Question

web开发的发展前景怎么样?？

Answer 1

1、Web前端人才需求量大
据国内第三方数据统计，未来五年我国信息化人才总需求高达1500万-2000万人。其中“网络工程”“UI设计”“Web前端”等人才的缺口最为突出，所以2020年Web前端的市场需求很大。更有甚者目前不仅大型互联网公司相继成立了专属的Web前端部门，中小型公司和创业公司也急需专业的Web前端工程师。
2、Web前端薪资待遇高
前端开发行业薪资水平呈上涨趋势，Web前端开发早已不是做带动动画的下拉菜单的时代，他们已成为互联网的主宰者，各行业都用其开发互联网应用。
3、前端就业方向多
Web前端开发在软件开发中，就业门槛较低好就业，薪资待遇平均超过13k。在目前互联网只要公司有需要开发互联网产品，包括网站，网页h5，小程序，APP等等，就需要前端开发工程师岗位，具体的就业的方向还可以按公司的技术需求来区分，侧重点各有不同，就业行业随着互联网的发展，已经变得越来越广泛。
4、Web发展前景好
随着5G时代的到来，知否在移动互联网领域将会出现新的开发场景，包括自动驾驶，车联网，物联网，人工智能还有可穿戴设备等领域将带来大量的额前端开发需求，有需求就会有市场。
以上就是总结的Web前端今年的就业前景。可以看出，Web前端工作无法被替代，客户需求存在前景巨大。但IT行业只有不断的自我学习更新才不会被行业所淘汰。

Answer 2

如今，整个互联网行业都缺少Web前端工程师，无论是刚起步的创业公司，还是上市公司，都存在这一问题，特别优秀的Web前端工程师简直比大熊猫还稀少。不仅在国内，放眼全球，Web前端工程师一样是需求旺盛，成了供不应求的香饽饽。
Web前端开发相关职位需求，基本上每天都是保持在几千的需求量，并且起始薪资还是较高的，一般都是在8k-12k左右，随着工作时间和经验的增长，薪资的涨幅也是比较可观的。
　就业方向广
　　在目前互联网时代，只要公司有需要开发互联网产品，包括网站、网页、H5、小程序、APP等等，就需要前端开发工程师岗位，具体的就业方向还可以按公司的技术需求来区分，侧重点各有不同，就业行业随着互联网的发展，已经变得越来越广泛了。
　未来发展前途好
　　随着5G时代的到来，之后在移动互联网领域将会出现新的开发场景，包括自动驾驶、车联网、物联网、人工智能、智能家居还有可穿戴设备等领域将带来大量的前端开发需求。有需求就会有市场，所以2020年Web前端还是会一如既往地“红”下去。

Answer 3

虽然近年来移动端开发的上升趋势比较明显，而且开发存量也越来越大，但是Web开发依然占据着重要的位置，Web领域依然存在着较大的想象空间，相信在Web2.0之后，Web领域依然会开辟出新的价值空间。
当前Web系统的市场存量是非常大的，很多场景依然离不开Web系统，随着云计算、大数据和物联网的逐渐落地应用，Web开发的任务边界也在得到拓展，这个过程不仅需要大量的开发人才，同时也需要Web领域不断进行技术迭代和创新。
从技术研发的角度出发，目前在物联网领域有大量的研究课题与Web系统有关系，而且物联网与Web系统的融合对于物联网的普及应用具有重要意义，所以未来Web系统与物联网的结合，也许会为Web系统带来更大的价值增量。如果Web系统能够解决物联网系统的资源整合等问题，那么在物联网的推动下，Web系统将迎来一个新的发展阶段，从目前的发展趋势来看，Web系统与物联网的结合也是一个大的发展方向。

Answer 4

大数据主要的三大就业方向：
大数据系统研发类人才；

大数据应用开发类人才；

大数据分析类人才。

大数据十大就业职位：
一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化（前端展现）工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测（数据挖掘）分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

Answer 5

虽然近年来移动端开发的上升趋势比较明显，而且开发存量也越来越大，但是Web开发依然占据着重要的位置，Web领域依然存在着较大的想象空间，相信在Web2.0之后，Web领域依然会开辟出新的价值空间。