今年大三了，學(xué)了一年多的Java，可是都在說(shuō)go用的越來(lái)越多了，很多人都已經(jīng)轉(zhuǎn)go了，請(qǐng)問(wèn)我該怎么辦？14年，有人說(shuō)java快不行了，然后國(guó)內(nèi)java還是主流。17年，有人說(shuō)java真的不行了，然后國(guó)

今年大三了，學(xué)了一年多的Java，可是都在說(shuō)go用的越來(lái)越多了，很多人都已經(jīng)轉(zhuǎn)go了，請(qǐng)問(wèn)我該怎么辦？

14年，有人說(shuō)java快不行了，然后國(guó)內(nèi)java還是主流。17年，有人說(shuō)java真的不行了，然后國(guó)內(nèi)java還是主流。19年又有人說(shuō)java不行了，都在用python了，然而國(guó)內(nèi)真正搜索職位java和c依然還是主流。終于2020年了，又來(lái)一群不在it崗位的人說(shuō)java不行了，go和python才是主流，一群培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的話，你也信？？？你知道java生態(tài)多好嗎？你知道老服務(wù)有多少java開(kāi)發(fā)的需要維護(hù)嗎？你知道一個(gè)公司要突然轉(zhuǎn)換技術(shù)方向代價(jià)會(huì)有多大嗎？

做了一年Java了，想轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)合適嗎？

可行。

目前大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)目前大致分為兩塊：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析與挖掘。

做大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，應(yīng)用Hadoop、spark等，需要Java基礎(chǔ)的，有一年Java開(kāi)發(fā)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)再去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的相關(guān)技術(shù)，會(huì)比0基礎(chǔ)的學(xué)員相對(duì)容易些，也可以選擇直接上大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的提高班。

比如，加米谷大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的培訓(xùn)學(xué)習(xí)中，首先要學(xué)習(xí)的就是：Java

第一階段：Java設(shè)計(jì)與編程思想

學(xué)習(xí)目標(biāo)：Java基礎(chǔ)、Java面向?qū)ο蟆ava高級(jí)、數(shù)據(jù)庫(kù)與JDBC

學(xué)習(xí)效果：熟練掌握J(rèn)ava語(yǔ)法并靈活運(yùn)用，能夠開(kāi)發(fā)后臺(tái)應(yīng)用

你可以學(xué)習(xí)提高班的內(nèi)容，然后轉(zhuǎn)行做大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：

提高班 · 第一階段：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)·

第二階段：Hadoop生態(tài)體系·

第三階段：Spark生態(tài)系統(tǒng)·

第四階段：項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

Java程序員可以轉(zhuǎn)換到人工智能領(lǐng)域嗎？

首先你需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析

其次需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法；當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如你要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時(shí)間的積累；

然后，需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的；如果深入到硬件的話，一些電類(lèi)基礎(chǔ)課必不可少；

人工智能一般要到研究生才會(huì)去學(xué)，本科也就是蜻蜓點(diǎn)水看看而已，畢竟需要的基礎(chǔ)課過(guò)于龐大。

做JAVA開(kāi)發(fā)已經(jīng)兩年了，目前考慮轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)和IOT，轉(zhuǎn)哪個(gè)比較好？

做JAVA開(kāi)發(fā)已經(jīng)兩年了，目前考慮轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)和IOT，轉(zhuǎn)哪個(gè)比較好？做Java開(kāi)發(fā)有兩年時(shí)間，不管是走大數(shù)據(jù)方向或者是走IoT方向，應(yīng)該都還是走開(kāi)發(fā)路線。只是今后可能會(huì)走向分析或管理路線，從今后職業(yè)發(fā)展來(lái)說(shuō)，個(gè)人認(rèn)為走IoT方向比較好。

首先來(lái)說(shuō)大數(shù)據(jù)方向。走大數(shù)據(jù)方向，目前要走的是開(kāi)發(fā)路線，要轉(zhuǎn)是非常容易的。開(kāi)發(fā)工具可以是Java、也可以在工作中學(xué)到更多，比如開(kāi)發(fā)環(huán)境Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)清理工具、甚至Python等等。如果要轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)分析，那就相當(dāng)于要重新開(kāi)始學(xué)習(xí)，比如統(tǒng)計(jì)概率等。

但目前純粹的大數(shù)據(jù)公司活得并不好，大部分的大數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)來(lái)源都會(huì)成問(wèn)題。很多是和政府或者行業(yè)協(xié)會(huì)等聯(lián)合，但畢竟僧多粥少，有些是到各種網(wǎng)站去扒或購(gòu)買(mǎi)一些數(shù)據(jù)，但這些其實(shí)并不是長(zhǎng)久之計(jì)。在筆者說(shuō)在產(chǎn)業(yè)園區(qū)里很多大數(shù)據(jù)公司要死不活的，要么就是兼做其它開(kāi)發(fā)的。

今后IoT會(huì)是很好的一個(gè)方向，而且稍微大的IoT開(kāi)發(fā)公司，也有大數(shù)據(jù)作業(yè)。IoT開(kāi)發(fā)主要是做嵌入式比較多，要學(xué)的東西同樣很多，比如交互、傳感器網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、計(jì)算和聯(lián)網(wǎng)生態(tài)等等。涉及的知識(shí)面更多更廣，更能夠引起興趣，只要有心能夠?qū)W得到更多知識(shí)。

不過(guò)不管是哪個(gè)方向，最重要的還是自己的努力，做到同行職業(yè)者隊(duì)伍的前20%里去，那么不管走到哪里，都會(huì)是高收入人群。當(dāng)然大部分人來(lái)說(shuō)，最好還是選擇一個(gè)提供職位多求職較為容易、收入還不錯(cuò)、行業(yè)生命力更為長(zhǎng)久持續(xù)的方向。個(gè)人更為看好IoT今后的發(fā)展。

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