这个社会是看能力，不看学历的时代？我个人觉得这是不正确的，有点自欺欺人。学历是一个敲门砖，现在很多职位，都是以学历优先，如果你学历低，再有能力，也没有展示的机会。现在很多企业都会收到无数的简历，他会认真分析你有没有能力吗？不会的，只会先按学历排名，直接刷掉我们这种低学历的人。高学历的人可以有很多选择，我就本科为限，很多工作都是以本科生为起点。比如会计，助理，设计等工作。

还有一部分人，就算没有高学历，但是有一技之长，那也是没有什么大问题，依然可以有份好的工作，比程序员做运维，软件测试等。

也有和我一样没学历，没一技之长的人是很难找到一份好工作的，我相信很多和我一样的都会选择去做没有门槛的销售行业，如果性格外向做销售还比较有发展空间，像我这种性格内向去做销售是比较幸苦的，内心会备受煎熬，一直在强迫自己做和自己内心相违背的事情。总感觉自己不适合销售工作，我曾经换个几个销售工作，都是比较失败的。

之前做外勤会计销售，由于自己大专学的会计相关方面的，想着应该不会太难上手，太天真的想法，一开始电话骚扰别人，不知道聊什么，通常都是被拒绝，被挂电话，还有被骂。印象最深的是同一个客户，我打过去，各方面问题都说明白了，客户也要成交了，最后隔壁公司的人比我会聊天，最后被别人成交走了，这种失落感真的是难受。所以觉得真的不适合做销售工作。

除了招聘，我们这类人到底适合什么工作呢？

我想如果生活所迫的话，可以先做一些大众化的工作，比如送外卖，送快递，虽然风吹日晒很辛苦，但是只要自己肯努力收入也是不低的。另外就是女孩可以去做收银员，店面卖衣服，文员等，这些都不需要过多交流，很适合我们。男孩的话，可以去开出租车，滴滴，仓库管理员，工地等，也幸苦但是自由，收入也还可以。如果实在不行，也可以进工厂打工，虽然比较机械化，但是不要想得那么恐怖，工厂也还是可以，安心的做个几年，也可以做到车间主管等其它管理岗位。我两个哥哥初中毕业就进入了酒厂工作，做了几年，从铲酒糟开始也做到了管理，工资收入也蛮高，待遇也很好，至少能买车买房。

当然我觉得这也不是长久之计，社会在进步，我们也要进步，要想未来收入提高，我们还是应该在目前工作之余多学习，多提高自己。

第一个就是要提升我们的学历，让自己有开门的一块砖，我有一个高中同学，高中毕业后就辍学外出打工了，被社会摧残了里面，意识到了学历的重要性，于是花了几年时间从高中自考了大专，从大专考到了本科，学的是工程造价专业，现在在我们这边一个三线城市，除了公司工资收入以外，平时自己也会接一些私活，月收入不低于15000，明年还打算自己开一个装修公司自己做老板。

还有弃文从武的人，可能已经拿不起书了。对于这样的情况，我们也要利用时间去学一项技能，可能很多人说现在学技能以后都会被科技取代。分析未来局势，选一个自己喜欢的，并努力专研，不会被取代的。我邻居阿姨的儿子，初中毕业后就去了工地，干了几年，觉得对电工有发展前途，于是找了一个老师傅，不要工资学习了一年，学会之后又花钱买了一个电工证，目前一个月8000多的收入，也不累，就平时哪里线路有问题，或者机器坏了去修一修。那那个线路和机器会经常出问题呢？所以说他过的还是比较轻松。让人羡慕。

所以说不要因为学历低，没有技能，性格内向而感到焦虑，努力去提升自己，投资自己，时间会回报我们的。

下面，就为大家整理一份自己自学软件测试进大厂的职业规划路线学习流程，希望能够给你提供稍微的帮助 ~共勉 ~

了解测试的基础技能，掌握主流缺陷管理工具的使用，熟练测试环境的操作与运维

二、Linux必备知识

Linux作为现在最流行的软件环境系统，一定需要掌握，目前的招聘要求都需要有Linux能力。

掌握Shell脚本：包括Shell基础与运用、Shell逻辑控制、Shell逻辑函数

自动化必经之路：前端开发基础知识以及互联网网络必备知识四、互联网程序原理

软件测试工程师必备MySQL数据库知识，不仅仅停留在基本的“增删改查”。

接口测试神器，你绕不开的强大工具：Jmeter。小巧灵活：Postman

了解自动化的目的，熟练掌握TestNG&unittest自动化框架，以及断言与日志处理

九、接口与移动端自动化

专业接口调用、测试解决方案。组建完整的web和接口自动化框架，Appium整体使用

揭开TestOps的神秘面纱，持续集成Jenkins框架烂熟于心

十一、性能测试&安全测试

软件测试的彼岸：性能测试和安全测试，选个方向努力爬坑吧！

过程很艰辛，但坚持到最后绝对不负众望…

看完这篇内容后，相信以下两件事，也会对你的个人提升有所帮助：

1、 点赞，让更多人能看到这篇文章，同时你的认可也会鼓励我创作更多优质内容。

2、 让自己变得更强：想一想，如果你想在测试这个行业一直做下去，35岁之后，凭什么让一家企业继续任用你？你的经验和测试技术是远远不够的，你需要进阶，你需要丰富你的技术栈！还等什么！

最后:【可能给予你助力的教程】

这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。

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「没有博士学位，在机器学习领域就业会变得越来越难吗？」最近，一个 Reddit 热帖引发了大量讨论。

对于单个研究者、从业者来说，毫无疑问，机器学习领域确实「卷」起来了。这几年来，仿佛每个人都在搞机器学习，在这个领域取得博士学位的人也急剧增加。

一方面，AI 技术的高速发展并走向落地，创造了大量与机器学习有关的岗位和工作内容；一方面，大量人才的涌入，让这个领域的就业门槛被不断抬高……

有人说，人工智能将成为下一个「天坑」专业。身处浪潮之中，我们如何自处？

博士学位和 ML 工作的关系

根据发帖者的描述，发帖人认为从事机器学习的研究者太多了，如果没有博士学位，可能很难找到工作。对此，有网友表示，「这取决于机器学习相关工作的增长速度是比 ML PhD 增长速度慢还是快。但是，并不是所有的 ML 工作都需要 PhD。比如 ML 工程师工作，他们更关注 ML 模型的基础和部署，而不是开发。」

「与此同时，自动化工具和 AutoML 平台正在创建中，目前许多正在招聘 PhD 的公司可能不再需要专业知识很强的研究人员。在未来，从事 ML 工作的 PhD 很可能会为那些构建自动化 ML 平台的公司工作。」

也不是所有机器学习领域的工作都需要博士学位。机器学习领域的工作和企业种类繁多，实际上很难一概而论。最终结果取决于所从事工作的类型：

创造一种新的机器学习方法，代替 CNN、Transformers 等，主要产出是专利或发表的论文；

只是在不同数据集上使用机器学习模型，主要产出是某个数据产品（恰好开发过程中使用了机器学习而已）。

如果是前者，那这个团队确实需要几个协作推动研究的博士；如果是后者，就不一定了（尽管理想中程序员最好也具备读论文的能力）。

可能大家都认为，学历高了，自然就好找工作。但是对于没有博士学位的人，工作状况又如何呢？有网友表示，「我现在的工作以及以前的工作都要求有 PhD。虽然我没有，但两个公司都接受了我。我有个朋友 ta 的公司也要求有 PhD，同样，他也没有。」

「公司会雇佣那些他们认为能够填补团队技能缺口、帮助完成工作的人，但这并不意味着有 PhD 不是一种优势。拥有 CICD 经验是一种优势，拥有领域知识也是一种优势…… 公司想要雇佣哪种员工，取决于这个人给团队带来的价值。」

「我雇佣数据科学家，我真的不在乎有没有 PhD。可以将有无 PhD 进行混合，这样会更好。我发现 PhD 不太愿意去做那些在工业上大量应用 ML 工作。他们更倾向于学术上的内容、创造性低。这是因为他们可能更依赖于学术和既定的最佳实践，并且年龄相同但具有丰富行业经验的人可能会更加务实。因此将 PhD 和非 PhD 混合使用非常有用。」

换个具体点的角度来说，从人才招聘的操作上看，世界上肯定会有很多没有博士学位的卓越人才，但 HR 为什么要费更多的精力去寻找这些人，而不是直接在丰富的博士人才库挑选呢？

「有趣的是，每当讨论类似问题时，都会有讨论试图列出大量证据，表明自己遇见过哪种不靠谱的博士。但当我们搜索机器学习领域的好工作时，仍然发现博士学位是首选。」