java技术现在几乎无处不在,只要使用到的电子产品就会接触到java相关的东西,现在大多数的企业使用java语言进行开发。大数据、移动应用的开发也是如火如荼的发展着,所以说现在java就业前景非常的好。就业方面也非常广,JSP网站开发、Java编程、Java游戏开发、Java桌面程序设计,以及其他与Java语言编程相关的工作,也可进入电信、银行、医疗、邮箱、物流、保险专业软件开发公司等从事软件设计和开发工作。

一.应用领域

1、安卓Apps 假如你想知道Java应用在哪里,打开你的安卓手机或者任何的APP,它们计划全是用带有谷歌Android API的Java编程语言编写的,这个API和JDK很是相似。从前几年安卓刚起步到如今已经相当多的Java程序员兼职做安卓APP的开发者。 2、在金融行业的服务器应用 许多的全球性投资银行例如Goldman Sachs、Citigroup、Barclays、Standard Charted和一些其他银行都用Java语言编写前台和后台的电子生意系统、结算、信息确认系统、数据措置项目以及其他的项目。 3、网站应用 Java在电子商务和网站开发上也同样有着普遍的运用。你可以运用许多RESTfull架构,这些架构使用Spring MVC、Struts2.0和类似的框架开发出来的。甚至简单的Servlet、JSP、Struts在各类政府项目也备受迎接,很多政府、医疗、保险、教育、国防和其他部门的网站都是建立在Java之上的。 4、软件器材 很多有用的软件和开发器械都是运用Java编写和开发的,例如Ecilpse、InetelliJIdea、NetbansIDE。这些都是使用Java编写的桌面应用程序。

二.发展趋势

从就业市场前景而言,一家公司可以没有底层开发(毕竟可以买云服务啊),但谁少得了应用层(业务)开发,一家公司要赚钱,总不能没有业务吧,有业务就需要Java,Spring boot,mybatis啊,不然用啥?

从个人发展而言,精通Java之后未来从开发转大数据,转AI,转区块链都是相对比较容易的,再牛逼的技术都需要通过Java把它传递给用户对不?

从国内大公司的角度,Java是阿里的主流技术栈,阿里的服务基本搭建在Java之上,代表着国内大公司对Java的认可,无论是成熟度还是稳定性而言,你想想你的双十一流畅的消费体验都是建立在Java服务之上的。

从开源而言,太多重要的开源项目是由Java搭建,例如kafka和apollo,spark等等等等。

三.系统培训

1.了解当今企业的需求,目前的Java工作要求都是两年工作经验以上的,但是你不必担心找不到工作,只要你掌握了招聘网站上的那些要求,就可以实现给企业创造价值的机会,对于互联网公司我最清楚了,他们不管你是哪里来的,只要你可以给公司创造价值,就会有你的用武之地,所以首要目标去了解当今的人才需求。

2.如果你是学生,你的优势在于时间,你可以制订一个半年到一年的学习计划,每天只需要学习一节或者两节视频就好,然后大量的练习去巩固和理解知识点,把基础打扎实。如果你是工作的,可能时间不是太多,那么你就需要提高学习效率,把有限的时间“规划”起来,今天完成哪些东西,就必须要完成,我强调一点,做好“系统的学习规划”,没有规划一定会失败。

3.找大神去请教,你不要想着只通过自己一个人就可以把任何一门手艺学的非常好,那几乎是不可能的,记住一定要跟对这个专业有经验的人多沟通,比如跟我沟通,人和人在交流中会碰撞出你不知道的东西,创造出新的思想和你不可能得知的知识,这是我过来人的经验,一定要听,多跟NB的人交流,对你很有帮助。

4.学习Java的学习方法至关重要,我相信很多自学过Java的小伙伴都有这样的疑问,很多程序我能看懂,但是让我写却很难,这明显就是不会学的表现,在听课的时候,你并没有真正的理解每一个东西的真正用途,课后你完全不知道应该如何应用,一个程序只有你真正动手去写出来,才是注入了生命力,看着像是活,不然就是死的,而这生命力就是我们给的。

总结

最后,在当前的大数据、云计算时代背景下,Java全栈程序员的岗位需求量比较大,所以学习Java全栈开发也是一个不错的选择。Java全栈开发需要重视一下前端开发技术的学习,重点是JavaScript语言的学习。

java就业前景如何?需要参加Java培训班吗?相关推荐

  1. 成都java就业前景好不好

    成都java就业前景好不好?这也是许多人心中的疑惑,不知道大家对Java就业前景了解多少.随着信息化的发展,IT培训受到了越来越多人的追捧.在开发领域,JAVA培训成为了许多人的首选.JAVA应用广泛 ...

  2. 现在java就业前景怎么样?现在入行晚了吗

    当前IT的发展,已经成为我国的重大产业之一,很多的企业为了争夺优秀的专业人才,不惜给出丰厚的薪资待遇.据权威部门统计,每年IT行业的人才缺口可达到数百万,尤其是 Java软件.而我国信息化人才培养还处 ...

  3. Java就业前景怎么样?值得学吗?

    Java作为目前主流的热门编程语言,越来越多的人选择学习Java.但是也有一部分人仍在驻足不前,四处打听Java开发的就业前景,现在小千就带你一起去详细的了解一下Java的就业前景,让你明白Java到 ...

  4. 学习java就业前景与工资待遇究竟怎么样?

    学习编程语言的同学都知道,Java开发语言一直以来都是世界上数一数二的开发语言,在整个互联网下也占了很大的份额.近年来,学习java参与就业的人也在逐渐增加,在人才需求与就业前景中依然是特别乐观,今天 ...

  5. 2019年Java就业前景如何?新手还能学Java开发吗?

    2019年Java就业前景如何?新手还能学Java开发吗?Java是目前世界上最流行的计算机编程语言,是一种可以编写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言.随着互联网的快速发展,对于程序员的需求量很大 ...

  6. Java就业前景分析

    目前,虽然JAVA人才的薪水很高,但是对该类人才需求旺盛的IT企业却很难招聘倒合格的JAVA人才. JAVA人才社会需求量大,根据IDC的统计数字,在所有软件开发类人才的需求中,对JAVA工程师的需求 ...

  7. 2019年Java就业前景如何

    2019年重庆Java就业前景如何?新手还能学Java开发吗?Java是目前世界上最流行的计算机编程语言,是一种可以编写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言.随着互联网的快速发展,对于程序员的需求量 ...

  8. 2020年Java就业前景如何?从这几方面分析

    相信很多人对Java都有一定的了解,无论学习什么专业,最重要的一个目的就是进行就业,那么在选择专业的时候,应该如何选择呢?Java是现在很多人优先选择的专业,那么Java的就业前景如何呢?下面我就几个 ...

  9. 2020年Java就业前景如何?

    作为最受欢迎的编程语言,Java一直深受初学者的喜爱,很多初学者在学Java前,都会问到广州Java培训就业方向有哪些?学习Java前景如何?今天,小编就针对这些问题为大家解答一下. 据业内权威机构预 ...

最新文章

  1. BCH开发Cashscript语言,可构建自主决策交易特定方案
  2. 阿里云ECS主机自定义进程监控
  3. GAN与力学系统的海森伯图像
  4. PDF文件上载图标,与启用浏览器浏览允许后依然无法在浏览器打开PDF文件的解决方案...
  5. codeforces1271 D. Portals(dp or 带悔贪心)
  6. mac 电脑android环境变量设置,mac上Android环境变量配置
  7. android 联系数据库
  8. java lobo使用_[持续更新]Cobra:Java HTML parser用法详解
  9. 直播预告丨Oracle 12C~19C统计信息的最佳实践
  10. Stanford CS230深度学习(三)调参、正则化和优化算法
  11. CALL TRANSACTION 和 SUBMIT 事务码之间的跳转
  12. mysqlpxc集群
  13. php集成square功能(使用square/connect)
  14. python extension package_Python Extension Packages for Windows所有包下载
  15. ps软件抠图、去除图片背景
  16. cd 命令行进入目标文件夹
  17. 易捷web文件服务器软件,易捷在线文件管理系统
  18. 写出宏定义 输出一年有多少秒
  19. 论文精读2: Ground-to-Aerial Image Geo-LocalizationWith a Hard Exemplar Reweighting Triplet Loss
  20. Verilog -- 改进的Booth乘法(基4)

热门文章

  1. Controller层和Service层具体区分
  2. ES6读书笔记--对js对象爱的深沉
  3. 【蚂蚁学Python】Python编程简单例子大全
  4. 自然语言处理Word2Vec
  5. 游戏系统开发笔记(九)——构建战斗系统
  6. 搜狗起诉360,“因爱生恨”引发的恋爱悲剧
  7. A.深度学习基础入门篇[四]:激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
  8. http post传递map
  9. DTOJ#5201. 太空漫步
  10. NNDL实验四 线性分类