技術實踐的主流方向

1、嵌入式開發

傳統的arm linux開發、新興的智慧硬體、物聯網等技術的發展，都讓整個方向成為熱門領域。

 

2、遊戲開發

cocos2d-x、unity3d、html5，都可以用來開發遊戲。

 

3、移動開發

當前移動開發領域主流的三大平臺：

 

[1].iOS：開發語言為Objective-C/Swift，開發工具為Xcode，背後巨頭為Apple公司。

 

[2].Android：開發語言為Java，開發工具為eclipse/Android Studio，背後巨頭為Google公司。

 

[3].Windows Phone ：首選開發語言為C#，開發工具為Visual Studio，背後巨頭為Microsoft公司。

 

經過這幾年的發展，移動開發領域又有了一些變化，正所謂唯一不變的就是變。

 

IOS開發出了新的程式語言swift，它比原先的Objective-C更加容易掌握，語法上類似於JavaScript。

 

Android開發由於使用了Java語言，使得很多原先熟悉Java的程式設計師很容易轉到Android開發上面來。為此Oracle還向Google提起了訴訟，認為Google使用了Oracle的Java是侵權行為。未來Google是否會使用新的程式語言（比如：Go）來取代Java的位置呢？讓我們共同期待。但是值得一提的是，Google在虛擬機器層次上並沒有使用jvm，而是自行實現了一套虛擬機器dalvik。

 

Windows Phone的市場份額實在不容樂觀，據說Android+IOS=96%以上的市場份額，所以Windows Phone暫時還沒有像Android和IOS那樣風靡全球。

 

最後提一下，最近在各大社群經常看到移動跨平臺解決方案Xamarin的廣告，其基本概念就是利用C#一門語言就可以開發Android、IOS、Windows Phone（本來就支援）等移動app，聽起來很有吸引力，但是畢竟不是原生語言開發，是否成熟是個問題。而且還是收費的，在國內環境下很難有大批的開發者會使用這項技術。

 

 

 

4、應用開發

c++（vc++、qt）、java（javaee）、c#（asp.net/wpf）等等是目前就業人員最多的技術領域。

 

5、前端開發

html、css、javascript、jquery、bootstrap、extjs、angularjs、reactjs…，還有一堆庫、框架等你去嘗試。在這個強呼叫戶體驗的網際網路時代，前端開發顯得尤為重要。

 

6、資料庫

oracle、sqlserver、mysql、nosql（mongodb、redis）是目前資料庫領域的主流。

當前流行的主流資料庫：1）Oracle 2）MS Sql Server 3）MySQL 4）DB2 5）SQLite

 

[1].Oracle由Oracle公司開發，是當前的大型資料庫管理系統，公認為當前資料庫領域第一王牌。

 

[2].MS-Sql Server 由Microsoft公司開發，成為當前使用最廣泛的資料庫管理系統，適合於大、中、小型專案的資料庫管理系統。版本從2000、2005到2008再到2012，完全適合各類層次的使用者和企業使用。由於其秉持了微軟一貫的操作方便、介面友好等特點，使得其得到了大多數企業的肯定。尤其適合作為Windows平臺的專案的系統資料庫。

 

[3].MySQL 原來由SUN公司（發明了Java）以10億美元收購，後Oracle公司以74億美元收購SUN，自然投入了Oracle陣營。它最大的特點就是免費開源，但是被SUN收購後，變為了商業化資料庫。但是其效能不是很好，而且穩定性不夠，適合小型專案，尤其適合作為php的網站資料庫管理系統。

 

[4].DB2由IBM公司開發，但是其受作業系統的制約，只能用於AIX作業系統，因此使用面不如上面3個資料庫。

 

[5].其他還有SqLite（基於C語言開發的檔案型資料庫，用於手機等嵌入式開發）、VFP（Visual Fox Pro）、access（Office套件）等。

 

 

 

7、系統整合

這個領域會比較雜（運維、硬體、網路、伺服器、儲存），要熟悉各種公司的產品以及開源工具，具備二次開發的能力更好。

 

8、雲端計算、虛擬化、大資料

目前最熱門的方向，機器學習、深度學習都屬於大資料領域的範疇，知識的廣度和深度要求都比較高。

 

像嵌入式跟大資料比較適合碩士以上學歷從事，其它6個方向本科都可以。

 

嵌入式開發涉及到硬體、電路等相對專業的知識，有一定門檻。非計算機或電子專業的想從事這個方向的工作，需要去額外的學習很多底層的知識，而且這部分知識難度稍高，需要付出很大的精力才能勝任。

 

大資料（機器學習、深度學習）方向如果搞純應用不用太高學歷，但是如果要進階的話則適合搞學術的人從事，因為機器學習等都涉及到大量的數學知識，難度較大。

 

 援引： http://www.cnblogs.com/guwei4037/p/5600036.html

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