it行业选择 -it行业选择成本核算方法有哪些 2025-08-07 1 rdvgfokm

1. 想从事IT行业，选择哪个方向好？
3. it行业哪个专业前景最好？

想从事IT行业，选择哪个方向好？

软件方向这个工作好

，因为软件是一个非常专业的，需要求职者有很强的专业知识，这些软件方向，比集成电路设计在专业上相对宽一些，一个好的软件工程师，也需要有扎实的数学基础。

现在IT行业哪个方向适合长期发展，不会因为年纪受限？

谢谢邀请！

这是一个非常好的问题，也是很多人比较关心的问题之一。

当前IT行业的不少岗位确实存在职业生命周期偏短的问题，但是随着人工智能技术的不断发展，很多IT行业内的技术岗位有望在一定程度上降低工作压力，从而延长职场人的职业生命周期。

在IT行业内有大量的岗位都是技术类岗位，从这些岗位的特点来看，目前研发级岗位的职业生命周期要相对长一些，如果目前从事大数据、人工智能等领域的研发类岗位，那么未来的职业生命周期预期还是比较长的，而且成长空间也会更大一些。从岗位附加值方面来看，研发类岗位也会更高一些。

除了研发类岗位，IT行业内的产品经理岗位、架构师岗位、项目经理岗位、行业信息专家等岗位也有相对比较长的职业生命周期，在当前工业互联网快速发展的推动下，产品经理等岗位也会陆续从IT（互联网）行业向传统行业领域覆盖。实际上，从大的发展趋势来看，产品经理等岗位的岗位附加值也有比较大的提升空间，但是产业互联网时代对于产品经理等岗位也提出了新的要求，比如要具有丰富的行业领域知识等等。

对于IT行业的职场人来说，如果自身的学习能力比较强，同时能够承受一定的工作压力，在IT行业内也完全可以长期发展，但是要想不断提升自身的职场价值还是具有一定困难的，一方面要注重自身技术能力的提升，另一方面也需要重视相关行业***的不断整合，实际上职场人发展的过程就是***整合能力不断提升的过程。

最后，对于IT行业内的大量初级职场人来说，要想延长自身的职业生命周期，读研是一个比较不错的选择。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

看到这个问题，觉着吾道不孤。我是一个有接近20年经验的IT方面从业者。做过消费级产品，做过渠道，做过厂家，做过网络设备，数据中心设备，搞过集成。接触过互联网行业。经验还算多。我来说说我的想法。我的观点是：IT是一个广泛的高融合的***。涵盖的纬度和经度跨越非常大。从个人消费的电子产品到数据中心，从个人互联网产品到B端互联网产品，都可以算IT范围内。从商业角度看，工作或创业首先是为了经济来源养活自己和家庭，创造物质财富和精神慰藉，而现在获取经济来源的稳定途径只有工作。我觉着只有二种形式的工作，1商业组织的工作（各类企业），2非商业组织的工作。（除企业以外的组织）。商业组织以盈利为根本目的，所以你越是靠近这个目的说明你可创造价值越高。组织越看重你，你***掉的可能越低。一个商业组织分为以下几类人员，1挣钱进来的，2维持组织正常运营的，3为组织提供挣钱能力的。所有部门都是围绕盈利的根本目的在运转。三个互相依存，互相促进。IT技术属于3。从IT技术种类来分，有研发（负责理论研究，新应用开发，[_a***_]稳定等），售后（为客户爸爸服务），实施（按照设计的方案实现应用），售前（解答客户的问题，讲明白自己组织卖的产品，设计方案产品等）。其中售前最贴近组织盈利，然后是提供新技术研发的，实施和售后相对较远。综上所述，进入IT后什么专业都可以为切入点，关键是自己的职业技能进阶过程，越去向根本目的靠拢，越会有长期的工作。最终要修成二类专家之一，一类是不断学习进步的理论架构专家，作为一个组织盈利创新的研究基石，另一类是不断学习进步的行业顾问咨询专家，作为组织内设计要盈利产品的利器。换句话说越后端的理论专家，越前端的行业支持专家，工作年限最长。一点自己的想法，欢迎大家共同讨论。

这么说吧，没有永恒不变的事情，更别说是工作了，所以，别想着一劳永逸。

再说了，IT行业属于高新技术行业，新技术，新应用层出不穷，想要在这个行业混下去，就需要不断的学习新技术，只要你还能跟上技术的步伐，就不会被淘汰，不受年龄限制。

总之，我认为在IT行业除了销售，客服等门槛较低的方向，不存在长兴不衰的方向。

it行业哪个专业前景最好？

目前最好的专业主要有大数据，人工智能。

大数据目前在互联网使用得是比较广泛的。不同于原来传统的数据仓库，数据挖掘，只是进行数据的多维度分析和汇总。现在大数据最主要的是各种建模与消费者结合，进行人物肖像和行为分析。从而进行千人千面的更有针对性的营销和广告推送。

人工智能包括很多，比如我们现在普遍使用的人脸识别，语音识别，自动驾驶，虚拟技术等等。