网络架构师:现在Java进阶培训量产java架构师是否是件好事?(java系统架构师)

感谢邀请网络架构师。

软件行业飞速发展,产品衍生速度也越来越快,当前拥有的知识储备已经不足以支撑起日益壮大的软件行业,因此要不断地更新学习来应对优胜劣汰的浪潮。程序员有想法去了解架构、学习架构,这是对自身能力的一种扩容提升,即使不当架构师,学习到了更多的知识,对软件的架构有更深的了解,那么对于自己所做的产品就会有更好的认识,更深层次的思考。

好的架构是设计出来的、更是迭代更新出来的。优秀的架构师要满足业务需求和能够灵活应对各方人士的技能,比如使用人员、开发人员、维护人员、管理人员等;同时也要对多种框架熟练应用、清晰明确适用场景、权衡利弊后做出最优的选择,这样就需要扎实的技术功底和在项目中经过多层淬炼后的经历,这些不是通过培训就能学到的,知识可以转移、输出,但技能却需要经历、体验、总结、修炼后沉淀凝结才能得到,而不是知道几个名词、写出几个Hello Word、人云亦云就可以成为架构师。甚至,即便做到这些,很多时候也只是架构选择师;没有写过框架、没有做过平台类产品、并且没有进行广泛应用验证,对于架构师这个Title来说也是亵渎,很难成为真正的架构师。

其实不只是Java架构师,关于Java的各种培训更是多如牛毛,而架构师同样也有很多的培训、最重要的是要学会甄别到底哪些课程是有水平能够落地的,有哪些是半罐水根本没有多少实际内容。大部分程序员并不止于当好一个程序员,而是希望有更高的追求,不管是技术上、设计上、甚至管理上,而架构师同样是很多程序员的追求之一,我认为不管学习什么,只要自身能力不断提升,就可以在职业生涯中走的更远。

从事大数据方向,大学本科学什么专业比较好?

从事大数据方向,大学本科学数据科学与大数据技术或大数据管理与应用专业比较好。

数据科学与大数据技术专业,旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些数据进行专业化处理,通过‘加工’实现数据的‘增值’。

数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业,很难说完全归属于哪个独立的学科。所以,不同的学校有的是信息学院申报,有的是计算机学院牵头申报,有的设在统计学院,还有的在经管学院。

培养目标

培养具备基于计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等科学与技术,进行信息获取、传输、处理、优化、控制、组织等并完成系统集成的,具有相应工程实施能力,具备在相应领域从事智能技术与工程的科研、开发、管理工作的、具有宽口径知识和较强适应能力及现代科学创新意识的高级技术人才。

培养要求

掌握计算机理论和大数据处理技术,从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,实际提升学生解决实际问题的能力,具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力,能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。

主干课程

C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计,大数据算法、人工智能、应用统计(统计学)、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。

开设大数据专业院校

北京大学、对外经济贸易大学、中南大学、中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学、、长春理工大学、浙江财经大学、重庆理工大学、贵州大学、昆明理工大学、云南师范大学、中国农业大学、武汉理工大学、兰州大学、天津财经大学、河北农业大学、太原理工大学、内蒙古工业大学、辽宁大学、郑州大学西亚斯学院等。

数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?

重视数据的机构已经越来越多,上到国防部,下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动,需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理,如优化库存,降低成本,预测需求等。人才主要分成三大类:大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类,热门岗位有:

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师,至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

5、数据挖掘工程师 做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。 6、大数据可视化工程师 随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大数据可视化工程师岗位职责:

1)依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案。

2)依据可视化场景不同及性能要求,选择合适的可视化技术。

3)依据方案和技术选型制作可视化样例。

4)配合视觉设计人员完善可视化样例。

5)配合前端开发人员将样例组件化。

大数据管理与应用专业

大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景,主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。

该专业旨在培养掌握管理学基本理论,熟悉现代信息管理技术与方法,善于利用商务数据去定量化分析,并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念,采取因材施教的模式,采用全新的课程教学体系,培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。

主要专业方向有:商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。

在专业教育课程的设置中,分为专业基础课、专业核心课和专业选修课三部分。专业基础课主要包括经济管理理论、数理基础和计算机基础等方面的课程,这是通识教育的厚基础部分;专业核心课包括数据库和数据分析方法类课程,着重培养学生的数据获取能力以及对结构化、半结构化和非结构化数据的处理与分析能力;在专业选修课部分,学生可根据自身职业发展预期,自主选择相关课程。

该专业的毕业生可以选择继续读研、去国外深造或直接就业。优秀本科毕业生有机会获得保送研究生的资格。就业行业包括航空航天、互联网、金融、通信等。毕业生可以在相关部门从事信息管理、数据分析、业务流程优化、商务智能决策和互联网智能化等工作。

西安交通大学、哈尔滨工业大学、东北财经大学、南京财经大学、贵州财经大学五所院校作为第一批设立大数据管理与应用专业的院校,于2018年秋季开始招生。

大数据专业前景

随着移动互联网和智能终端的普及,信息技术与经济社会的交汇融合,引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为,人类有史以来的数据总量,每过18个月就会翻一番,而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。

我国大数据处于起步阶段,每年均增长在20%以上。2015年,大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%,超过160亿元。预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,有望成世界第一数据资源大国。中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示,未来3至5年,中国需要180万数据人才,但截至目前,中国大数据从业人员只有约30万人。

在就业“钱景”方面,各大互联网公司都在囤积大数据处理人才,从业人员的薪资待遇也很不错。以基本的Hadoop开发工程师为例,入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到12K以上,资深的hadoop人才年薪可达到30万—50万。

以上种种,无不揭示着大数据未来发展的大好前景!时不我待,抓住机遇!

报考指南

数据科学与大数据技术是个交叉性强、跨学科的专业,很难说是完全归属与那个独立的学科。

有志于学习数据科学与大数据技术专业的学生,可以从大学的传统优势领域和行业背景考虑选择。比如,复旦大学的大数据技术本科专业是设在大数据学院下;北京大学是在数学院开设了该专业,偏数学的内容更多一些。对外经济贸易大学该专业设在信息学院,因为财经是学校传统优势,专业还会偏重经济、金融等相关学科领域的知识。

值得注意的是,数据科学与大数据技术只招理科生,但女生的比例并不低。

在此温馨提示:选择专业时一定要结合自己的兴趣爱好、学科成绩,未来的职业发展、深造情况、就业方向等多方面的因素综合考虑。

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