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美满生活,从开始”服务中心致力于打造优质家电咨询品牌。我们坚信的努力,将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活,离不开卓越的产品和无忧的咨询服务。经过十几年的坚持不懈的努力,我们在写下了无数咨询辉煌的篇章。满意的咨询服务离不开热诚优质的服务。“质量至上,服务用户”,这是我们咨询永恒不变的咨询观念。客户的满意,是我们的更终目标。一直以来,我们在产品、服务的质量不断提升,不遗余力。“有问必复、有诉必应,从优从速”是我们对服务中心的一贯要求,我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信,有要求,有追求,才会有成绩;有要求,有追求,客户才会满意;我们更加坚信,美满生活,从开始。
公司拥有60多名持牌服务人员上门服务,随时待命,服务一步到位。我们以优质的咨询服务,咨询的服务水平,过硬的技能,合理的价格,良好的信誉,赢得顾客多年来的支持和信赖。面对未来我们深知顾客的需求和顾虑, 让顾客无后顾之忧.力求打造以质量求生存,以信誉求发展,一切为客户着想,一切为客户负责,客户满意是我们永远追求的目标,愿我们的服务能给广大市民带来方便。
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广州市(荔湾区、越秀区、海珠区、天河区、白云区、黄埔区、番禺区、花都区、南沙区、从化区、增城区)
韶关市(武江区、浈江区、曲江区、乐昌市、南雄市)
深圳市(罗湖区、福田区、南山区、宝安区、龙岗区、盐田区、龙华区、坪山区、光明新区)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
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佛山市(禅城区、南海区、顺德区、三水区、高明区)
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湛江市(赤坎区、霞山区、坡头区、麻章区、廉江市)
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中山市(石岐区、东区、西区、南区、五桂山区、火炬开发区、黄圃镇、南头镇、东凤镇、阜沙镇、小榄镇、东升镇、古镇镇、横栏镇、三角镇、民众镇、南朗镇、港口镇、大涌镇、沙溪镇、三乡镇、板芙镇、神湾镇、坦洲镇)
潮州市(湘桥区、潮安区)
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杭州市(上城区、下城区、江干区、拱墅区、西湖区、滨江区、余杭区、萧山区、富阳区、临安区、建德市)
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温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区、瑞安市、乐清市、永嘉县、平阳县、苍南县、文成县、泰顺县、龙港市)
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湖州市(吴兴区、南浔区)
嘉兴市(南湖区、秀洲区、海宁市、平湖市、桐乡市、嘉善县、海盐县)
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苏州市(姑苏区、虎丘区、吴中区、相城区、吴江区、昆山市、常熟市、张家港市、太仓市)
南通市(崇川区、通州区、海门区、如皋市、启东市、海安市)
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泰州市(海陵区、高港区、姜堰区、兴化市、靖江市、泰兴市)
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石家庄市(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区)
唐山市(路北区、路南区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区)
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邯郸市(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区)
邢台市(襄都区、信都区、任泽区、南和区)
保定市(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区)
张家口市(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、崇礼区、万全区)
承德市(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区)
沧州市(运河区、新华区)
廊坊市(广阳区、安次区)
郑州市(中原区、二七区、管城回族区、金水区、上街区、惠济区)
开封市(龙亭区、鼓楼区、禹王台区、顺河区、祥符区)
洛阳市(涧西区、西工区、老城区、瀍河区、洛龙区、吉利区)
焦作市(山阳区、中站区、解放区、马村区)
商丘市(睢阳区、梁园区)
周口市(川汇区、淮阳区)
驻马店市(驿城区)
南阳市(宛城区、卧龙区)
昆明市(呈贡区、盘龙区、五华区、官渡区、西山区、晋宁区、东川区)
曲靖市(麒麟区、沾益区、马龙区)
玉溪市(红塔区、江川区)
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沈阳市(和平区、沈河区、大东区、皇姑区、铁西区、苏家屯区、浑南区、沈北新区、于洪区、辽中区)
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当CS专业不再是香饽饽,普通家庭更应转换留学思路,量身打造新赛道
看点 随着ChatGPT等人工智能横空出世,留学圈内炙手可热的CS(Computer Science)专业,热度持续下跌。原有的IT行业被重新定义,普通家庭该如何选择留学赛道?密歇根州立大学的王鹤群博士表示,不妨把关注点收回来,转换留学思路,关注自身,量身打造新赛道。
支持外滩君,请进入公众号主页面“星标”我们,从此“不失联”。
文丨王鹤群博士 编丨袁梓曦
近日,华尔街日报大幅刊登了题为Tech Job Seekers Without AI Skills Face a New Reality: Lower Salaries and Fewer Roles的文章。(题目翻译:没有AI技能的技术岗位求职者面临新现实:薪水更低、职位更少。)
该文章的大意是:
“2024 年,美国 IT 就业市场将减少2 万至 3 万个工作岗位。2023 年,IT 行业仅增加了 700 个工作岗位,与 2022 年新增的 26.7 万个工作岗位相比,增速大幅放缓。
还有迹象表明,已经被自动化和人工智能取代的工作岗位--尤其是入门级 IT 服务和数据中心运营岗位--不会再回来了。没有一个首席信息官会说自动化不重要。
2 月份,软件开发人员的薪酬出现了自 Indeed 于 2019 年开始提供薪酬数据以来的首次月度环比下降。Indeed北美经济研究主管尼克-邦克(Nick Bunker)说,从2022年3月到2月底,编码职位的招聘信息下降了67%。”
“当时只道是寻常”,世界上每一次重大的科技变革,都开始于悄无声息,而随后却掀起巨浪,令全世界都措手不及。
正如苹果手机开启了触屏智能手机时代,并且在风靡之后火速令按键手机凋零一样,现如今的AI(人工智能)正在重新定义IT行业。
显然,未来已来。当IT市场就业岗位出现紧缩,工资待遇下降,也就意味着计算机科学(Computer Science)也不再是大家所认为的“香饽饽”专业了:仅仅靠着Computer Science的学士学位就能找到理想工作的时代已经过去了。
在科技变革所造成的时代裂缝中,该如何选择自己未来的专业和工作方向?而对于留学生来说,多维度、多层面考虑择校和择业,挖掘更适合自己的新赛道,或许更为迫切。
留学决策,
需要前瞻性思维
首先,我们都要问一个问题,为什么要留学?
如果在国内就可以学到知识,为什么要不远万里,花费巨额的学费和生活费去留学呢?就算有人说“留学可以开拓眼界”,那么旅游也可以达到同样的目的,并且花费的时间和金钱都更少。
其实,留学的必要性,在于留学所学的知识的前瞻性。
就拿美国来说,它有世界上顶尖级专家教授云集的各大院校,教授的课程都是世界上非常领先和尖端的知识,这些知识在未来20-30年内都不会过时。我们国家现在进入大数据时代,对于掌握大数据科学的人才十分亟需。
这里提一嘴,我们目前广泛用的数据处理技术,大多是一种描述静态情况的描述统计(deive statistics),还没有用到能预测未来走向的预测统计(predictive statistics)。而后者在大数据时代正变得尤为重要。
幸运的是,十几年前,我在美国密歇根州立大学读教育测试博士学位时,就已经系统地学习过预测统计的诸多方法,包括多元线性回归(Multivariate Linear Regression)等等,还学习了多层线性模型(Hierarchical Linear Modeling)、结构方程模型(Structural Equation Modeling)等社会科学领域的高级统计分析方法。
家长送孩子出国留学,无非就是希望他们能够掌握时代前沿的知识,并且通过知识和技能保障自己的生活,也为国家和社会做出贡献。留学的各项花费,本质上是对未来所做的投资。
“凡事预则立、不预则废”,留学决定的是未来一大段人生历程,从选学校、到选专业,我们都要认真的衡量各个选项,力求科学合理。
然而,何种选项会被纳入考虑范围?我们往往在很大程度上会受到比较参照物的影响。
事实上,比较参照物分为两大类:以标准为参照物(criterion-referenced)和以人为参照物(norm-referenced)。
在留学和择业的选择上,以人为参照物(norm-referenced)的选择方式,很常见且更容易理解。比如,在从众心理的引领下,很多家长会把大家热捧的专业和学校,定位为自家孩子的目标,不管这个目标是否真正合适。
这方面的例子不胜枚举。
20年前,在美国或者澳大利亚读会计的确很容易找到工作,因此当时很多留学生会选择读会计,不管他们具体的学习兴趣在哪个专业上。毕业后他们找到了会计相关工作,从此朝九晚五,安居乐业。
同样,当计算机专业备受追捧,很多学生原本学习的是数学、物理、化学、工程等专业,也纷纷转为计算机专业,以便于在毕业后谋求一份计算机工程师的职位,从而享受相对高的薪资。这种选择方式是“从众”选择,就是选择大家认为的“好专业”。
也因此,一些在北上广深等大城市的家长,经常会将周围朋友、同事、亲戚家出国的孩子,作为自家孩子的留学参照物。
比方说,公司同事家的孩子就读于美国纽约大学,家长就倾向于让自己的孩子也就读于纽约大学。或者亲戚家的孩子学习电子工程,家长就希望自己的孩子也学习电子工程。这种选择方式是注重“口碑”和“前人经验”,亦步亦趋。
而以标准为参照物(criterion-referenced),则是设定几项与学生的未来息息相关的标准。只要每一项标准都要达标,就被认为是好的选择。这是一种多维控制的理性选择方式,不同的学生、不同的目标都会导致标准的不同。
在相对稳定的社会态势中,以人为参照物的选择方式可以发挥榜样的力量,让后来者避开独立探索的风险,但是随着天长日久的积累,也会让竞争加剧。现在社会中日益突出的“内卷”现象,就是从众型选择的长效结果。
然而,当科技突破带来了社会变革,原有的“好专业”不复存在或者被重新定义,以之前的榜样为参照物的选择方式就不再明智且有效了,这时候有必要认真研究一下以标准为参照物(criterion-referenced)的选择方式。
通盘分析,
避开有硬伤的选项
如何确定各项标准?在明晰这一任务之前,我们先看一下最典型的以标准为参照物的测试:驾照考试。
驾照考试的各项标准,都是围绕着司机所需要的技能和知识所展开的,并不会因为某个人在考试中取得第一名就会颁发给他驾照,也不会因为某人在某天考试中分数最低就无法获得驾照。驾照的取得与否,就是看该考生是否能够通过全部科目的检验。
按照这个道理,我们就理解了以标准为参照物的选择方式。每个学生选择自己的留学专业和学校,也应该设身处地地设定各项标准。能够满足所有维度的选项,就是我们的合理选项。
虽然每个学生的目标不尽相同,我们还是可以按照大家的共性来寻找到一些层面,从而设定对于大家具有普适意义的标准。其细节如下:
学校:所选择的大学应该是正规院校,在此基础上,学校的优秀应该得到世界的认同。
专业:所选择的专业要确保两个维度:(1)该生在该专业上拥有兴趣和学习特长,能够学有所成;(2)该专业在未来几十年内能够确保学生获得基本的生活保障。
未来工作:未来的工作行业和地点要提早规划,虽然说“计划赶不上变化”,但是提前规划就能让很多事情最开始就被扶上正轨。如果能够提前锚定某个工作地点,那么该地区的优秀大学就可以成为重点选择的对象,从而做到事半功倍。
未来居住地:如果有的学生已经确定了未来想在某地区居住生活,那么该地区的优秀院校也会成为首选。
各项基本保障:这个层面的内容包括对于学生学习生活的各种基本的保障,包括学校和地区的治安安全、环境安全、气候适宜度、食品饮用水安全等,也包括人际交往、购物便利等影响到生活质量的各种因素。这个层面是因人而异的,一旦不适合,就不能选择。
资金预算:这个层面,是一个因人而异的层面。每个家庭所拥有的教育资金预算情况不同,要做到丰俭由人,因人而异。
以上六个维度,可以呈现为如下的一个六棱柱:
上述的六个方面,
分别呈现为六棱柱的一个棱,
图中“其他”代表的是“各项基本保障”,
这个维度可以由每个学生家庭自定义。
图片里每个棱上的绿色的点,代表的是在每个维度上需要达到的标准值。比方说,在学校的选择上,保证了是正规院校,并且保证了是QS世界排名前200名的学校,就已经达到了学生和家庭的期望值。就像我们考试所要求的60分及格一样,每个维度都只需要达到“合格值”。
确保了每个维度的“合格值”,我们将这六个点连起来,它们构成了一个不规则界面。那么科学而合理的选项,就应该落在这个不规则界面之上。如果学生的某种选择导致其中哪个维度的值低于“合格值”,我们将其认为是“有硬伤的选择。”
例如,有的学生选择了非常好的大学和非常合适自己的专业,但是这所大学所在的地点并不安全。那么这样的选择可能就会在生活中埋下危险的伏笔。
比方说美国的密歇根大学是世界优秀的大学,但是其Flint分校所在的地区曝光出水污染和铅中毒的恶性事件。在当地读书就有可能因为饮用水的问题导致身体的长久伤害,这就十分不可取。
再如美国的加州,有很多名校云集于此。但是这几年当地猖獗的“零元购”和砸车偷盗事件已经让安全都变得不能保障。因此,近几年很多学生也明智地选择避开加州的一些大学。
由此可见,进行以标准为参照物的选择时,先把“有硬伤”的选项过滤掉,才能躲开风险。
又如:有的学生来自于工薪家庭。在选择大学的时候,其中有一所美国排名靠前的学校以学费昂贵而著称,而另外一所美国的大学在US News美国大学的排名中位列前100,QS世界大学排名中位列前200,并且这所大学为学生提供优厚的奖学金。
美国的很多助学贷款只面向美国国民和绿卡持有者,和国际学生无关。如果学生和家庭无力支付在这所大学学习所需要的经费,并且也没有资源能够获得帮助,那么通过综合衡量,最佳方案是选择提供奖学金的大学。
如果选择第一所大学,虽然在几个维度上分数很高,然而,在资金预算上,该选择严重短板,也就构成了一个“有硬伤”的选择。
以上的分析和案例充分说明了以标准为参照物的选择方式,这种方式中各个维度的确定因人而异,并非一定是六个维度,也可能更多,或者也可以更少。但是六棱柱模型对于广大学生基本适用。
小众赛道的挖掘与开拓
在当前的世界形势下,计算机科学和金融等热门领域都在疯狂洗牌,导致原有的专业评估要重新定义,那么家长和学生在做出选择前,就要认真分析与自己密切相关的各个维度,以便于寻求更加科学合理的专业和学校。
而很多家长和学生在选择过程中往往会陷入片面:过于关注学校排名和专业热度,而忽略了和学生的学习生活息息相关的其他维度。
因此,下文给出我接触到的几个学生案例,希望对大家有所启发。他们虽然都留在海外就业,但是却无一例外找到了适合自己的赛道和空间。
案例1:择校着眼于就近就业,捷足先登
位于美国芝加哥的DePaul University (有一种翻译是帝博大学)在US News上的综合排名都没有列入前100名,但是因为其税收和会计的排名较高,芝加哥当地很多公司中层管理人员和经理纷纷到该校进修。
这些中层管理和经理就读的进修班中,助教往往是由该校成绩较好的在校大学生担任。中国留学生A就是通过担任助教,认识了当地一些公司的经理,并通过给他们辅导和讲解数学、统计和相关软件的运用而展现了自己的能力。
毕业后,学生A顺利在芝加哥当地找到理想的工作,避开了很多名校学生的层层选拔和面试。其实这样的情况在美国并不少见。
很多留学生毕业求职海撒简历,但是那些简历可能都不会被公司认真阅读,并且简历里所列的优势重复度过高,很难让各个公司真正了解求职者的真实情况。
相比之下,本案例里的学生A通过做助教能够真正接触到各个公司的经理,并有机会展示自己学习和工作能力,自然能得到信任,也能更顺利找到工作。
案例2:选择适合自己的小众专业
某中国留学生B因为数学基础薄弱,无法胜任理工科各个项目的学习,也就放弃了热门的理工科专业。
但是他喜欢照顾小动物,并且希望拥有自己的农场。因此,他申请的是美国一些学校的animal life专业。该专业列在农学院里,主要学习的是畜牧业养殖。而这个专业的留学生非常少,申请的几所学校都给了他奖学金,这明显减轻了家里的教育经费的负担。
对于他的这种选择,起初大家只认为这是一个小众选择而已。但是从现在AI迅猛发展的角度来看,比起那些容易被取代的热门专业,农业相关的冷门专业,却可以沉着稳健地向前发展。
目前,该生已经计划在美国本科毕业之后,到澳洲去读相关的硕士专业,并在澳洲购买农场,定居生活。短期内,他的选择面临的竞争很少,并且不容易被AI所取代,对于他来说,不失为一个好的选择。
案例3:CS毕业不去加州,留在美国小镇创业
这个案例中的学生C是美国出生的华裔学生。本科就读于计算机专业,但是毕业后既没有攻读硕士或者博士专业,也没有去加州寻找所谓的高薪工作,而是留在了他的故乡,美国的密歇根州。
他注册了一个小型的计算机科技公司,专门给几个相邻城镇的公司和工厂解决计算机编程和维护方面的工作。因为周围的计算机人才纷纷奔向加州,他就拥有了相对的优势。
事实也的确如此。即使美国的AI发展风起云涌,位于中西部的密歇根州还是有相对稳定的对计算机维护方面的需求。学生C不仅拥有相对优厚的收入和更自由的工作空间,还躲开了“内卷”。
案例4:在澳大利亚学习烹饪
中国学生D在学术学习上有明显的困难,因此他中学的时候,家长就决定让其去澳大利亚就读TAFE课程,学习烹饪。
目前他已经顺利毕业并且成为了澳大利亚的一名优秀的主厨。试想他如果不出国,在中国学习烹饪,应该能够学习更多,学得更全面,但与此同时,也会面临更加激烈的就业竞争。
而现在他在澳洲,竞争少,工作压力不大,并且能够很好的发挥特长,快乐生活。
以上四个案例可以看出:传统价值观鼓励人“勇攀高峰、勇立潮头”,实则把人往最高精尖和最激烈竞争的方向上驱赶。而学会躲开竞争,给自己创造空间,则是开辟赛道的要义之所在。
当然,这也要求学生,一方面,要深入了解自己的特长和优势,另外一方面,要努力寻找能在自己的特长和优势上躲开竞争的方法。
而那些能够让孩子胜任工作并且躲开竞争的赛道,就是应该发掘的新赛道。
过去,我们强调“认识世界、改造世界”,而现在,我们要强调“认识自己、开创未来”。在技术大变革的时代,原有的热门被重新定义,我们不妨把关注点收回来,关注自身。
图源:Pexels、Pixabay
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