@yaphets666 67
这个我估计国家会有计算。只要不是重要部门的人润出去就成了。你说阿里腾讯年薪三五十万的码农，其实并不影响国家整体的竞争力，润就润了，但是钱估计会卡住。

留学加工签是比较容易的。可以咨询一下靠谱的移民中介。

用任何一门其他语言写出来一个 可用的 Golang Compiler ，符合语言 Specification 。

可惜，Win95/98 那种简约大方的 UI 风格一去不复返了。

我 35 岁之后才入行的，希望能写一辈子代码。目前做 DE 写 Python ，争取以后能做底层的东西，不知道有没有希望了，走一步看一步吧。

因为你们还买啊，就这么简单。

@admin601 其实教入门最需要良师，越是早期越重要。

还有，如果我要找老师，应该会去想办法找音乐学院的研究生，非专业的不会去考虑的。

当老师起码要是专业水平，业余十级连入门都不算。我也是业余十级，当时老师帮我选了两首曲子作为考音乐学院的曲子，一首是李斯特的，忘记名字了，一首是巴赫的某首平均律。我到最后也没有熟练掌握这两首曲子，难度还是很有一些的。

做逆向和注册课程去学广义相对论。

@zealboy 对，就是需要任何数据分析报告的需求方。有时候也可能是开发，开发自己也需要看数据。

不做数据分析已经有两年了。

大致的工作流程：

和业务进行交流，写需求文档 -> 如果需要新的数据则和开发进行交流，写技术需求文档 -> 根据需求的不同，写 SQL 和 Python ，比如说如果是日常的报表则尽量自动化，进 airflow ，如果是深入的分析则需要借重 Python 更多一些。不过我没做过数据挖掘和人工智能这些，所以这块的资历还是很浅，我更喜欢工程 -> 进行数据可视化，反馈给业务。

当然现实中没有这么顺利，总有各种反复。很多时候也需要调整优先度。如果你不是很喜欢业务或者不是很喜欢做分析呢，就会比较痛苦。如果喜欢做分析的话，还要看企业是否需要数据挖掘、人工智能这些，否则其实也没什么意思。我觉得最适合做数据分析的，就是从业务转过来的人。

大佬写代码都几十年了，整天和指针什么打交道。

@secondwtq 5 楼
的确，做业务做烦了。。。
不过你说的也有道理，到处都有坑。看来就看运气了。运气好能够自己开一个坑，无论是业务还是底层，就都还成。

至今还是不能坦然，但是已经能够接受了。感到惭愧啊，都快四十岁了还不能坦然。我需要想办法接受我自己（的各种不足）。

@mxalbert1996 3 楼
真的？求问细节

低薪的好找，不加班的可不容易。。。