首先，關於當時的Java程序員來說，要想在軟件開發範疇走得更遠，應該做好三件事，
其一是爲自己設定一個主攻方向，
其二是依據本身的常識根底和才能特點來擬定學習方案，
其三是重視職業發展趨勢，活躍擁抱新技能。
Java言語是一門典型的全場景編程言語，儘管當時Python、Go等編程言語的上升趨勢比較明顯，但是在出產場景下，Java言語仍然是非常重要的編程言語之一，憑仗其強大的言語生態，採用Java言語來進行項目開發，可以在很大程度上降低開發風險。從這個視點來看，未來較長一段時間內，Java言語仍然有比較廣闊的使用遠景。
在設定Java學習方向時，一定要重視當時的技能發展趨勢，比方當時雲計算、大數據、物聯網和人工智能等範疇就有比較多的發展機會，並且在新基建方案的推動下，這些新範疇會逐漸整合更多的職業資源，不只會需要很多的技能人才，相關崗位的崗位附加值也會比較高。
關於Java程序員來說，當時可以要點關注一下大數據方向，挑選大數據方向有三點優點，
其一是大數據範疇的崗位挑選空間比較大，
其二是大數據技能體系成熟，有很多的事例可以參考，
其三是Java程序員可以基於崗位使命逐漸完結向大數據崗位過渡。
別的，挑選大數據方向未來也可以進一步向人工智能範疇發展。
在設定完大的學習方向之後，下一步要依據本身的常識根底、才能特點和所處環境來擬定學習方案。以大數據範疇爲例，關於數學根底比較厚實，一起具有一定研製才能的程序員來說，那麼可以考慮走大數據途徑開發路線，未來可以從事研製級崗位，而假如本身的常識根底比較薄弱，一起限於崗位環境，沒有一個較好的交流途徑，那麼可以考慮基於大數據途徑來完結職業使用開發。隨着大數據途徑逐漸開端落地使用，基於大數據途徑的職業使用開發使命會逐漸增多，這一類開發崗位的人才需求量也會比較大。
在學習新技能的過程中，一定要重視開發環境的搭建，最好可以立足本身的崗位使命來挑選學習方向和具體內容，要想學習大數據、雲計算、物聯網和人工智能等範疇的內容，往往需要有相應的場景支撐，比方大數據常識的學習和實踐往往就需要有數據中心的支撐。
在學習的過程中，除了要有既定的學習方案之外，還需要緊跟當時的技能發展趨勢，尤其要重視新技能所帶來的新機會。IT（互聯網）職業關於新技能是比較靈敏的，新技能往往可以帶來新的方案，並且新技能所涉及到的崗位往往會有較高的崗位附加值。
最後，在學習新技能的過程中，一方面要有自主學習方案，另一方面也需要爲自己構建一個較好的交流交流途徑，假如能有專業人士的指導，往往可以少走不少彎路，並且更容易把握住學習的要點。
而交流途徑，現在比較好的是一些知名的公衆號，還有的，就是找一個師傅，這個沒什麼特別好的辦法幫你，但是，對於這種自主學習方案，我覺得有一個東西可以完美的提供給你一些建議--思維導圖
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