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一、无人脉低学历零基础也可以学习的医疗器械维修技术，有前景靠自己
医疗器械维修工作很多医院都不重视。等级比较高的医院缺乏高水平医疗器械维修人员，有相关人员技术水平也偏低，不同种类、范围的现代化器械维修技术更是不懂。一般规模的医院大多没有医疗器械维修人员，维修人员的技术与方法大多跟不上现代化医疗器械维修的需求。在维修人员资质考核也是属于空白区域，所以现有的医疗器械维修人员技术比较单一，对现代化医疗器械束手无策。
在医疗器械使用的同时，对医疗器械及时维修检查也是一项必不可少的工作，这是减少医疗器械不良事件、医疗器械故障的重要基础。很多医院都反映维修费用之高，用CT设备举例：CT的采购价格不菲（中端的几百万，高端的上千万元人民币），后续的维护维修费用更让一般人咋舌（CT购置后的总维保费用几乎相当于购买一台整机的费用），这让不少中小基层医院、非公有制医院、公有制医院用户感到入不敷出，深受其害。
近几年医院设备量增大，厂商或社会化维修公司通常驻地在省会城市，即使有保修，设备故障时抵达时间短则一天，长则几天，严重影响医疗诊断。医用设备和其他各种设备一样，60%以上的问题属于基本的常见问题，通过维修培训，医院工程师能够具备器械的维护能力和维修判断能力，很多问题可直接解决，复杂问题也可预诊，协助专业公司来院之前做好配件等准备，大大节省维修时间，提高设备使用效率。
西安彩虹医械维修培训就是为了让您学好医械维修技术，提高技能以便解决医院设备的各种问题。2022年医疗器械彩超、CT、DR、内窥镜、心电监护维修技术常年开班中，零基础、无学历、无经验也可入门、边学边实践、学会为止、推荐工作、工作期间可免费技术指导，学技术考证书就在西安彩虹。
二、浙江一学生“刮腻子”刮成世界冠军，对蓝领的偏见该破除了
文| 徐媛
近日，浙江建设技师学院学生马宏达，在2022年世界技能大赛特别赛“抹灰与隔墙系统项目”比赛夺冠，实现了该项目中国金牌“零”的突破。
“刮腻子”竟刮成了世界冠军，这让舆论场小小兴奋了一把。人们纷纷感叹，“三百六十行，行行出状元”，“一件事做到极致就是不平凡”，“手艺人的未来是广阔的”。
作为世界级大赛的金牌选手，等待马宏达的想必是广阔的未来。但对于广大默默无闻的蓝领群体来说，这一消息带来的热度，能提升他们的职业荣誉感吗？能吸引更多的年轻人拾起手艺人的活吗？
不好说。
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马宏达的摘冠，一下子改变人们对“刮腻子”的印象。
在大部分人的印象里，“刮腻子”就是一个平平无奇的体力活，无非是用腻子粉和水，搅拌成合适硬度的腻子，然后用扫把和腻子刀把墙面清理干净，再把腻子铺在上面，抹平，这样刮三遍——看上去很简单嘛。
但看了马宏达操作，围观群众彻底傻眼：原来刮腻子也能刮到出神入化的境界，误差不超一毫米！
这是个什么概念？
整个墙面非常平，拿着放大镜都很难找到一个凸起，平到让你怀疑人生。
而马宏达拿冠军并不是靠刮腻子这一道程序。比赛分了四个阶段，包括初期的轻钢龙骨和石膏板的组装等，刮腻子只是其中一个阶段。除了基本技能外，整个比赛还要比拼选手的速度和创意。难度层级比普通人想象得高多了。
所以，和大众理解的不同，马宏达的惊艳四座，不是因为他把一件不起眼的小事做到极致，而是他所做的事情，本身就蕴含着很高的技能要求，他的能力和素质，足够优秀到脱颖而出，笑傲同行。
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除了刮腻子外，很多我们看来一学就会的纯体力活，比如喷漆、砌墙、做木工，技术含量都不低，没个三年五载的实践，手艺还真拿不出手。不然，世界技能大赛也不会把这些项目搬上世界舞台，让选手们切磋技艺，一争高低。
在我国，能参加职业技能大赛的选手，都是经过层层选拔的精英。他们先要通过学校的选拔，参加学校的集训，然后参加从市到省一级的比赛，拿到奖牌之后，才有机会参加国家集训，代表国家出赛。别看参赛选手年纪轻轻，但都是久经沙场的老手，各自手中的看家本领，是经过千锤百炼的。
这样练出来的本领，可不是中看不中用的表面功夫，而是和生活生产实践高度结合。据专业人士介绍，因为很多国外选手都是已经工作了2到3年的技术工人。如果有机会去现场观战，会发现选手们的竞争白热化，所展示的新的操作方法和工艺，常常让人叹为观止。
另一方面，赛况的激烈，高手们的神仙过招，淋漓尽致地展示职业技能的复杂美妙之处，也能理解为何国外对技能的崇尚之风长盛不衰。
我们知道，世界上职业教育做得最好的国家是德国。德国的学生很早就要接受职业分流，有一半的学生无缘大学。这在他们国家，不是一件令人抗拒的事情。很多德国人很早很小就对机械感兴趣，德国的父母也很重视对孩子技能的培养，如果发现，比起读书，孩子更适合当蓝领，他们乐于接受，不会拿着大棒逼着孩子上大学。
德国父母的开明，很大程度上是因为，工人、工程师在德国都是备受尊敬的职业，而且收入高于普通白领。职业教育背景也比高学历更受企业青睐。许多中小企业甚至不愿意雇佣大学生——嫌他们动手能力不行。
这种自发的尊敬，除了收入耀眼外，也是因为他们知道，要练就一身本领，成为一名合格的技工，绝非易事。
一个德国技工，不仅要接受漫长的职业教育——在职校期间，三分之二的时间是在企业参加实践活动，还要通过学校和企业的双向严格考核。晋升高级技工的条件更为苛刻，要有4到6年的实际工作经验，还要经过1000小时的再培训，最后须通过专业技术、现代经济理论、法律基本常识等方面的考试。
不过，尽管门槛很高，一个年轻人26岁完全可以成为高级技工。有报道说，当一个年轻技工拥有5位数存款时，他的大学同学可能还是一贫如洗，借债度日。
不仅德国，很多西方国家早就出现了“脑体倒挂”的趋势。蓝领有钱有闲，而大学生工作难找，竞争压力大，动辄累成狗，还要偿还高昂的助学贷款。上大学更像是有钱人的奢侈消费，普通人不如当技术工人。看美国肥皂剧《欲望都市》就知道，水管工迈克的职业含金量杠杠的，永远不愁生计，时间自由，生活体面，为人优雅，是社区很多女性的梦中情人。
因为蓝领工作吃香，很多中国移民将之作为安身立命的基础。曾有媒体报道，几个年轻人移民加拿大后干起了技术活。其中一个在国内是央企研究员，到了国外他当起建筑维护师，第一天的工作内容是清理下水道的堵塞物，每个月税后到手1.5万元。这还是入门级别的薪酬。随着他技术的精进，一层层地往上考级，工资可以翻倍，在当地可以过得很滋润。
而在国内，蓝领工作就是另一个图景了。
在“马宏达刮腻子成世界冠军”的新闻底下，有一条非常扎眼的评论：
“没用，工地上最多也只能给350元一天”。
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这句话里有股浓浓的酸味，但它仍然很扎心，因为它代表了很多人的心声。
论薪酬水平，350元一天并不低，何况世界级别的技能冠军，地方上都会重奖，给钱给职称给工作，生活比很多大学生安稳多了。
但即便是这样，在很多人眼里，世界冠军又怎样，仍是装修工人一枚，干的是脏活、累活、不体面的活，没什么好羡慕的。
说来也是，拿了冠军，大家羡慕、祝贺，感叹行行出状元，是金子总会发光的，但有几个中国父母，愿意让自己的孩子进职校呢？
这不仅是国内职校教育质量有待提高，也是因为国人由来已久的职业偏见，总觉得“万般皆下品，唯有读书高”，有好学历才有好的前途，年轻人宁可送外卖，在家里蹲，一年复一年地考公务员，也不愿意进工厂，扎扎实实地学门技艺。
好像一个人实在混不下去了，才会去做蓝领、当工人，周围对他充满同情，不管他拿的工资有多高，在市场上有多抢手，所掌握的技能多么高端。
前面那些移民国外的年轻人提到，如果在国内，他们的职业转型不会那么容易。堂堂一个央企助理研究员去当管道工，周围的人肯定说他疯了，但在国外，“没有人会因为你的职业笑话你，也不会因为你是一个建筑工人，觉得你特别脏，嫌弃你。”
还有人提到，在加拿大，他们可以穿着工人的制服去星巴克喝咖啡，去餐厅随心所欲地吃饭，没有人会用异样眼光看你，服务员甚至会很开心，因为蓝领工人给小费时更大方。
“职业不分贵贱”，在国外是一种根深蒂固的观念，但在国内，很多时候仍是一种口号。
尽管蓝领和白领的经济上的差距在缩小，甚至蓝领有反超的趋势。有调查显示，2022年普通蓝领（普工）年薪在8万左右，市场高位水平在9-11万之间；技能蓝领（技工）年薪在10万以上，市场高位水平在12-15万之间。一些领域的高技能蓝领年薪，甚至高达15-20万。这已经胜过了很多白领工作。
职业的荣誉感却天差地别，潜在的鄙视链难以撼动。制造业人才短缺，企业年年招工困难，很多老手艺人找不到人传承，就是一个很好的注脚。
但好在观念是会变迁的。之前日本有段时期，大学生稀少，日本普通人认同“知识劳动胜于体力劳动”。但后来随着日本产业的调整，高技能工人更受市场欢迎，加上高学历者增多，“白领更优越”的想法逐渐淡化了。
三、零基础学习，也能月薪过万的行业你知道吗
不知道你有没有看过这样的一句话：
15岁觉得游泳难，放弃游泳，
18岁遇到一个你喜欢的人约你去游泳，你只好说“我不会”。
18岁觉得英文难，放弃英文，28岁出现一个很棒但要会英文的工作，你只好说“我不会”。
人生前期越嫌麻烦，越懒得学，后来就越可能错过让你动心的人和事，错过新风景。
转行这个词，我常常听到身边的朋友谈起，很多人对于转行非常的敏感。比如，我的一位好友在一个行业已经待了三年，突然遇到了发展瓶颈，想要转行，那对于他来说可能是一件很难的事情，因为他不仅要考虑学习能力、还要考虑家庭。
但是如果这个行业真的已经没有你施展空间，薪资也无法上涨，那你可能真的要重新规划自己的努力方向了。
互联网时代，谁都希望能拥有一份高薪又有前景的工作！现如今大数据与人工智能热潮，相信会有很多对数据分析感兴趣的小伙伴。但是对于数据分析的零基础小白们，他们并不知道进入数据分析行业需要学什么，也不太清楚数据分析师平时工作都在干什么。今天特意给大家一些建议，希望对你们有所启发。
1.数据分析需要掌握的东西
（1）数学与统计基础：数据分析是运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。
（2）运用分析工具：基础工具我们需要掌握Excel与统计分析工具SPSS的用法。
（3）SQL数据库语言：数据的存储便离不开使用数据库，需掌握SQL数据库语言在关系型数据库系统中进行增删改查等操作才行。
（4）数据挖掘、机器学习：这部分可以选择性学习。主要是了解数据挖掘和机器学习的基本概念和理论。比如：分类、聚类、回归、决策树、贝叶斯定理等。
2.数据分析的升级路线是怎么样的
（1）数据采集端：主要负责采集相关数据，这些数据既可以来自埋点，也可以来自爬虫】。
（2）数据工程端：主要负责结构化存储海量数据，使得采集到的数据以及历史数据以最优化的方式被存储以及调用，涉及到的知识点在于数据库方面，从最基础的SQL到Hadoop集群、分布式存储、NoSQL等。
（3）数据分析端：主要负责将待挖掘的数据清洗、挖掘、分析，给出数据背后的洞察和建议，此方向又可细分为偏业务的数据分析和偏技术的数据挖掘。
3.偏技术方向的数据分析
（1）数据挖掘工程师：看重数据技术，比如统计学基础、数据库操作(SQL等)编程基础(python等)、机器学习基础(分类模型等)。
（2）算法工程师：看重理论基础，比如机器学习算法原理、相关数学原理等。算法工程师的主要工作一般是研究算法、为公司的相关业务需求优化算法。
4.如何学习
这里的话，推荐大家可以看下我们平时的一些免费视频、资料，如果非常感兴趣，可以咨询小编哦。
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