Java程序员门槛高

要求计算机技术或是相关专业的大学生，Java对从业人员素质，计算机相关行业会了解最基本的互联网的相关知识，以及简单的语言基础;从事Java开发行业，招聘公司对学历有要求，大部分要求是专科以上。

并不排除有非计算机专业的从事Java行业的开发人员，但是万事开头难很多人抱着很大的希望去学习，学习过程中农遇到的困难越来越多，慢慢就放弃了，因此有一部分人在入门的路上就淘汰了。学习前就要下定决心，学习不能轻易放弃。

Java岗位晋升方向多

大部分Java从业人员起初都是从初级工程师开始入门，随着工作年限、工作经验的不断增加，从初级工程师进阶到中级工程师。

随着自身开发能力的不断提高，开发项目的不断积累从一个从中级工程师到高级甚至是开发组长的一个跳跃，在此基础上再往更高的项目经理、项目总监职位晋升的话就不只是需要娴熟的开发能力，沟通协调能力也是不可或缺的。

最后如果想要成为Java架构师或者是企业CTO，需要不断加强自身技能的基础上具备良好的驾驭管理开发团队能力，有良好的人格修养，提升个人能力才能将企业向更好的方向带领。

如今全国各地重视信息化建设，出现大量的信息化人才缺口尤其是Java软件人才，我国信息化人才培养还处于发展阶段。社会实际需求人才基数大于信息化人才的培养人数，众多中小企业急需全面系统掌握Java软件开发基础技能与知识的软件工程师，Java软件工程师的就业机会和前景是非常广阔的。

Java程序员市场需求缺口大

近年中国在移动互联网这块发展非常迅猛，各种创业公司、小团队如雨后春笋般冒出来，对安卓开发、PHP、java、web的需求变大。但存在人才发展跟不上市场的需求的现状，相对应的给优秀Java人才开出的薪资待遇随之水涨船高。

从第三方平台统计的数据可以看到，Java工程师在2019年平均月薪接近20K，其中20K-30K的薪资占比为30.3%。

岗位需求方面，从100offer招聘网发布的各技术类岗位企业面邀数占比可以看出，Java工程师企业需求为位，占比60%，同比增长了11%。由此可见，Java岗位需求仍然呈现持续上升趋势，供不应求。

新闻内容：目前，西班牙语人才在中国非常稀缺。随着中国在世界经济中话语权的越来越大，以及与西班牙语国家的经贸往来的扩大，如果你懂西班牙语，你的职场竞争力将翻番。

跨境电商

语言要求不会特别高，也不一定对专业有要求。

外贸销售

做外贸不一定是要西班牙语专业，可后期学习西班牙语。

翻译

翻译有普通随行翻译和高端同声翻译，工作不稳定，但工作时间相对自由。适合有空闲时间或换工作的空档期的人群，只要客户来源比较稳定，收入还是可观的。

外派

一般分配到拉丁美洲国家，大部分是国企。工作内容为行政文员或口译。

拉丁美洲的外派可能存在安全问题，但是这些企业都会保障你的安全的，也不要过于担心。

教育

高学历的也可以去从事教师，或是去培训机构；随着近年来西班牙语热的兴起，越来越多的学校将开设西班牙语课程。

互联网

许多互联网公司也在西班牙语市场，因为全世界有5亿人说西班牙语。

旅游业

西班牙是世界第二大旅游国家(仅次于美)，中国是主要旅游国家。旅游学西班牙语可以做国际导游，也可以去旅行社工作规划旅游路线。

大数据人才需求及现状分析

随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。未来三至五年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

PS：各大招聘网站的岗位需求

前程无忧大数据岗位搜索，共29854个职位满足条件；智联招聘大数据岗位搜索，共27627个职位满足条件；猎聘网大数据岗位搜索，共1000+个职位满足条件；拉勾网大数据岗位搜索，共500+个职位满足条件。

大数据开发就业方向

大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢？

方向1：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等；

方向2：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等；

方向3：大数据运维工程师等。

大数据开发这块年龄影响比较小，因为搞大数据不是简单的编程，编程的份量连1/6都不到，很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。

在大数据行业内生存的时间越久，其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士分析大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因。

面对如此光明而诱人的前景，有远见的人，早已给自己安排了后路。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的大数据工程师，薪酬在40万~60万元之间，而更的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

转型大数据适合的人群

1、Java

Java以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的选择。

2、Python

Python往往在大数据处理框架中得到支持。

3、R

R语言已经成为了数据科学的宠儿。

4、Hadoop和Hive

Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势，即使你没有学过以上语言上手Hadoop也是可以的。