#校招阶段,学历VS技术哪个更重要?#
在校招阶段,学历和技术的重要性并非绝对对立,而是在不同环节、不同场景下各有侧重,两者的作用相互补充:
学历是 “敲门砖”,决定 “入场资格”

校招时,企业面对海量简历,学历往往是第一筛选标准。尤其是头部企业、热门岗位(如大厂研发岗、核心技术岗),会通过学历(如 985/211、硕士学历)快速缩小范围 —— 这并非 “唯学历论”,而是因为学历在一定程度上反映了学习能力、基础素养(如长期的知识积累、逻辑训练),且高学历群体的 “筛选成本” 更低。#牛客AI配图神器#
若学历未达门槛,即使技术优秀,也可能连笔试、初面机会都无法获得。
技术是 “通行证”,决定 “最终录用”
一旦通过简历筛选,进入笔试、技术面试环节,技术实力就成为核心竞争力。校招对技术的考察直接且深入:专业基础(如计算机专业的算法、数据结构)、项目经验(如实习 / 竞赛中的技术落地)、解决问题的能力(如现场 coding、场景题分析)。
哪怕学历亮眼,若技术不过关(如基础薄弱、缺乏实践),也很难通过终面;反之,若技术扎实(如算法竞赛获奖、有高质量项目经历),部分企业可能会放宽学历要求(尤其是中小厂或对技术极度渴求的团队)。
总结:学历决定 “能否被看见”,技术决定 “能否被留下”

校招本质是 “双向筛选”:企业用学历快速过滤低效候选者,用技术筛选真正匹配岗位的人;求职者则需通过学历争取机会,用技术证明价值。

对多数人而言,学历是基础门槛(需满足企业基本要求),技术是核心竞争力(决定最终能否拿到 offer);两者并非对立,而是 “先有资格,再拼实力” 的关系。
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10-21 10:37
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中国科学院大学 人工智能
时长 100分钟,一天内任意时间作答比较人性。题型分布:1.党性测试题 10 *1分 = 10分2.基础单选 20 *2分 = 40分3.c/c++/java/python/JavaScript单选 5 *2分 = 10分 (任选一个语言方向)4.编程题 2道(20分+30分)=50分细节介绍:1.党性测试题:例如,预备党员需要多久。2.基础单选:包含了运维题、SQL、C++、python等,出的很广(吐槽下,研发岗为什么这么多运维题?)。3.单选:例如,给个程序,输出是什么。4.编程题:1).计算从p站到q站的最小距离。给出了站点数,相邻两个站点间的距离,且所有站点呈现 A站、B站、...、N站、A站的环结构。例子,有3个站点a,b,c。ab距离,1,bc距离,2,ca距离2。求从b站到c站的最小距离。即求解 b->c 与 b->a->c 间的最小值。示例代码:n=3distance=[1,2,2]start,end=2,3new_start,new_end=min(start,end),max(start,end)sum_distance=sum(distance)shun_distance=sum(distance[new_start-1:new_end-1])res=min(shun_distance,sum_distance-shun_distance)print(res)2).计算1w个小写字符(字符范围:a, b, c, ..., z),统一为一个字符所需要的最小操作数。例如,a转换为相邻的b需要一次操作数。特殊的,环状结构,z可以通过一次操作数转换为a。示例代码1:暴力解法 (55%通过率,超时):import sysdata=sys.stdin.read().strip().split()it=iter(data)strs=list(next(it))adict={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5,'f':6,'g':7,'h':8,'i':9,'j':10,'k':11,'l':12,'m':13,'n':14,'o':15,'p':16,'q':17,'r':18,'s':19,'t':20,'u':21,'v':22,'w':23,'x':24,'y':25,'z':26}nums=[adict[sub_str] for sub_str in strs]n=len(nums)def change(raw_num,target_num):changes=0if raw_num<target_num:up=target_num-raw_num # 11down=(raw_num)+26-target_numelse:down=raw_num-target_numup=26-raw_num+target_numreturn min(down,up)import copymin_change=float('inf')for cur_num in nums:counts=0cur_nums=copy.deepcopy(nums)cur_nums.remove(cur_num)for num in nums:counts+=change(num,cur_num)min_change=min(min_change,counts)print(min_change)示例代码2 优化为统计左右数量,取中间值。现场没有调好,只通过27%。下面是AI润色后的示例代码(仅供参考):adict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6, 'g': 7, 'h': 8, 'i': 9, 'j': 10,'k': 11, 'l': 12, 'm': 13, 'n': 14, 'o': 15, 'p': 16, 'q': 17, 'r': 18, 's': 19, 't': 20,'u': 21, 'v': 22, 'w': 23, 'x': 24, 'y': 25, 'z': 26}# 假设输入字符串s = "acz"nums = [adict[c] for c in s]def change(raw, target):diff = abs(raw - target)return min(diff, 26 - diff)# 把字母值转换到环形区间 [-13, 12]nums2 = [num - 26 if num >= 14 else num for num in nums]nums2.sort()n = len(nums2)if n % 2 == 1:target = nums2[n // 2]ans = sum(change(num, target) for num in nums2)else:t1, t2 = nums2[n // 2 - 1], nums2[n // 2]ans = min(sum(change(num, t1) for num in nums2),sum(change(num, t2) for num in nums2))print(ans)
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