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!

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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。

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

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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