① web前端和java那個就業前景好一些
前端和Java 目前就業前景都不錯！市場需求都很旺盛。現在流行前後端分離技術。學會兩門任何一種，找工作都不是難事。下面分幾個點論述：
一、先說一下前端：前端入門比較快，容易上手，框架豐富，目前用的比較多的是Vue、Angular、.React、Bootstrap等。容易出成果。隨著學習的深入要逐步提升對後台的了解，可以學習一下nodejs，轉全棧工程師。提高自己核心競爭力。
二、然後來談談Java：Java的應用領域極其廣泛，比如：其他網站後台、移動端Android、大數據。由於涉及到企業的業務模塊多，人員需求量很大。今年比較流行的java框架有SpringMVC、Mybatis、Spring boot、微服務框架（SpringCloud）等等。在我們公司java後台開發人員佔比是最多的。由於java人員掌握著企業核心數據，在公司的重要程度可想而知。升職空間很大。很多技術經理、技術總監、架構師都是java後台出生。
Java雖需要編譯器但依然很容易入門，語言本身也非常成熟，學起來幾周就能出東西，成就感比較大，且從就業來說，Java有著不錯的就業前景。但是，你需要知道，語言只是工具，編程這條路要走的話，還有很多東西要學。如數據結構、計算機網路、操作系統與微機原理這些基礎知識要懂，另外軟體工程的東西，設計思想的東西都是跨語言的。
學習HTML5大前端，要熟練掌握div、form table、span、font這些標簽，這些都是常用的，特別是div和table。div用於布局，table也可以用於布局，但是不靈活，基本table是用來和數據打交道。與此同時，最好會點後台語言,比如Java、PHP。
HTML5技術開發的站點與應用可以兼容PC端與移動端、Windows與linux、安卓與IOS。
它可以輕易地移植到各種不同的開放平台、應用平台上。主要用於開發網頁相關的應用，網頁、網站的開發和維護，網頁游戲，WebAPP的開發等工作。
Java技術的應用場景廣泛一些，可以做：
1、 做網站：Java可以用來編寫網站，現在很多大型網站都用Jsp編寫。
2、 做Android開發：Android是一種基於Linux的自由及開放源代碼的操作系統，其源代碼是Java。
3、 做游戲：諾基亞的手機游戲有90%以上都是Java開發的。PC端的游戲有《我的世界》，《英雄聯盟》等。
4、 做軟體：Eclipse，MyEclipse等知名Java開發工具.有關開發軟體組件。
兩者的發展前景都很不錯，Java的應用場景相對廣泛一些，所以可能性更大。
Java和HTML5的工資待遇情況
現在是學習Web前端的佳時期。前端的核心技術HTML5已成移動互聯網主宰者，各行業都用其開發互聯網應用，但目前整個互聯網行業的Web前端工程師緊俏，企業正高薪求才，薪資待遇一漲再漲！
從職友集的數據顯示，HTML5工程師的平均工資在10150左右，將近30%的HTML5工程師，工資水平能達到10K-15K，整體來看，從事HTML5開發的薪資待遇還是十分不錯的。
從工資待遇上看，無論是學Java還是學HTML5相差不大，都是比較好的選擇。
Java和HTML5的入門難度怎麼樣
HTML5前端源於HTML語言發展而來，由於HTML和CSS起點低、容易入門。相對於其他IT技術職位來說， HTML5前端工程師相當於半個程序員，所以你不用擔心學不會。很多從事此項工作的都是非計算機相關專業出身，很多都是0基礎開始學的，而且因為職位所處位置的交叉性，也就有很多Web前端開發人員是轉行而來。
Java語言語法簡單，Java語言擁有與C、C++等眾多流行語言一樣的簡潔易懂的關鍵字、語法，而且是各種後台開發語言中相對比較容易上手的語言。使用Java語言開發諸如服務後台、數據報表等復雜的應用場景都有簡單完美的解決方案，所以從事Java開發有越來越容易的趨勢。
從入門難度上看，HTML5的入門難度較小，但是Java的入門難度在後台開發語言中也是屬於比較容易的，而且很多零基礎學習Java開發的朋友找到了不錯的工作。
上所述，無論是學Java還是HTML5，兩者學精都是有優勢、有發展前景的，至於學Java好還是HTML5好，具體可依自己感興趣的方向選擇學習。不過小編建議，大家還是優先考慮學java。你會了java，一般web前端相關方面的項目都還是可以做，反過來就不行。
② 大數據專業將來就是編程、敲代碼嗎前景怎麼樣
學大數據很不錯，就業前景廣闊！
但是有關大數據的崗位，通常都是有學歷要求的，一般是大專/本科起步。
大數據作為一項前沿互聯網技術，目前被各互聯網大廠的項目部門大量需求，如視頻推薦等。隨著鴻蒙系統的發布，物聯網時代將會催生更多大數據崗位。大數據技術在現在，以及可預見的將來，都是比較吃香的。
我國大數據發展整體上仍處於起步階段，雖然快速發展的格局基本形成，但是在數據開放共享、以大數據驅動發展等方面都需要大量的大數據專業人才。大數據是一門交叉學科，很多大學沒有為大數據單獨設置專業，主要有自學和報班學習兩種途徑。
關於大數據專業
大數據專業全稱數據科學與大數據技術，是2016年我國高校設置的本科專業。有32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。加上第一批成功申請該專業的北京大學、對外經濟貿易大學及中南大學，目前共有35所大學獲批開設大數據專業。
大數據（Bigdata）專業的學生不僅具備計算機編程、統計和數據挖掘等專業技能，還能夠將這些技能應用到自己所選領域中解決問題，比如應用到社會科學、自然科學和工程學領域。所以對於這項偏技術類的專業，你學大數據是一個很好的選擇。
關於薪資待遇
大數據工程師待遇30~50萬之間。
你可以看到，在市場需求和人才供應的不均衡下，大數據人才問題日漸嚴峻。
人才緊缺帶來的最直觀的現象就是薪酬的提升。
目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的數據分析師的薪酬在30萬~50萬元之間，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬，成為各大互聯網和IT公司爭奪的對象。
因而甚至有觀點認為，大數據專業正在成為求職者進入大公司的捷徑。
綜上所述，大專學大數據是不錯的選擇，如果提升一下學歷和實力，今後的就業會很容易。所以，不要因為學校是大專院校就放棄學習，你只有在大學期間更努力，積累深厚的專業功底，才能在這個越來越卷的職場脫穎而出。
對於想進大廠的應屆畢業生，建議考一個阿里雲大數據ACP證書，市面上大數據相關的認證證書並不多，有含金量、能被市場認可的更少了，而阿里雲大數據ACP認證算是其中一個。它不僅能讓你的理論知識聯系實際應用，更能對你的求職起到助推作用，是你找工作的一個加分項。
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③ 大數據分析需要哪些工具
說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
④ 大數據分析一般用什麼工具呢
雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Python
Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
R軟體
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
SPSS
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。
Excel
可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SAS軟體
SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。
⑤ Linux運維應該怎麼去學習
第一階段：linux基礎入門
Linux基礎入門主要包括： Linux硬體基礎、Linux發展歷史、Linux系統安裝、xshell連接、xshell優化、SSH遠程連接故障問題排查、L inux基礎優化、Linux目錄結構知識、Linux文件屬性、Linux通配符、正則表達式、Linux系統許可權等
第二階段：linux系統管理進階
linux系統管理進階包括：Linux定時任務、Linux用戶管理、Linux磁碟與文件系統、Linux三劍客之sed命令等。
第三階段：Linux Shell基礎
Linux Shell基礎包括：Shell編程基礎、Linux三劍客之awk命令等。
第四階段：Linux網路基礎
第五階段：Linux網路服務
Linux網路服務包括：集群實戰架構開始及環境准備、rsync數據同步服務、Linux全網備份項目、nfs網路存儲服務精講、inotify/sersync實時數據同步/nfs存儲實時備份項目等。
第六階段：Linux重要網路服務
Linux重要網路服務包括：http協議/www服務基礎、nginx web介紹及基礎實踐、nginx web、lnmp環境部署/資料庫異機遷移/共享數據異機遷移到NFS系統、nginx負載均衡、keepalived高可用等。
第七階段：Ansible自動化運維與Zabbix監控
Ansible自動化運維與Zabbix監控包括： SSH服務秘鑰認證、ansible批量自動化管理集群、 zabbix監控等。
第九階段：大規模集群高可用服務(Lvs、Keepalived)
第十階段：Java Tomcat服務及防火牆Iptables
第十一階段：MySQL DBA高級應用實踐
MySQL DBA高級應用實踐包括：MySQL資料庫入門基礎命令、MySQL資料庫進階備份恢復、MySQL資料庫深入事務引擎、MySQL資料庫優化SQL語句優化、MySQL資料庫集群主從復制/讀寫分離、MySQL資料庫高可用/mha/keepalved等。
第十二階段：高性能資料庫Redis和Memcached課程
第十三階段：Linux大規模集群架構構建（200台）
第十四階段：Linux Shell編程企業案例實戰
第十五階段：企業級代碼發布上線方案（SVN和Git）
第十六階段企業級Kvm虛擬化與OpenStack雲計算
第十七階段公有雲阿里雲8大組件構建集群實戰
第十八階段：Docker技術企業應用實踐
第十九階段：Python自動化入門及進階
第二十階段：職業規劃與高薪就業指導
⑥ java學習作為一名java初學者，如何快速學習j
那首先來了解一下什麼是java：
Java是SUN(Stanford University Network，斯坦福大學網路公司)1995年推出的一門高級編程語言，是一種面向Internet的編程語言。隨著Java技術在web方面的不斷成熟，已經成為Web應用程序的首選開發語言。
那麼為什麼要使用這個語言呢，Java語言的特點跨平台性，通過Java語言編寫的應用程序在不同的系統平台上都可以運行。原理是只要在需要運行java應用程序的操作系統上，先安裝一個Java虛擬機(JVM Java Virtual Machine)即可。由JVM來負責Java程序在該系統中的運行。
下面對java學習進行一次史無前例的剖析,細致的講解零基礎的人怎麼學習Java。先看下Java在基礎階段的知識點路線圖。
⑦ 如果想學Linux，應該怎麼學
學嵌入式Linux要先學以下幾點：
1.C語言。要有C語言的基礎，當然越熟練越好，不熟也沒關系，具備基本技能就可以：比如寫一個數組排序、輸入數字求和什麼的。C語言的學習就是多些多練。
2.Linux基礎
Linux操作系統的概念、安裝方法，詳細了解Linux下的目錄結構、基本命令、編輯器VI ,編譯器GCC，調試器GDB和 Make 項目管理工具, Shell、 Makefile腳本編寫等知識，嵌入式開發環境的搭建。
3.Linux系統編程
重點學習標准I/O庫，Linux多任務編程中的多進程和多線程，以及進程間通信(pipe、FIFO、消息隊列、共享內存、signal、信號量等)，同步與互斥對共享資源訪問控制等重要知識，主要提升對Linux應用開發的理解和代碼調試的能力。
4.Linux網路編程
計算機網路在嵌入式Linux系統應用開發過程中使用非常廣泛，通過Linux網路發展、TCP/IP協議、socket編程、TCP網路編程、UDP網路編程、Web編程開發等方面入手，全面了解Linux網路應用程序開發。重點學習網路編程相關API，熟練掌握TCP協議伺服器的編程方法和並發伺服器的實現，了解HTTP協議及其實現方法，熟悉UDP廣播、多播的原理及編程方法，掌握混合C/S架構網路通信系統的設計，熟悉HTML,Javascript等Web編程技術及實現方法。
5.數據結構與演算法
數據結構及演算法在嵌入式底層驅動、通信協議、及各種引擎開發中會得到大量應用，對其掌握的好壞直接影響程序的效率、簡潔及健壯性。此階段的學習要重點理解數據結構與演算法的基礎內容，包括順序表、鏈表、隊列、棧、樹、圖、哈希表、各種查找排序演算法等應用及其C語言實現過程。
6.Cortex A8 、Linux 平台開發
通過基於ARM Cortex-A8處理s5pv210了解晶元手冊的基本閱讀技巧，掌握s5pv210系統資源、時鍾控制器、電源管理、異常中斷控制器、nand flash控制器等模塊，為底層平台搭建做好准備。Linux平台包括內核裁減、內核移植、交叉編譯、GNU工具使用、內核調試、Bootloader介紹、製作與原理分析、根文件系統製作以及向內核中添加自己的模塊，並在s5pv210實驗平台上運行自己製作的Linux系統,集成部署Linux系統整個流程。同時了解Android操作系統開發流程。Android系統是基於Linux平台的開源操作系統，該平台由操作系統、中間件、用戶界面和應用軟體組成，是首個為移動終端打造的真正開放和完整的移動軟體，目前它的應用不再局限於移動終端，還包括數據電視、機頂盒、PDA等消費類電子產品。
7.驅動開發
驅動程序設計是嵌入式Linux開發工作中重要的一部分，也是比較困難的一部分。本階段的學習要熟悉Linux的內核機制、驅動程序與用戶級應用程序的介面，掌握系統對設備的並發操作。熟悉所開發硬體的工作原理，具備ARM硬體介面的基礎知識，熟悉ARM Cortex-A8處理器s5pv210各資源、掌握Linux設備驅動原理框架，熟悉工程中常見Linux高級字元設備、塊設備、網路設備、USB設備等驅動開發，在工作中能獨立勝任底層驅動開發。
⑧ 新手如何學習Linux
新手學習建議找准學習方向報班學習。
Linux主體分為「運維」與「開發」兩個方向，無論你是Linux相關從業者，還是說愛好都可以歸類到這里，其中「運維」一般是初學者或者轉行人員的首選，而Linux運維主要是對伺服器穩定、性能與安全方面的維護和調試。
實際上Linux入門並不困難，只要具備Linux基礎，讀懂Linux的命令格式，大多數的服務架構都是可以按照文檔部署出來。當然做Linux開發，個人建議去參加培訓學習更有效率，如果報班學習則大概需要4-6個月時間。
學習主要內容有：
1）網路基礎與linux系統的管理
2）優化及高可用技能
3）虛擬化與雲平台技術
4）開發運維
畢業後可從事的工作有：
1）Linux運維工程師
2）資料庫工程師
3）雲計算運維工程師
4）自動化運維工程師
5）雲計算架構工程師等
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
⑨ Golang項目部署3，容器部署
容器部署即使用 docker 化部署 golang 應用程序，這是在雲服務時代最流行的部署方式，也是最推薦的部署方式。
跨平台交叉編譯是 golang 的特點之一，可以非常方便地編譯出我們需要的目標伺服器平台的版本，而且是靜態編譯，非常容易地解決了運行依賴問題。
使用以下指令可以靜態編譯 Linux 平台 amd64 架構的可執行文件：
生成的 main 便是我們靜態編譯的，可部署於 Linux amd64 上的可執行文件。
我們需要將該可執行文件 main 編譯生成 docker 鏡像，以便於分發及部署。 Golang 的運行環境推薦使用 alpine 基礎系統鏡像，編譯出的容器鏡像約為 20MB 左右。
一個參考的 Dockerfile 文件如下：
其中，我們的基礎鏡像使用了 loads/alpine:3.8 ，中國國內的用戶推薦使用該基礎鏡像，基礎鏡像的 Dockerfile 地址： https://github.com/johngcn/dockerfiles ，倉庫地址： https://hub.docker.com/u/loads
隨後使用 " docker build -t main . " 指令編譯生成名為 main 的 docker 鏡像。
需要注意的是，在某些項目的架構設計中， 靜態文件 和 配置文件 可能不會隨著鏡像進行編譯發布，而是分開進行管理和發布。
例如，使用 MVVM 模式的項目中(例如使用 vue 框架)，往往是前後端非常獨立的，因此在鏡像中往往並不會包含 public 目錄。而使用了 配置管理中心 (例如使用 consul / etcd / zookeeper )的項目中，也往往並不需要 config 目錄。
因此對於以上示例的 Dockerfile 的使用，僅作參考，根據實際情況請進行必要的調整。
使用以下指令可直接運行剛才編譯成的鏡像：
容器的分發可以使用 docker 官方的平台： https://hub.docker.com/ ，國內也可以考慮使用阿里雲： https://www.aliyun.com/proct/acr 。
在企業級生產環境中， docker 容器往往需要結合 kubernetes 或者 docker swarm 容器編排工具一起使用。
容器編排涉及到的內容比較多，感興趣的同學可以參考以下資料：
⑩ 常見的大數據分析工具有哪些
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash
