戳藍字“CSDN云計算”關(guān)注我們哦！作者 |??大飛碼字
責編 | 阿禿
這篇來聊聊困擾很多同學的一個問題：是否要轉(zhuǎn)方向 ?

這類問題沒有標準的答案，每個人的理解也不一樣，我寫下的也只是我個人的想法，僅供大家參考。
iOS 開發(fā)
本以為 iOS 開發(fā)咨詢這類問題的會比較多，沒想到實際卻很少。后來想想，iOS方向可能已經(jīng)比較 "冷"了吧。iOS 目前的市場占有率只有百分之十三了，比起巔峰時期，確實低了很多，而且還有繼續(xù)下降的趨勢。連技術(shù)類公眾號里面，都幾乎見不到 iOS 方向的。
我記得有個畢業(yè)生咨詢過 iOS方向的問題，我給的建議是，順便學學 Android 開發(fā)或前端開發(fā)。
前幾年的時候，我們這邊有：iOS 開發(fā)， Android 開發(fā)， 塞班開發(fā)。當時的 iOS 可謂如日中天，很熱門，沒想到只幾年時間，市場變化如此之大。
近幾年，我們這邊的iOS開發(fā)都被要求學習 Android ?甚至接觸一些前端開發(fā)了，所以我覺得 iOS 的同學確實需要考慮這個問題。
當然，我不建議 iOS 的同學直接轉(zhuǎn)后臺開發(fā)或者機器學習， Android 和前端是更好的過渡。

Android 開發(fā)
Android 開發(fā)的轉(zhuǎn)方向咨詢是最多的，最想轉(zhuǎn)的是大數(shù)據(jù)和機器學習。不過我大部分都是建議不要轉(zhuǎn)。目前客戶端開發(fā)確實有大前端化的趨勢，像 Flutter， React Native 確實也帶來了不小的影響， 但相對于原生開發(fā)， 這些框架都還存在不少的性能，細節(jié)體驗上的問題。
至于未來會發(fā)展成什么樣子，也不好預(yù)估。
就這個問題，我特地請教過我們這邊的前端開發(fā)專家。對于未來他更看好 H5 的方向，但就現(xiàn)在而言還有點為時過早，原生開發(fā)還是最好的選擇，當然，他建議大家有時間和精力也可以多接觸新框架，但沒必要現(xiàn)在就談轉(zhuǎn)方向。把現(xiàn)有的事情做好，學習些更底層，更本質(zhì)的東西是更好的選擇。
我個人的建議是 目前 Android 客戶端開發(fā)的整體發(fā)展方向還不明朗，建議先不要隨便轉(zhuǎn)方向，更加不要轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)，機器學習。
因為大數(shù)據(jù)，機器學習跟 Android 開發(fā)幾乎不搭邊，遷移的損失極大，幾乎是完全從頭開始，更合適的是前端或者后臺。前端在思維模式上更接近，后臺首選 Java 后臺 ，至少在語言層面，在虛擬機層面是可以復(fù)用的。

Java 后臺
Java 后臺的同學咨詢的也比較多，大部分是想轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)或機器學習方向。跟 Android , iOS 不一樣，他們不是擔心 Java 后臺的發(fā)展，而是因為覺得 Java 后臺的東西太多，學起來太難了，另外覺得大數(shù)據(jù)和機器學習更火，所以想轉(zhuǎn)過去的。
對于這類同學，我不建議轉(zhuǎn)。因為難，就轉(zhuǎn)方向，這肯定是不妥當?shù)摹?/strong>凡是吃香的，賺錢的崗位，必定是一堆人涌入的，人多了，競爭自然激烈，要求，門檻自然被拉高，所以有難度其實是好事。
Java 后臺應(yīng)該算是最穩(wěn)定的一個方向了，一個是后臺開發(fā)本身就比較穩(wěn)定，近年來新增且比較火熱的也就是 go， 但 go 只是一門新的語言，有后臺開發(fā)基礎(chǔ)的同學，就算學起來也很快的，算不上是大問題。
后臺服務(wù)器系統(tǒng)這十幾年來都是以類 Unix 系統(tǒng)為主，底層機制方面，只要掌握了Linux （Unix） 和 數(shù)據(jù)庫，感覺可以吃到退休了。
后臺開發(fā)最難的幾個問題：高并發(fā)，高性能，一致性。這些并不會因為語言的改變而改變，只要掌握了這些問題的解決辦法，積累了這些問題的架構(gòu)經(jīng)驗，無論怎么換語言，都可以游刃有余。
所以 Java 后臺的同學，就不要隨便轉(zhuǎn)了，遇到學習的困難，應(yīng)該是迎難而上，而不是繞道而行。

Python Web
這個方向也有些咨詢的同學。Python Web 算是后臺方向，但實際業(yè)界使用的不是特別多，一些小公司或者內(nèi)部系統(tǒng)可能會用，但大廠幾乎沒有用 Python 來構(gòu)建大規(guī)模分布式后臺的。
找工作應(yīng)該是可以的，但未來發(fā)展的天花板會比較低，如果是考慮長遠發(fā)展的話，我建議學學 go 或者 Java 。相對于Java ， go 要學習的東西會更少些，也更容易上手，當然這個要看個人的喜好。
關(guān)于工程轉(zhuǎn)算法
做 Android 開發(fā)的同學想轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)或機器學習，Java后臺的同學也想轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)或機器學習。因為工程和算法有很大的不同，所以我還是單獨說說這塊吧。先說數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)分析實際的工作并沒有大家想象的那么好，大部分數(shù)據(jù)分析的同學最后都是在公司內(nèi)部做報表，做數(shù)據(jù)提取，也就是跑SQL，其實是很枯燥的。
我們這邊做數(shù)據(jù)分析的同學也經(jīng)常抱怨，工作重復(fù)，枯燥且沒有技術(shù)提升，所以想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析的同學要慎重。
當然有同學會說，現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析很火熱呀，外面有那么多的培訓機構(gòu)以及各種宣傳都在說數(shù)據(jù)分析前景很好，但那些看看就好，畢竟是商業(yè)宣傳。
機器學習
機器學習的發(fā)展確實不錯，未來，我也很看好，它的問題是學習的門檻很高。有些同學覺得會使用開源的庫，拿數(shù)據(jù)來跑跑模型，就算會機器學習了，不好意思，如果只這個水平，對公司是沒有什么價值的。
機器學習是門檻很高的方向，無論是對于公司還是個人，只是會跑模型是不行的，我在以前的文章里面寫過算法方向的水平劃分：
第三級，完全看不懂英文的paper，知道常用的算法，但無法區(qū)分出各種算法的優(yōu)劣和適用場景，會用 Python，C++等語言的庫進行算法組裝。
第二級，不能完全理解paper和算法，但知道算法在某些特定場景下的效果和調(diào)優(yōu)的方式。可以在GitHub上面找到合適的開源實現(xiàn)，進行使用甚至優(yōu)化。如果有豐富的項目經(jīng)驗和實操經(jīng)驗會加分。
第一級，能夠讀懂英文的paper，完全理解 paper 里面描述的算法。知道算法的優(yōu)劣和適用的場景，并且可以用自己熟悉的語言實現(xiàn)出該算法，且有改進和調(diào)優(yōu)模型的能力，這個算是一流水平了，應(yīng)該可以拿到很高工資。
大部分同學自學了一段時間，達到了入門的第三級，但要在工作中，真正的運用起來，至少要達到第二級的水平，但第三級和第二級的鴻溝是巨大的，要達到第二級，要有比較好的英語基礎(chǔ)和數(shù)學基礎(chǔ)，我覺得自學的同學大部分達不到這個水平(有些牛人除外)。

所以做工程的同學想轉(zhuǎn)算法方向，我建議三思而行。
結(jié)語
以上，就是我對于轉(zhuǎn)方向的一些建議，不算是什么標準答案，但我覺得應(yīng)該適用大部分人的情況。轉(zhuǎn)方向是很大的一件事情，會帶來歷史經(jīng)驗的損失和未來時間的投入，是需要極其謹慎的事情。需要綜合現(xiàn)有方向的未來和新方向的未來，還有自身的學習情況來定。
最后，祝大家職業(yè)發(fā)展順利 !!!


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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的聊聊困扰很多同学的一个问题：是否要转方向 ?的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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