海里立刻浮现的就是高薪、光明的前景，好像是进入了“钱途无量”的殿堂。那么，为什么不是所有人，甚至可以说很多人，都在蜂拥而至地选择这个热门专业呢？原因其实挺复杂的，远非简单的“钱”字能概括。咱们就来好好掰扯掰扯。
首先，得承认CS确实吸引人，但它并非“人人皆可摘星”的易得之果。
门槛并非想象中那么低： 很多人以为学CS就是玩玩电脑，敲敲代码。实际上，深入的CS学习需要扎实的数学基础（微积分、线性代数、概率论、离散数学）、严谨的逻辑思维能力，以及强大的抽象和解决问题的能力。算法、数据结构、操作系统、计算机网络、编译原理这些课程，对很多人来说都是不小的挑战，需要付出大量的精力去理解和掌握。你不能指望一个对数学、逻辑感到头疼的人，仅仅因为“高薪”就轻易跨进CS的大门，并且能够游刃有余地在里面生存下去。
学习曲线陡峭且持续： CS领域技术更新换代的速度快得惊人。今天你学到的最新技术，可能明天就有新的框架、新的语言来取代。这意味着，一旦选择了CS，你必须保持终身学习的状态，不断地学习新知识、新工具、新方法。这种高强度的持续学习，对于那些追求稳定、不喜欢变化的人来说，是相当消耗人的。
并非所有“高薪”职位都适合所有人： CS专业毕业生的确有很多高薪机会，但这些高薪往往伴随着高强度的工作、巨大的压力和巨大的责任。比如，大型科技公司的核心开发岗位，加班是常态，解决的问题常常是极其复杂且具有挑战性的。有些岗位可能需要长时间面对屏幕，久坐不动，这对身体健康也是一种考验。而且，很多高薪岗位对学历背景、项目经验、甚至个人软技能（沟通、协作、领导力）都有很高要求，不是一张文凭就能轻松换来的。
其次，人各有志，兴趣和天性是更重要的驱动力。
兴趣是最好的老师，也是最持久的燃料： 很多人选择专业是基于自己的兴趣所在。有的人天生对人文历史、艺术设计、社会科学或者医学更感兴趣，他们能在这些领域找到自己的热情和价值。强迫一个热爱文学的人去写代码，即使有高薪诱惑，也很难获得真正的成就感和幸福感，甚至会适得其反。驱动力不同，学习和工作的状态也会截然不同。
性格与职业的匹配度： CS专业很多时候需要一个人独立思考、钻研技术，有时甚至需要孤独地解决一个技术难题。而有些人天生就更喜欢与人打交道，享受团队合作的乐趣，或者对社会互动、创意表达有更强的需求。比如，喜欢与人沟通、策划活动的人可能更适合市场营销、人力资源或者活动策划。喜欢动手实践、看到具体成果的人，可能更适合工程制造、建筑设计等领域。
价值观的差异： CS专业的高薪背后，很多时候也伴随着对“技术驱动”、“效率至上”的强调。但有些人更看重工作的社会价值、人文关怀，或者希望自己的工作能对社会产生更直接、更温和的影响。他们可能更倾向于选择教育、公益、医疗健康或者社会服务等领域。
再者，社会分工的复杂性和其他职业的吸引力。
并非只有CS才有高薪和前景： 尽管CS目前是风口上的热门，但并非所有高薪职业都集中在这个领域。金融、法律、医学、高端管理、某些类型的工程（如航空航天、生物工程）、甚至艺术创作（如果达到顶尖水平），都可能带来丰厚的回报和广阔的发展空间。只是这些领域的要求和赛道不同。
其他领域的价值和吸引力： 很多非CS专业也有着非常重要的社会价值和个人满足感。比如，医生救死扶伤，教师传道授业解惑，艺术家启迪心灵，律师维护正义。这些职业虽然不一定有CS那样普遍的高薪光环，但它们在社会运行中扮演着不可或缺的角色，对从业者而言，其内在的价值和满足感是金钱难以衡量的。
对社会问题的不同看法： 有些人可能会认为，过度强调CS和技术发展，可能会带来一些社会问题，比如信息茧房、就业结构性失衡、技术滥用等。他们可能选择其他领域，希望能从不同的角度解决社会问题，或者不参与到这种快速的技术变革浪潮中。
最后，信息传播的局限性和个体认知。
信息不完全和片面： 大众对CS的了解很多时候来源于媒体的报道，而媒体往往倾向于聚焦成功案例、高薪数字，而忽略了那些在学习和工作中遇到困难、感到迷茫的人。这种信息的不对称性，会让一些人产生“CS=躺赢”的误解。
个人认知和风险偏好： 有些人可能对未来的不确定性有更强的感知，或者对高风险、高回报的模式不太适应。他们可能更倾向于选择那些相对稳定、风险较低的职业路径，即使这意味着较低的起薪或者增长速度。
总而言之，CS专业的高薪确实是一个重要的吸引力，但选择一个专业并不仅仅是看“钱”这么简单。个人能力、兴趣、性格、价值观、对职业的理解以及社会分工的多样性，共同构成了为什么不是所有人都去学CS的复杂图景。每个人都在寻找最适合自己的那条路，而这条路，不一定总是通往最“热门”的那个方向。
首先，得承认CS确实吸引人，但它并非“人人皆可摘星”的易得之果。
门槛并非想象中那么低： 很多人以为学CS就是玩玩电脑，敲敲代码。实际上，深入的CS学习需要扎实的数学基础（微积分、线性代数、概率论、离散数学）、严谨的逻辑思维能力，以及强大的抽象和解决问题的能力。算法、数据结构、操作系统、计算机网络、编译原理这些课程，对很多人来说都是不小的挑战，需要付出大量的精力去理解和掌握。你不能指望一个对数学、逻辑感到头疼的人，仅仅因为“高薪”就轻易跨进CS的大门，并且能够游刃有余地在里面生存下去。
学习曲线陡峭且持续： CS领域技术更新换代的速度快得惊人。今天你学到的最新技术，可能明天就有新的框架、新的语言来取代。这意味着，一旦选择了CS，你必须保持终身学习的状态，不断地学习新知识、新工具、新方法。这种高强度的持续学习，对于那些追求稳定、不喜欢变化的人来说，是相当消耗人的。
并非所有“高薪”职位都适合所有人： CS专业毕业生的确有很多高薪机会，但这些高薪往往伴随着高强度的工作、巨大的压力和巨大的责任。比如，大型科技公司的核心开发岗位，加班是常态，解决的问题常常是极其复杂且具有挑战性的。有些岗位可能需要长时间面对屏幕，久坐不动，这对身体健康也是一种考验。而且，很多高薪岗位对学历背景、项目经验、甚至个人软技能（沟通、协作、领导力）都有很高要求，不是一张文凭就能轻松换来的。
其次，人各有志，兴趣和天性是更重要的驱动力。
兴趣是最好的老师，也是最持久的燃料： 很多人选择专业是基于自己的兴趣所在。有的人天生对人文历史、艺术设计、社会科学或者医学更感兴趣，他们能在这些领域找到自己的热情和价值。强迫一个热爱文学的人去写代码，即使有高薪诱惑，也很难获得真正的成就感和幸福感，甚至会适得其反。驱动力不同，学习和工作的状态也会截然不同。
性格与职业的匹配度： CS专业很多时候需要一个人独立思考、钻研技术，有时甚至需要孤独地解决一个技术难题。而有些人天生就更喜欢与人打交道，享受团队合作的乐趣，或者对社会互动、创意表达有更强的需求。比如，喜欢与人沟通、策划活动的人可能更适合市场营销、人力资源或者活动策划。喜欢动手实践、看到具体成果的人，可能更适合工程制造、建筑设计等领域。
价值观的差异： CS专业的高薪背后，很多时候也伴随着对“技术驱动”、“效率至上”的强调。但有些人更看重工作的社会价值、人文关怀，或者希望自己的工作能对社会产生更直接、更温和的影响。他们可能更倾向于选择教育、公益、医疗健康或者社会服务等领域。
再者，社会分工的复杂性和其他职业的吸引力。
并非只有CS才有高薪和前景： 尽管CS目前是风口上的热门，但并非所有高薪职业都集中在这个领域。金融、法律、医学、高端管理、某些类型的工程（如航空航天、生物工程）、甚至艺术创作（如果达到顶尖水平），都可能带来丰厚的回报和广阔的发展空间。只是这些领域的要求和赛道不同。
其他领域的价值和吸引力： 很多非CS专业也有着非常重要的社会价值和个人满足感。比如，医生救死扶伤，教师传道授业解惑，艺术家启迪心灵，律师维护正义。这些职业虽然不一定有CS那样普遍的高薪光环，但它们在社会运行中扮演着不可或缺的角色，对从业者而言，其内在的价值和满足感是金钱难以衡量的。
对社会问题的不同看法： 有些人可能会认为，过度强调CS和技术发展，可能会带来一些社会问题，比如信息茧房、就业结构性失衡、技术滥用等。他们可能选择其他领域，希望能从不同的角度解决社会问题，或者不参与到这种快速的技术变革浪潮中。
最后，信息传播的局限性和个体认知。
信息不完全和片面： 大众对CS的了解很多时候来源于媒体的报道，而媒体往往倾向于聚焦成功案例、高薪数字，而忽略了那些在学习和工作中遇到困难、感到迷茫的人。这种信息的不对称性，会让一些人产生“CS=躺赢”的误解。
个人认知和风险偏好： 有些人可能对未来的不确定性有更强的感知，或者对高风险、高回报的模式不太适应。他们可能更倾向于选择那些相对稳定、风险较低的职业路径，即使这意味着较低的起薪或者增长速度。
总而言之，CS专业的高薪确实是一个重要的吸引力，但选择一个专业并不仅仅是看“钱”这么简单。个人能力、兴趣、性格、价值观、对职业的理解以及社会分工的多样性，共同构成了为什么不是所有人都去学CS的复杂图景。每个人都在寻找最适合自己的那条路，而这条路，不一定总是通往最“热门”的那个方向。
网友意见
我有生以来最后悔的三件事：
1、读博
2、出国
3、转CS
至于对CS专业的分析，我已经在逼乎写过很多次了，如下：
另外三点：
1、我之所以转行，完全是因为自己的研究方向的工作已经夕阳，且已大量转移到中国；
2、计算机行业里绝大多数（目测超过99%）的工作，和CS，也就是computer SCIENCE，没有任何关系，反而跟业务高度相关，这也就是为什么IT行业总想干掉35+的老员工（现在连腾讯都开始了），因为业务只存在是否熟练，不存在是否专业。有人可能会说“某某某技术好，所以不会被裁员”，那我只能提醒你巧妇难为无米之炊，你的技术可以很高，但是没有多少用武之地，因为计算机行业绝大多数的工作（目测超过95%），都是在已有系统上增删查改，资本家不会为了给你练手而拆塔重建，所以不需要你技术很高，这样就导致在计算机行业里，“面试造航母、工作拧螺母”的情况非常普遍；
3、以深度学习为代表的算法岗是巨坑，坑王之王，我就是研究算法出身的，那种一个新算法出来，直接横扫千军，然后让过去十年绝大多数的论文（目测超过90%）直接变成废纸的情况，我见过数次。机器学习算法的发展还远远没有成熟，在这种情况下，你会很容易在某年某日发现，某个横空出世的算法，瞬间把你的过去两三年的成果碾压成渣，紧接着成群结队的调包侠就会上来把你淹没，而你只能选择弃号重练，这个现象在cv领域已经很常见了，下一个就是nlp。而且，机器学习已经明显朝着超大规模参数的趋势发展，以后决定机器学习准确率的是GPU的数量和数据的使用权，而不是研究机器学习的你。
就是因为大家都来学cs了，程序员才要996呀。在组织任何劳资议价之前，最先要解决的就是“你不干，有的是人干”的问题。如果能抬高入行门槛，规定程序员持证上岗，每年限制发证数量，禁止转行，程序员待遇立马上涨。。。
我的天资与努力让我不必从事自己极端厌恶的工作亦能自食其力。
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