spring整合redis详解 Java的前景如何，好不好自学？

Java的前景如何，好不好自学？

作为IT行业的从业者，我也出版过Java编程书籍，所以让我来回答这个问题。

首先，Java语言的应用前景良好。经过多年的发展，Java语言已经构建了一个庞大的语言生态，整个IT行业都有大量的Java程序员。Java语言性能稳定，可扩展性强，是大型互联网平台的常用语言。

Java语言是一种纯面向对象的编程语言，因此学习Java语言的重点是“抽象”。Java语言有三种重要的抽象需要掌握，即类（函数和状态的抽象）、抽象类（也称为半抽象）和接口（也称为完全抽象）。此外，我们还需要掌握封装、继承和多态三个重要的面向对象特性。

对于初学者，尤其是自学者来说，很难从一开始就学习java。如果有人能在学习的早期指导你，你会节省很多学习时间。同时，在学习Java之前，要咨询专业人士，制定详细的学习计划，重点是学习方向的选择和阶段性目标的制定。

最后，无论是学习Java还是其他编程语言，都要多做实验，通过大量的实验逐步建立自己的编程思想，增强解决问题的能力。

新手如何学习Java？

先学习C语言、数据结构、线性代数和网络工程，然后学习javase（封装、继承、多态性、集合、多线程、IO等），然后学习JavaWeb（HTML、CSS、JS、AJAX、jQuery等），最后学习JavaEE（SSH、SSM等）找工作。当然，这只是个开始。还有很长的路要走。你可以看看我的一些经验，也许对你有帮助。

本科计算机技术与科学专业毕业的学生的计算机水平是什么水平？

我是一名软件工程专业的本科生和研究生。如果你认为那些被好学校培养出来的人出来后都是牛，你会失望的。而且，如果按照培训计划，即使出来了，也有很多人不会独立完成应用和网站的编写（其他人不应该先坚持，而应该先阅读）。

因为学校所教的不会追求现在的尖端技术，比如Java相关的，比如今天的redis、SSM、nginx、Dubbo等，我们讲数据库的时候，只讲原理，SQL语句不会详细。即使在我上大学15年的时候，我甚至不会说安卓系统。在研究生阶段，只有对大数据的深入学习，这可以从工具和算法中分离出来。

我们之所以不谈论它，是因为这些只是工具，它们经常被更新并将被淘汰。例如，Android在过去15年非常流行，但现在很多人说Android是一个夕阳产业，将被小程序取代。过去也有SSH和SSM，所以这种工具技术的更新非常快。学校教你的是原理，是计算机的精髓，是算法的精髓。如果你掌握了这些精髓，你可以很快学会以上工具。而上面提到的那些框架技术都需要自学，所以当你遇到一个刚走出校门就要使用上述框架技术的人时，他们都是自学的，不是在学校里教的。

因此，你不可能期望一个好学生成为一个好老师。但事实恰恰相反，因为好学校的学生掌握了“精髓”，自学很快，而且他们有足够的时间自学。另外，现在竞争的压力也很大，所以很多刚毕业的学生都有技术方面的实例。

附件：1。当然有人会问，如果你不教SSM，你在学校教什么？数据结构怎么样？

A：除了高等数学、线性生成、概率论和英语，大学还应该教你计算机世界的本质！（如计算机网络、计算机组成原理、操作系统、更不用说数据结构、软件工程、实时系统等）。

2. 有些人会问，“学这些有用吗？我可以在学习之前进入IT行业吗？”

A.这就是编码人员和架构师之间的区别。在早期阶段，它们可能没有用处，但是你学的越多，它们在后期就越有用。例如，在今天的redis中，为什么选择redis？看看电脑的缓存。整个项目架构是否与计算机的架构相似？你对后台了解得越多，你就越能与硬件和网络竞争。不理解这些是不可能的。五年前，计算机体系结构是CPU缓存主英寸硬盘，但现在不是了？但是五年前的SSM呢？你可能一开始在学校学不到“老技术”，但随着行业的不断深入，你必须学会。

学大数据之后能做什么工作？

1. 数据挖掘工程师

要做数据挖掘，我们需要一定的数学知识从海量数据中发现规律，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等

PS：常用的语言有python、Java、C或C，有些人用的python或Java更多。有时，MapReduce用于编写程序，然后Hadoop或Hyp用于处理数据。如果使用Python，它将与spark相结合。

2. Hadoop开发工程师

精通整个Hadoop生态系统的组件，如纱线、HBase、蜂巢、猪等重要组件，可以实现平台监控和辅助运维系统的开发。Hadoop工程师主要关注开发层面，即围绕大数据平台的系统级研发人员，精通Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，

3。数据分析员

数据分析员是一种数据分析员[“detɪʃəən]，是指从事行业数据收集、整理和分析，并根据数据进行行业研究、评估和预测的不同行业的专业人员。

PS：作为一名数据分析师，您至少需要精通SPSS、static、Eviews、SAS等数据分析软件。一个优秀的数据分析师不应该在业务、管理、分析、工具和设计方面落后。

4. 大数据分析师

流行点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体的大人才。如果你能做到所有这些并且有一些经验，那么薪水就不用说了。

5. 大数据可视化工程师

需要独立熟悉storm、spark等计算框架、Scala/Python语言、java开发、SSM项目、NoSQL如redis或mongodb、Linux基本操作、java多线程开发能力、程序设计模式、数据库和ETL流程。

在现代和当代的培训行业，如果你想赚钱，你必须跟上进步的步伐，踏上新技术的热潮。

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