沒錯，拯救了35億人的李一一是編程專業！
今年的賀歲電影中，若論C位，《流浪地球》獨領風騷，目前總票房已經超過40億元！而如果問，誰在這部電影中拯救了地球？當屬「天才程序員」李一一：地球即將被毀滅關頭，他利用曾經無聊時寫過的「春節十二響」程序，成功破解了地球轉向發動機的程序，並修改其功能，讓它成為了點燃木星的「火柴」。
原來會編程，真的可以拯救世界啊！
職場上也不例外，編程語言已經成了熱門的簡歷必備關鍵詞。可Uni醬提醒大家的是：簡歷上寫的C,C ,JAVA,VB,VC,FoxPro可能面試官都不會用，寫錯了是給自己埋雷，畢竟諮詢數據分析師和量化崗常用的編程語言並不相同。今天就跟大家詳細解釋一下，不同行業對編程語言的要求有啥區別？職場上性價比最高的編程語言是什麼？
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01
為什麼寫了很高級的編程語言卻被拒？
一位從業七年的德勤諮詢師說：
很多中國學生的簡歷我都看不懂，因為簡歷上寫的那些編程語言實在是太高深了
之前在Event認識一個妹子，剛畢業想進四大，她簡歷上寫的那些編程語言特別高級，但還是一直找不到工作。
原因很可能是，老闆看你太優秀，會的東西太高級，覺得你over-qualified，不敢要你，怕面試都問不出問題。Entry-level的工作講真不期待你會那麼多。
由此可見，編程語言並不是會的越多越好、越難越好，適合你申請行業的才是最重要的。
02
不同行業對編程語言的要求有啥差別？
下面來一起看一看，不同的行業現實中對編程語言的要求是怎樣的？
1
諮詢行業
數據分析顧問
一般2-3個月就會換項目，工作內容不固定，可能上一個項目是做代碼相關，而下一個項目是做系統維護或是客戶培訓。
常用語言：Excel，VBA，SQL最為常用，是比較基本的語言，R和Python會的話也很好。
IT諮詢顧問
IT諮詢顧問包括IT戰略，數字化轉型，業務系統整合以及ERP。按以上順序，對經驗和技術背景的要求也依次下降，顧問數量則依次上升。
ERP顧問是做IT諮詢的一個大方向，一般不需要懂編程，不過需要對ERP軟體很了解，包括操作流程，實施流程等。而且需要熟練掌握相關業務，比如財務，物流，倉儲，人力等等。
常用語言：懂資料庫語言比較實用，如SQL。
2
金融行業
數據崗
工作內容主要包含數據管理，概率建模（Statistical Modeling），和數據的可視化（data visualization）。
數據管理需要用SQL去做一些很簡單的編程，把數據分析的結果用資料庫的方式實現出來。
概率建模主要用到的工具是R和SAS。這個部分比較偏向統計分析，也會涉及很多統計模型，比如Decision Tree、Naive Bayes和Random Forests等等。
數據可視化需要用到資料庫和統計分析軟體，主要用的工具就是Qlikview。
常用語言：SQL，R，SAS，Qlikview。
量化崗
如果是量化研究平台，Python/R/Matlab是必須的，資料庫相關知識也必須掌握，你的職責是配合研究員實現其策略思想，回溯，調試參數，得出策略的可行性。
如果是量化交易平台，C /JAVA是必須的，需要的編程技能也更高。除了需要精通數據結構，還需要了解多線程編程等。主要職責是將策略實現出來，運行在生產環境，根據行情信號來出發交易。
常用語言：Python，R，Matlab，C ，JAVA。
風控崗
風控崗下有很多分支，例如：風險管理， 變革管理，風險分析，模型驗證等。大部分Risk崗位會比較傾向於編程實現能力，編程語言更是因機構和崗位而異，從Python/C 到SQL到R/SAS什麼的都有。
常用語言：Python，C ，SQL，SAS。
交易崗
投行交易員的招人標準除了一些衍生產品和定價方法，對市場的把握，還有就是一定的編程能力（C /C#最好，VBA是必備），雖然有專門的量化組支持技術問題，但一些職位較高的交易員不是很喜歡直接和量化組打交道，需要一些懂編程和系統的初級交易員。
常用語言：C ，C#，VBA。
3
數據行業
數據科學家
數據科學家是一些能綜合運用編程和統計技術的人，他們致力於通過各種方式讓將數據更發揮作用。數據科學家在公司裡面的責任，是從數據中挖掘價值，為公司的商業決策提供依據，職位比數據分析師高。需要的核心技能包括數學、編程、和交流能力。
常用語言：SQL、Python、R。
數據工程師
數據工程師主要職責是經營及維護數據。將需要的數據從不同來源、格式的數據源中提取出來，轉換類型以方便使用，最後歸檔入資料庫。一般來說，數據工程師需要有一定的CS背景，需要能夠編程。需要的核心技能包括編程、數學、和大數據。
常用語言：Hadoop、SQL、Python。
數據分析師
數據分析師是比較初級的數據崗位。平時工作主要用回歸模型做回歸分析、拿Excel處理數據、難度高一點的需要用Tableau做效果圖。不需要很高深的編程語言北京，需要的核心技能包括統計學、交流能力、和商業知識。
常用語言：Excel、Tableau、SQL。
03
各類編程語言對比
1
機器語言
機器語言編寫的程序無明顯特徵，難以記憶，不便閱讀和書寫，且依賴於具體機種，局限性很大。
2
彙編語言
實質和機器語言相同，直接對硬體操作。但是指令採用英文縮寫的標識符，容易識別和記憶。用彙編語言所能完成的操作不是一般高級語言能夠實現的，源程序經彙編生成的可執行文件小，執行速度快。
3
高級語言
與彙編語言相對，不特指某種具體語言，而包括很多編程語言，像最簡單的編程語言PASCAL語言也屬於高級語言。
和彙編語言相比，將許多相關的機器指令合成為單條指令，去掉了與具體操作有關但與完成工作無關的細節，例如使用堆棧、寄存器等，簡化程序指令，同時，無需編程者具有太多的專業知識。
04
職場中性價比最高的語言
1
可以速成的語言
大部分的機器語言、彙編語言和部分高級語言都屬於需要豐富專業知識的，基本上零基礎想速成的話可以和它們告別了，比較容易速成的有：Python，Matlab，JavaScript。
2
性價比最高的語言
職場中性價比最高的幾個編程語言：
Python
SQL
R
最推薦的是學會SQL以及它的變體。2017年SQL是10大常用語言，這個趨勢應當會持續很長時間。
此外，判斷是否學習某個工具或某種語言的重點在於市場的發展。比如，對於數據可視化方面，可以學習Tableau，就是因為Tableau公司在發展壯大。學習常用的軟體可以讓你的技能變得更有市場。
3
如何入門
業務方向學習路線：
沒有專業基礎（統計學、金融、數學、計算機專業）的可以從統計學、SQL開始學習。
對數學過敏的也可以先跳過統計學從Excel、SPSS開始，先熟練應用工具。
技術方向學習路線:
計算機專業背景的、走技術線的可以從Hadoop技術和R語言開始學習。
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小朗學長（ID：UniCareerChina74）
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