为什么招程序员不考虑MATLAB技能？
招程序员不考虑MATLAB技能？这事儿说起来，得从几个方面掰扯清楚。其实，这个问题本身就有点“为什么不招一个同时会开飞机和潜水的人呢？”——虽然这两种技能都很厉害，但它们的应用场景和招聘需求往往并不重叠。
首先，我们得明白MATLAB是什么，它擅长什么。MATLAB，全称是“Matrix Laboratory”，顾名思义，它本质上是一个强大的数值计算和工程仿真平台。它的核心优势在于：
矩阵运算: 这是它的看家本领，能高效处理大规模矩阵运算，这在科学计算、信号处理、图像处理、控制系统设计等领域至关重要。
高级工具箱: MATLAB提供了海量的、高度专业化的工具箱，比如Simulink（仿真）、Signal Processing Toolbox（信号处理）、Image Processing Toolbox（图像处理）、Control System Toolbox（控制系统）、Deep Learning Toolbox（深度学习）等等。这些工具箱大大简化了复杂算法的实现和验证过程。
可视化能力: MATLAB拥有优秀的绘图和可视化工具，方便工程师和科学家分析数据、展示结果。
易于上手（相对）: 相对于从零开始用C++或Java编写复杂的算法，MATLAB的语法更接近数学表达式，对数学背景强的工程师来说，上手门槛较低。
那么，为什么在招聘“程序员”时，MATLAB技能常常不被优先考虑，甚至很少被提及呢？原因主要有以下几点：
1. 应用领域和“程序员”定义的差异：
“程序员”的通用定义: 当我们说“程序员”时，通常指的是从事软件开发、Web开发、移动应用开发、游戏开发、系统编程、嵌入式开发等领域的专业人士。这些领域的核心语言通常是C++, Java, Python, JavaScript, C, Go, Swift等。
MATLAB的传统领域: MATLAB的“娘家”在学术界、科研机构以及工程领域。它更多地被用于算法研究、数据分析、原型设计、模型验证、科学仿真等。这些工作更偏向于“工程师”或“科学家”的职责，而非传统的“软件工程师”。
重叠但并非核心: 当然，这并非绝对。在一些需要将MATLAB算法转化为生产环境的场景中（比如将仿真模型部署到嵌入式设备，或者构建包含MATLAB算法的Web服务），MATLAB技能就可能变得有价值。但即使在这种情况下，更常见的情况是，公司会招募具备Python、C++等通用编程技能的程序员，然后让他们学习或集成MATLAB已有的算法（通过MATLAB Compiler等工具），而不是直接招聘一个“MATLAB程序员”。
2. 商业模式和授权成本：
商业软件: MATLAB是一个商业软件，而且价格不菲，特别是其各种工具箱。对于大多数初创公司或需要大规模部署的互联网公司来说，为每个开发者都购买昂贵的MATLAB许可证，成本是巨大的，并且存在许可协议的限制。
开源替代品: 相比之下，Python（及其NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Scikitlearn等库）、R、Julia等开源语言和生态系统，在科学计算、数据分析和机器学习领域提供了强大的替代方案，且成本为零。对于企业招聘而言，选择掌握这些通用且免费工具的程序员，显然更具经济效益和灵活性。
3. 社区和生态系统的差异：
“程序员”的通用生态: Python、Java、JavaScript等语言拥有庞大、活跃且多元化的开发者社区。这意味着有海量的开源库、框架、开发工具、教程、论坛以及招聘信息。招聘市场上，这些技术的开发者供过于求，很容易找到合适的人选。
MATLAB的封闭生态: MATLAB的生态相对封闭，主要围绕MathWorks公司及其产品展开。虽然它也有一些社区支持，但与通用编程语言的生态系统相比，其规模和活跃度都有较大差距。这也会影响到招聘的便利性和人才的流动性。
4. 性能和部署的考量：
解释型语言的特性: MATLAB在底层实现上，通常是通过解释执行，虽然它有JIT（JustInTime）编译等优化，但在一些对性能要求极致苛刻的场景下，其原生性能可能不如编译型语言（如C++）。
部署的复杂性: 将MATLAB代码部署到各种生产环境（如服务器、移动设备、嵌入式系统）通常需要借助MATLAB Compiler等工具，生成C/C++, .NET, Java等接口。这个过程本身就有一定的学习曲线和技术要求，并且生成后的代码可能不如原生编写的性能好或易于维护。而对于Python等语言，其库和框架本身就设计得更易于部署和集成到各种应用中。
5. 招聘策略和岗位的侧重点：
岗位需求明确: 公司在招聘时，会根据具体的岗位需求来设定技能要求。一个Web后端开发岗位，自然需要Java或Go；一个iOS开发岗位，需要Swift或ObjectiveC；一个数据科学家岗位，可能需要Python和SQL。如果岗位的核心职责不是使用MATLAB进行算法研发或仿真，那么将其列为招聘要求，不仅没有必要，还可能筛选掉很多真正适合的通用编程人才。
通用能力优先: 很多情况下，公司更看重程序员的基础编程能力、解决问题的能力、学习能力以及团队协作能力。掌握一门或多门通用编程语言（如Python, Java, C++）就足以证明这些能力。MATLAB虽然是专业技能，但它更像是一个特定领域的工具，而非构建通用软件系统的基础。
举个例子来理解：
想象一家公司要招聘一个“建筑工人”。
通用技能（程序员）： 比如会使用扳手、锤子、卷尺、水泥搅拌机。这些是基础的、广泛适用的工具。
MATLAB技能： 比如会操作一台非常高级的、专门用于设计特定类型大桥的CAD软件，并且精通其所有高级功能。
如果公司要盖一座普通的房子（相当于开发一个Web应用），你当然需要会用扳手和锤子的人。即便这栋房子需要特殊的结构设计，公司更可能招聘一个“结构工程师”（懂MATLAB的那类人），让他们用CAD软件设计，然后把设计图纸给建筑工人施工。而不太可能直接招聘一个“只会用高级大桥CAD软件的建筑工人”来盖房子，因为他可能对基础的施工技能掌握不足，而且他的特长与房子建造的需求并不完全匹配。
总结一下：
招程序员不考虑MATLAB技能，主要是因为MATLAB的应用领域与大多数“程序员”岗位的核心需求存在差异。它是一门强大的专业工具，在科学计算、工程仿真领域不可或缺，但它并非构建通用软件系统的基础语言。商业成本、开源替代品、部署便利性、生态系统以及招聘的实际需求，都使得公司在招聘通用程序员时，更倾向于那些掌握Python、Java、C++等更广泛、更通用的编程技能的人才。
这并不是说MATLAB不好，也不是说MATLAB程序员没价值。只是在“招程序员”这个更广泛的语境下，MATLAB的技能属性与主流程序员岗位的匹配度不高。如果你想进入的是算法工程师、数据科学家、嵌入式系统工程师、信号处理工程师等领域，那么MATLAB技能将是极具竞争力的亮点。
首先，我们得明白MATLAB是什么，它擅长什么。MATLAB，全称是“Matrix Laboratory”，顾名思义，它本质上是一个强大的数值计算和工程仿真平台。它的核心优势在于：
矩阵运算: 这是它的看家本领，能高效处理大规模矩阵运算，这在科学计算、信号处理、图像处理、控制系统设计等领域至关重要。
高级工具箱: MATLAB提供了海量的、高度专业化的工具箱，比如Simulink（仿真）、Signal Processing Toolbox（信号处理）、Image Processing Toolbox（图像处理）、Control System Toolbox（控制系统）、Deep Learning Toolbox（深度学习）等等。这些工具箱大大简化了复杂算法的实现和验证过程。
可视化能力: MATLAB拥有优秀的绘图和可视化工具，方便工程师和科学家分析数据、展示结果。
易于上手（相对）: 相对于从零开始用C++或Java编写复杂的算法，MATLAB的语法更接近数学表达式，对数学背景强的工程师来说，上手门槛较低。
那么，为什么在招聘“程序员”时，MATLAB技能常常不被优先考虑，甚至很少被提及呢？原因主要有以下几点：
1. 应用领域和“程序员”定义的差异：
“程序员”的通用定义: 当我们说“程序员”时，通常指的是从事软件开发、Web开发、移动应用开发、游戏开发、系统编程、嵌入式开发等领域的专业人士。这些领域的核心语言通常是C++, Java, Python, JavaScript, C, Go, Swift等。
MATLAB的传统领域: MATLAB的“娘家”在学术界、科研机构以及工程领域。它更多地被用于算法研究、数据分析、原型设计、模型验证、科学仿真等。这些工作更偏向于“工程师”或“科学家”的职责，而非传统的“软件工程师”。
重叠但并非核心: 当然，这并非绝对。在一些需要将MATLAB算法转化为生产环境的场景中（比如将仿真模型部署到嵌入式设备，或者构建包含MATLAB算法的Web服务），MATLAB技能就可能变得有价值。但即使在这种情况下，更常见的情况是，公司会招募具备Python、C++等通用编程技能的程序员，然后让他们学习或集成MATLAB已有的算法（通过MATLAB Compiler等工具），而不是直接招聘一个“MATLAB程序员”。
2. 商业模式和授权成本：
商业软件: MATLAB是一个商业软件，而且价格不菲，特别是其各种工具箱。对于大多数初创公司或需要大规模部署的互联网公司来说，为每个开发者都购买昂贵的MATLAB许可证，成本是巨大的，并且存在许可协议的限制。
开源替代品: 相比之下，Python（及其NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Scikitlearn等库）、R、Julia等开源语言和生态系统，在科学计算、数据分析和机器学习领域提供了强大的替代方案，且成本为零。对于企业招聘而言，选择掌握这些通用且免费工具的程序员，显然更具经济效益和灵活性。
3. 社区和生态系统的差异：
“程序员”的通用生态: Python、Java、JavaScript等语言拥有庞大、活跃且多元化的开发者社区。这意味着有海量的开源库、框架、开发工具、教程、论坛以及招聘信息。招聘市场上，这些技术的开发者供过于求，很容易找到合适的人选。
MATLAB的封闭生态: MATLAB的生态相对封闭，主要围绕MathWorks公司及其产品展开。虽然它也有一些社区支持，但与通用编程语言的生态系统相比，其规模和活跃度都有较大差距。这也会影响到招聘的便利性和人才的流动性。
4. 性能和部署的考量：
解释型语言的特性: MATLAB在底层实现上，通常是通过解释执行，虽然它有JIT（JustInTime）编译等优化，但在一些对性能要求极致苛刻的场景下，其原生性能可能不如编译型语言（如C++）。
部署的复杂性: 将MATLAB代码部署到各种生产环境（如服务器、移动设备、嵌入式系统）通常需要借助MATLAB Compiler等工具，生成C/C++, .NET, Java等接口。这个过程本身就有一定的学习曲线和技术要求，并且生成后的代码可能不如原生编写的性能好或易于维护。而对于Python等语言，其库和框架本身就设计得更易于部署和集成到各种应用中。
5. 招聘策略和岗位的侧重点：
岗位需求明确: 公司在招聘时，会根据具体的岗位需求来设定技能要求。一个Web后端开发岗位，自然需要Java或Go；一个iOS开发岗位，需要Swift或ObjectiveC；一个数据科学家岗位，可能需要Python和SQL。如果岗位的核心职责不是使用MATLAB进行算法研发或仿真，那么将其列为招聘要求，不仅没有必要，还可能筛选掉很多真正适合的通用编程人才。
通用能力优先: 很多情况下，公司更看重程序员的基础编程能力、解决问题的能力、学习能力以及团队协作能力。掌握一门或多门通用编程语言（如Python, Java, C++）就足以证明这些能力。MATLAB虽然是专业技能，但它更像是一个特定领域的工具，而非构建通用软件系统的基础。
举个例子来理解：
想象一家公司要招聘一个“建筑工人”。
通用技能（程序员）： 比如会使用扳手、锤子、卷尺、水泥搅拌机。这些是基础的、广泛适用的工具。
MATLAB技能： 比如会操作一台非常高级的、专门用于设计特定类型大桥的CAD软件，并且精通其所有高级功能。
如果公司要盖一座普通的房子（相当于开发一个Web应用），你当然需要会用扳手和锤子的人。即便这栋房子需要特殊的结构设计，公司更可能招聘一个“结构工程师”（懂MATLAB的那类人），让他们用CAD软件设计，然后把设计图纸给建筑工人施工。而不太可能直接招聘一个“只会用高级大桥CAD软件的建筑工人”来盖房子，因为他可能对基础的施工技能掌握不足，而且他的特长与房子建造的需求并不完全匹配。
总结一下：
招程序员不考虑MATLAB技能，主要是因为MATLAB的应用领域与大多数“程序员”岗位的核心需求存在差异。它是一门强大的专业工具，在科学计算、工程仿真领域不可或缺，但它并非构建通用软件系统的基础语言。商业成本、开源替代品、部署便利性、生态系统以及招聘的实际需求，都使得公司在招聘通用程序员时，更倾向于那些掌握Python、Java、C++等更广泛、更通用的编程技能的人才。
这并不是说MATLAB不好，也不是说MATLAB程序员没价值。只是在“招程序员”这个更广泛的语境下，MATLAB的技能属性与主流程序员岗位的匹配度不高。如果你想进入的是算法工程师、数据科学家、嵌入式系统工程师、信号处理工程师等领域，那么MATLAB技能将是极具竞争力的亮点。
网友意见
为什么招水管工不考察流体力学
人家可是正经公司，可不跟我们学生一样随手找个2016b就用，人家的MATLAB是要真金白银买的。。。
那么有免费的C++ Python。为什么要用收钱的MATLAB。
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