从事程序员的工作,Python大数据、Java、前端,哪个有发展前景?

本文分析了大数据、Python、Java及Web前端的就业前景与学习路径,指出Java为初学者首选,Python适合一线城市,Web前端需求持续增长。强调终身学习与技能多元化的重要性。

首先我说大数据,现在有很多培训机构培训大数据,根据我多年的从业经验来看,大数据这名字听着不错,好像很高大上。但所谓培训“零基础”的、没有做过开发的人去学习大数据,就跟过家家是一样的。大数据可不是零基础就可以培训出来的,它是需要在特定环境下才能进行的,没有多少公司需要大数据的岗位,这个东西门槛很高。培训机构借助互联网这股风,趁机培训所谓的大数据课程,在我看来是没有底线的,但凡有点常识的人都知道,大数据的工作是已经做了两三年开发后,才能去做的工作,都是在工作中慢慢积累的,零基础去培训大数据就是扯淡,我接触的所有培训大数据的,没有能找到工作的,因为一家公司不可能招聘一个没有工作经验的大数据工作者,这是完全不符合逻辑和现实的。

然后说Python,目前Python是被炒的非常火,但说句实话,Python在中国的岗位是非常少的,而且Python之所以被炒的非常火,主要是因为人工智能的兴起,而在人工智能中最适合的语言就是Python。

Python目前发展优势的主要领域在于人工智能这个系列、机器学习、深度学习、算法这些东西。而在web这块Python是不具备优势的。但是人工智能的门槛非常高,如果你不是硕士学历,根本学不了。做人工智能方面,需要当事人对于数学非常好,离散数学、线性数学这些东西,这不是一般人能学的。那学习Python还可以做web和爬虫,web这块肯定是门槛最低的,每个人都能做。但是目前学习Python只可能在一线城市找到工作,其他城市几乎都找不到,即使是一个省的省会,也很难找到有招聘Python的,所以如果有人想学习Python,你要考虑好自己所处的位置,你在什么城市。如果你在一个三线小城市,即使你技术学的再厉害,也是没有用的。如果你处于北京上海这样的城市,选择Python也是一个不错的选择。

然后说Java,作为一个还没有入行的人,我觉得最重要应该是先入行,然后再谈以后的发展,如果你连这行的门都没进入,你想那么多干啥?这个行业又跟你有什么关系呢?

选择Java是还没有入行的人一个不错的选择,Java的岗位在任何一个城市需求都是最高的。一个公司什么都可以不招,但是不能不招Java,因为Java程序员可以把前后端都干了。但是Java这门语言的入门又难一些,在初期的两个月是比较艰难的,所以选择学习Java要付出相当多的精力去学习,大量的练习。把Java学会了,能掌握好学习编程的方法,以后在学习其他语言,很容易上手。

然后再说web前端,目前前端的岗位也是非常受重视的,大部分公司现在都是前后端分离,就目前的发展来看,以后需求前端的岗位会越来越多。因为以后很多公司都会成长为大公司,互联网公司也越来越多,互联网的传播速度每个人都是知道的,所以我个人认为以后每一家公司都会有互联网部门。前端的岗位是必不可少缺少的。

最后我做一下总结,给你的建议,作为还没有入行的人,从事web这块无论是后端还是前端,是首要选择,在任何情况下,web开发者的需求量都是最高的,建议能学Java的尽量学习Java,感觉自己思维逻辑没有那么强的,可以选择学习web前端,无论你选择什么,只要技术学到位,现在就业并不难。

职业发展

选择程序员这个工作,开始以任何一种语言进入这个行业。不可能只会应用一种语言,以后要不断地拓展其他技术。

比如Java程序员,可以选择在以后学习Python作为自己的第二语言,Python非常适合开发一些小脚本,辅助自己的工作。还可以学习web前端的一些主流框架,让自己变成一个全栈人才。

Python程序员,开始做的公司肯定是web开发或者爬虫,以后可以发展人工智能的方向,需要不断的加强自己对于数学、算法这块的了解。这就需要学习者有良好的学习能力。

而web前端开发者是一定要学习一个后端语言的,可以学习Java或者Node都是非常不错的选择。

总之,无论你做什么,都需要不断加强自己的竞争力,程序员的行业技术更新很快,是一个终身学习的行业,不学习就会被年轻人所替代。

活到老学到老,加油!

如果觉得我的分析还不错,请给一个点赞+关注,原创不易,请多支持和理解。

如果大家对于学习编程有任何问题,可以随时来私信我,希望可以帮助大家少走弯路,做一个不错的选择。

79bb890b173c4e7692b9bbdffaefde2e

转载于:https://my.oschina.net/u/4146253/blog/3061078

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值