申海偉

進(jìn)入信息時(shí)代，社會(huì)上對(duì)IT行業(yè)的人才需求非常大，而計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)專門(mén)培養(yǎng)能夠研發(fā)信息系統(tǒng)以及專門(mén)使用信息系統(tǒng)處理業(yè)務(wù)的人才，正對(duì)應(yīng)這方面的市場(chǎng)需求。計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)為本科專業(yè)，不僅可以培養(yǎng)各種軟件開(kāi)發(fā)人員，也可以培養(yǎng)圍繞信息系統(tǒng)構(gòu)建和使用的其他人才，如需求分析師、架構(gòu)師、測(cè)試員、運(yùn)維專員等，這些可以視為該專業(yè)面對(duì)的核心就業(yè)崗位群。顯然，計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的一個(gè)主要的職責(zé)就是圍繞核心崗位群培養(yǎng)符合要求的從業(yè)人員。

很多學(xué)校都設(shè)置了計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)，但基于各學(xué)校對(duì)于就業(yè)市場(chǎng)的理解不同，其授課內(nèi)容各有側(cè)重點(diǎn)。顯然，當(dāng)專業(yè)建設(shè)目標(biāo)與就業(yè)市場(chǎng)偏離較大時(shí)，產(chǎn)出的畢業(yè)生往往無(wú)法滿足市場(chǎng)的需求而出現(xiàn)就業(yè)困難的現(xiàn)象，如果有一個(gè)統(tǒng)一的對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的認(rèn)識(shí)，就可以為畢業(yè)條件提供相對(duì)統(tǒng)一的畢業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提高學(xué)生的就業(yè)率。因此，找到一個(gè)科學(xué)的方法對(duì)就業(yè)市場(chǎng)進(jìn)行深入認(rèn)識(shí)，可以使得學(xué)?？梢杂嗅槍?duì)性的進(jìn)行專業(yè)建設(shè)，進(jìn)而影響到成千上萬(wàn)的畢業(yè)生的就業(yè)，是非常有意義的。

以往的研究者大多使用調(diào)查問(wèn)卷的方式對(duì)畢業(yè)生或者企業(yè)進(jìn)行調(diào)研而尋找對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的認(rèn)識(shí)，使用了多種多樣的分析思路，得到了很多各不相同的結(jié)論。韋小超采用描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)分析、回歸分析等方法對(duì)正式調(diào)查的上海高校畢業(yè)生數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并深入的研究了各種因素對(duì)留滬就業(yè)的影響;赫越在對(duì)大學(xué)生基層就業(yè)的影響因素分析中，對(duì)基層單位就業(yè)的大學(xué)生從學(xué)生的個(gè)人、家庭、制度、就業(yè)服務(wù)四個(gè)影響因素與大學(xué)生基層就業(yè)行為進(jìn)行相關(guān)分析和回歸分析;張建霞通過(guò)對(duì)電子商務(wù)人員的員工素質(zhì)的分析，經(jīng)過(guò)一系列的運(yùn)算，得出了不同的崗位對(duì)員工素質(zhì)的最佳組合;李元俊通過(guò)對(duì)畢業(yè)大學(xué)生就業(yè)能力與社會(huì)需求匹配度的聚類分析，得出就業(yè)市場(chǎng)與學(xué)生的專業(yè)知識(shí)、專業(yè)技能等方面的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

本文認(rèn)為調(diào)查問(wèn)卷的樣本量太小，數(shù)據(jù)易受主觀因素的影響，很難達(dá)成對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的客觀認(rèn)識(shí)?，F(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)招聘已經(jīng)成為基本所有公司的選擇，大多數(shù)崗位在招聘網(wǎng)站上都有明碼標(biāo)價(jià)，崗位需求也非常精準(zhǔn)明確，因此完全可以基于招聘信息來(lái)認(rèn)識(shí)就業(yè)市場(chǎng)。而且招聘信息的數(shù)據(jù)量非常大，分析得到的結(jié)論會(huì)更加偏向客觀。因此，本文對(duì)熱門(mén)的招聘網(wǎng)站進(jìn)行調(diào)查分析，尋找對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的就業(yè)市場(chǎng)的客觀認(rèn)識(shí)，即就業(yè)市場(chǎng)對(duì)從業(yè)人員各種專業(yè)技能的需求程度，試圖解決專業(yè)建設(shè)目標(biāo)導(dǎo)向問(wèn)題。

本次調(diào)研的數(shù)據(jù)來(lái)自于使用爬蟲(chóng)爬取的前程無(wú)憂北京站2018年跟計(jì)算機(jī)相關(guān)的崗位信息，限定于校園招聘和需1-3年工作經(jīng)驗(yàn)的社會(huì)招聘崗位，共計(jì)108144條。其中每一條數(shù)據(jù)包含了分類、名稱、薪資范圍、福利待遇、學(xué)歷要求、經(jīng)驗(yàn)要求、崗位需求、工作地點(diǎn)、公司規(guī)模、公司性質(zhì)等字段。因?yàn)楦鞯赜虻木蜆I(yè)市場(chǎng)差別較大，本次調(diào)研中僅選擇北京地區(qū)進(jìn)行研究，避免地域因素的影響。

在正式分析之前，本文首先解決了以下兩個(gè)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)篩選：

（1）篩選核心崗位群對(duì)應(yīng)的招聘信息。跟計(jì)算機(jī)相關(guān)的崗位非常之多，但包含了非常多的銷售崗、實(shí)習(xí)崗、管理崗、文秘崗，它們也需要求職者具有計(jì)算機(jī)技能，但并非計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)。另外，各種崗位存在名稱不同但需求類似的情況，無(wú)法通過(guò)崗位名稱來(lái)直接篩選。因此，對(duì)核心崗位群的招聘信息的篩選需要對(duì)崗位需求字段內(nèi)容進(jìn)行分析。

本文采用分詞技術(shù)在所有崗位需求信息中構(gòu)建專業(yè)名詞的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)去除關(guān)聯(lián)度最高節(jié)點(diǎn)的方法形成各種專業(yè)技能的子網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了專業(yè)技能名詞的分組。為了找到核心崗位群的相似崗位，本文采用了一批已被確認(rèn)屬于核心崗位群的崗位需求樣本，從中分解出專業(yè)技能名詞，再對(duì)其他崗位計(jì)算相似度。該相似度的計(jì)算方法是如果存在跟核心崗位群的專業(yè)技能名詞同組的名詞，則相似度加1，如果存在其他組的專業(yè)名詞，則減1。最終，所有相似度在3以下的招聘信息被過(guò)濾掉，數(shù)據(jù)量減少至16204條。經(jīng)過(guò)抽樣檢驗(yàn)，其中98%的招聘信息都屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)。

（2）劃分專科畢業(yè)生和本科畢業(yè)生到不同級(jí)別的崗位。雖然招聘信息中都列明有學(xué)歷要求，但由于IT行業(yè)的特殊性，大多數(shù)社會(huì)招聘崗位對(duì)學(xué)歷的要求都標(biāo)注為專科以上，不能明確區(qū)分招聘對(duì)象為本科畢業(yè)生還是高職畢業(yè)生;另外，也存在一些技能要求非常高但學(xué)歷和經(jīng)驗(yàn)的要求非常低的職位，可以認(rèn)為是標(biāo)注錯(cuò)誤。針對(duì)于這種情況，本文試圖使用更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男劫Y水平字段來(lái)區(qū)分職位對(duì)學(xué)歷的要求。一些只是短時(shí)間學(xué)習(xí)就可勝任的職位顯然更適合高職畢業(yè)生，相應(yīng)的薪資會(huì)比較低;而需要更專業(yè)技能的職位就比較適合本科畢業(yè)生，薪資會(huì)提高一些;薪資高到異常程度的話，可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)有誤。

基于以上認(rèn)識(shí)，本文按照薪資對(duì)職位進(jìn)行聚類，將所有數(shù)據(jù)分為3個(gè)檔次：最高等級(jí)職位的平均薪資為25.46-46.03萬(wàn)元/年，顯然超出了我們對(duì)本科畢業(yè)生的就業(yè)水平的認(rèn)識(shí)，因此認(rèn)為這些職位是異常數(shù)據(jù);第二檔次的崗位名稱的詞云圖如圖1，平均薪資為10.329-23.74萬(wàn)元/年，應(yīng)屬于本科畢業(yè)生的求職目標(biāo);第三檔次的崗位名稱詞云圖如圖2，平均薪資為5.67-10.19萬(wàn)元/年，應(yīng)屬于高職畢業(yè)生的求職目標(biāo)。

通過(guò)以上兩個(gè)步驟的數(shù)據(jù)篩選，最終可得對(duì)應(yīng)于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)核心崗位群的職位數(shù)為10189條。

對(duì)這些職位的崗位要求重新進(jìn)行專業(yè)技能名詞分組，可得到以下詞匯組為頻率較高的專業(yè)詞匯：

計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)類：office/windows/excel

數(shù)據(jù)庫(kù)類：數(shù)據(jù)庫(kù)/mysql/sql/oracle/db2/sqlserver/mongodb

e/ui/react/css3/bootstrap/angular/nodejs/node.js/angula

rjs/es6/w3c/photoshop/webpack/dom/xml/json;

分布式與云計(jì)算類：分布式/虛擬化/hadoop/docker/vmwar

e/kafka/nosql/redis

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)類：tcp/ip/網(wǎng)絡(luò)設(shè)備/交換機(jī)/網(wǎng)絡(luò)協(xié)議/網(wǎng)絡(luò)通信/vpn/網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)/防火墻/路由器/網(wǎng)絡(luò)安全/信息安全/計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)/局域網(wǎng)/網(wǎng)絡(luò)管理/思科

測(cè)試類：測(cè)試用例/單元測(cè)試/測(cè)試計(jì)劃/測(cè)試工具/測(cè)試方法/測(cè)試報(bào)告

軟件工程類：需求分析/面向?qū)ο?設(shè)計(jì)模式/mvc/配置管理/敏捷/軟件工程/svn/git/maven

app開(kāi)發(fā)類：android/安卓/ios/蘋(píng)果/app

web后端類：spring/php/tomcat/j2ee/hibernate/mybatis/

springmvc/weblogic/nginx/應(yīng)用服務(wù)器/jsp/eclipse/asp/c#

/.net/springboot/webservice/apache/servlet/ssh

linux開(kāi)發(fā)類：linux/unix/shell/腳本/perl/qt/socket/多線程

編程語(yǔ)言類：java/python/c/c++

其他跟本專業(yè)無(wú)關(guān)的詞匯或者相對(duì)稀少的詞匯略去。因?yàn)閸徫恍枨笾刑峒凹夹g(shù)詞匯均表示要求求職者掌握相關(guān)技能，因此可以認(rèn)為提及的頻率為關(guān)注度，而提及任何一類技術(shù)中任意詞匯即可認(rèn)為該職位關(guān)注該類技術(shù)，因此可得各類技術(shù)的關(guān)注度柱狀圖如圖3所示：

可見(jiàn)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)應(yīng)為求職者基本技能，基本不會(huì)被提及;app開(kāi)發(fā)技術(shù)的關(guān)注職位數(shù)較少，可不進(jìn)行培養(yǎng);數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、測(cè)試技術(shù)在不同檔次職位中關(guān)注度較高且變化不大，在高職和本科階段均為重點(diǎn)培養(yǎng)技能;而軟件工程、編程語(yǔ)言、分布式與云計(jì)算、web前端、web后端、linux開(kāi)發(fā)這幾個(gè)方面應(yīng)在本科階段加強(qiáng)培養(yǎng)，以應(yīng)對(duì)更多的就業(yè)需求。

從上述分析過(guò)程可知，計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的主要就業(yè)市場(chǎng)關(guān)注的主要專業(yè)技能為WEB前端、J2EE開(kāi)發(fā)和Linux應(yīng)用開(kāi)發(fā)等方向，學(xué)生應(yīng)在掌握這些專業(yè)技能的同時(shí)，掌握軟件工程方法，提高編程水平，就能相應(yīng)的提高就業(yè)能力，達(dá)到更高的就業(yè)水平。

本文試圖使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)從招聘信息中得到專業(yè)建設(shè)的目標(biāo)導(dǎo)向建議，分析過(guò)程清晰，所得結(jié)論合理，適合于推廣到其他理工科專業(yè)。希望本文的嘗試能夠?yàn)閺V大專業(yè)負(fù)責(zé)人提供一個(gè)科學(xué)的就業(yè)市場(chǎng)分析的方法。

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