個人特別看好VR。近幾年也是非常火熱,現在的培訓機構也是寥寥無幾,相信未來會和現在的UI`前端`ios等一樣,出現滿大街都是培訓機構。

VR隨著Facebook、谷歌、索尼和Valve等大公司的入場，虛擬現實領域持續火熱，目前已經出現了多次數億美元級別的投資，2019年VR市場有望突破159億美元規模。

VR遲早會進入每個人的生活。

第二就是AR

第三就是大資料分析

這幾項的就業前景都是非常可觀的！

　　大資料是繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革，是近兩年網際網路行業的新寵，已成為工業界、學術界，甚至世界各地政府高度關注的熱點。作為新興行業之一，從2016年的人才需求上看也是居高不下，平均月薪達到11K。

　　對國家來講，大資料是未來的新石油，對企業來講，大資料是他們夢想的藍海。對於生活在大資料時代的你來講，如果還不懂大資料那你就真的OUT了，首先，我們需要明白什麼是大資料。

　　首先要明確的是，“大資料”並不是很大或者很多資料。“大資料”並不是一部分資料樣本，而是關於某個現象的所有資料。第二點，由於掌握了關於某個現象的所有資料，那麼在統計時就能接受更多不準確的資訊。第三，“大資料”的分析著重在瞭解“什麼”而不是“為什麼”。比如人們可以透過各種相關資料來了解未來將會發生什麼，而不是這些事情發生的原因。

　　隨著國家重視大資料，政府扶持大資料，大資料在企業中生根發芽，開花結果。未來三至五年，中國需要180萬資料人才，但目前只有約30萬人。到2020年，企業基於大資料計算分析儲存、資料探勘、資料分析等資料產業的發展，我國需要更多的資料人才。

　　資料工程師，資料分析師，資料架構師這些職位慢慢火了起來，自然也帶動了越來越年輕人想這個行業靠攏。隨著大資料的爆發，中國IT業內環境也將面臨新一輪的洗牌，不僅是企業，更是想轉型者可遇不可求的機遇。如果將IT人士比作一條船的海員，大資料就是那最大的浪潮，借浪潮之勢而為之，可成功從IT程式設計師轉型成為大資料專家。

網際網路相關,至少現在是趨勢,.不要去工廠做一些老程式碼開發維護,包括開發工具很老的那種

因為他們需要 的維護性質人員,知識更新慢,對技術員發展和跳槽加薪不利.

而且往往他們這種傳統行業被迫融入網際網路時,不是給內部員工加薪,而是高新去招網際網路人才..

IT行業哪個方向就業比較好，這個問題很好答，但是答完能讓你明白，才是好答案。

首先是Java，需求量一直很大很穩，新人培訓四個月，技術好的七八千，差點的三四千，就業比較容易。

UI，也就是介面設計，也可以走美工或者平面。反正UI這個東西，就業面非常廣，對技術要求又不高，我曾經的機構，學UI的都是一些妹子，學歷也不是很高的妹子，高中的都大有人在。

Android和iOS，前兩年的大批次培訓，造成了新手非常多，但是市場上比較缺高手，企業寧可花一萬找個幹活利索的，也不願意花五千找個新手去培養。

雲計算、大資料、VR都是比較實用的方向，對於我們從業者來說，這三個行業的發展前景不錯，雲計算和大資料各地都在建立雲計算和大資料中心，VR的話全國目前有五大基地（南昌、福州，長沙、武漢、青島），這幾個地方在支援vr產業的發展。

個人建議，軟體測試；隨著使用者體驗不斷提升，使用者要求不斷提高，軟體的體驗程度也顯得更加重要，我一朋友剛在中公教育培訓完軟體測試出來，很輕鬆找到了9000元

現在是網際網路時代了，我們每個人都離不開手機、電腦、網路，更少不了這方面的從業人員！學計算機IT行業前景是很不錯的，而且學技術可以零基礎學，感興趣就可以考慮學這方面的！

計算機相關的專業有很多，有軟體、硬體、網路、設計、電商等，可以根據自己的邏輯思維，興趣愛好，職業傾向等方面的情況選擇適合自己的專業！

Python最近幾年太火了，能幹的事情也很多，前後端，大資料爬蟲，人工智慧等等哇，如果你非常看好以後的人工智慧，當前比較火的大資料，你可以學python，推薦去中公教育去了解，他們非常專業負責，我也是在那邊才知道的

謝謝邀請。這兩年IT行業炒的比較火熱的，主要專業是人工智慧和區塊鏈技術。人工智慧在2017年 炒得很火熱，主要原因是alpha狗戰勝了人類，引發了一系列討論，人工智慧在資本市場，行業應用市場，技術演進都有大步地進步。區塊鏈技術在2018年的資本市場異常火爆，這主要是比特幣炒作。

現在IT前景很不錯，不論哪個專業都很好的，推薦幾個比較火的，例如：軟體開發、電子商務、UI設計、室內設計、影視動漫等。

按照目前網際網路發展的速度，計算機、數學、軟體測試等於程式設計有關的專業，前景會好。現在IT行業發展很迅速，很多人做程式開發工程師，或者是網路運維，這些都是一些高薪職業。如果不想敲程式碼，網際網路營銷的專業前景也不錯。

IT行業的發展日新月異，誕生出了一個又一個新的崗位方向，從老式的程式設計到新興的人工智慧，技術流行方向總是不斷的變化。而越來越細分的IT技術方向，也讓進入這個行業的新人有了更多的選擇和迷茫，究竟哪一個方向才是適合自己的? 哪一個的發展前景更樂觀一些?究竟怎樣選擇才能成為時代的弄潮兒。

我們分析一下2019年IT行業哪個方向好? 希望小夥伴們在選擇專業的時候能夠做出正確的選擇：

Java自1995年問世以來，因其通用性、高效性、平臺移植性和安全性等特性，成為全球範圍內應用範廣泛的開發語言，而且即使歷經二十餘年發展仍然在行業內保持著“常青樹”的地位。到如今，Java的整體實力不容小覷，尤其是現在比較熱的J2EE構架更是跨平臺企業級程式設計的利器。所以2019年進軍IT行業，Java軟體開發是不錯的選擇。

大資料算是IT行業的後起之秀。IDC公司分析和資訊管理集團副QuattroporteDan Vesset曾說道“資料的可用性、新一代技術以及向資料驅動型決策的文化轉型將繼續推動企業對大資料和分析技術和服務的需求。”同時，大資料的就業範圍非常廣，不管是科技，還是食品產業，零售業等等，都是需要大資料人才進行大資料的處理，以提供更好的使用者體驗，以及最佳化庫存，降低成本，預測需求，高要求高質量也決定的大資料的高薪資和高發展。

一名合格的全棧工程師應具備這些技能——JavaScript，完整堆疊框架，Java，級聯樣式表和超文字標記語言。

市場對全棧工程師的需求相較去年上升了117%，這個資料是非常驚人的!該行業對程式設計師的要求比較高。

而在職的開發人員中，也有大量的公司正努力培養內部開發人員向全棧開發方向轉變。

移動網際網路深入到生活方方面面的今天，網路安全在個人資訊保護、隱私保護、企業資料保密方面顯得尤為重要。

安全工程師應具備這些技能——防火牆，Linux，網路安全，資訊保安。市場對本職位的需求較去年上升了15%，幫助公司保護數字財產的專業人士的需求正在穩步增長，尤其是近年來資料安全事件頻頻發生，企業級資料安全開始受到了廣泛重視。

VR/AR工程師應具備以下技能：Java，C / C ++，C#，Python和虛擬現實。

VR工程師目前的需求很高——這個職位的市場需求在短短一年內就上升了45%。由於是新興行業，所以有很多創業公司湧現，市場的人才缺口一直很大，感興趣的程式設計師可以考慮該方向。

這些專業都是行業最具發展潛力的專業，就業方向也比較廣闊，薪資水平在被北上廣等一線城市能夠達到10k-15k，加油！

現在網際網路發展的好，IT方向學習哪個專業只要學習精通了都很好，只要不是學的差不多，略懂這樣，近幾年，學習web前端，java，Python，大資料，軟體測試的相對多些，學習哪個專業，重點還是看你想去哪個城市就業，你學的再好，就業城市沒有相關崗位也是不行的，所以先看你自己想在哪個城市就業，然後找個適合自己的專業學習，可以考慮是自學還是報班學習，不著急就業，就自學著，買些學習資料，免費的可以看，多數都是基礎的，要不就是年限久的，網際網路更新的這麼快，學習就學個新技術，如果是轉行，沒有基礎，還是建議報班學習，千鋒可以瞭解下，先試學2周看自己適不適合學習，不適合及時換個專業，學的紮實，學的也快，重點是可以早就業，祝早日學成

對於好我們先理解為兩個方向：1 就業好 2趨勢發展。

先所說下我們學院的方向：嵌入式，網路工程，軟體工程。這三個方向的側重點不同，可以向自己感興趣的點了解下。

下面是StackOverflow關於各種計算機語言的統計排行。

https://insights.stackoverflow.com/survey/2018#most-popular-technologies

對於IT來說，我們跟著計算機語言走，這個語言對什麼支援的好，那社會就會更多的考慮這種語言，所以我們瞭解IT的走向可以從計算機語言來思考，結合當下的資訊找到自己方向。

當下比較火我想就是人工智慧了，部分高校也已經開設了專業。對應的人工智慧對應的語言就是python了。在選擇方向的時候還是要問問自己是否願意從事這個，因為熱愛才有激情，不然到後面只有咬牙堅持的痛苦。瞭解相關領域的資訊也可以幫助你知道發展的方向，以後的生活一定是智慧化的IT也會繼續領跑其他的行業。

IT行業總體來說分為三個方面

1.網路

2.軟體

3.積體電路

如果您希望進入IT行業，那麼您先要確定進入這三個方面中的一個。

三個方面的就業方向：

1.積體電路方向，這是一個非常專業的方向，需要求職者有很強的專業知識，這些專業知識很能透過培訓來補充，需要很好的類似於大學教育的培養；這類人才就業面很窄，但如果就業了，其薪水很高（當然要看企業的情況）

2.軟體方向，這個方面比積體電路設計在專業上相對寬一些，一個好的軟體工程師，也需要有紮實的數學基礎。常規的培訓可以使一個沒有軟體基礎的人成為一個軟體藍領，但要成為軟體設計人員，還是需要相當的工作與學習時間；這類人才大多就業於軟體企業；

3.網路方向，這個方面涉及的面就比前兩者寬得多，透過培訓可能從一個對網路技術不瞭解的人逐步成為網路的工程師，因為網路技術是一種更偏向於操作的技術。在就業面也寬得多，因為資訊化是一個全社會的工程，政府、企業都在進行資訊化，都需要在網路方面尋找合適的人才進行其網路系統的執行、管理、維護。

而不同網路工程師卻是各行各業所需要的。

什麼是網路工程師，我們可以從企業資訊化的崗位體系中作一些瞭解。企業（或政府）資訊化過程中需要以下四種人：

1.企業資訊化主管：負責資訊化建設中的目標與方案決策，資訊化建設中的方向研究；

2.工程技術人員：負責資訊化系統的設計、建設，包括裝置、系統、資料庫、應用系統的建設；

3.執行維護人員：負責資訊化系統的執行、維護、管理以及基本的開發；

4.操作應用人員：主要應用資訊化系統進行本職工作。

在企業資訊化建設執行的過程來看，一個企業會把建設過程以外包方式交給專業的IT公司來完成，於是一般一個企業不會有IT系統的工程技術人員，可以說IT系統的工程技術人員都集中於專業的IT公司；而當資訊化系統建成後，企業一般會有一個人，或一個組來負責資訊化系統的執行、維護、管理，這部份人是企業必配的，而且從成本角度來看，企業會招聘一個對網路裝置、網路系統、資料庫、網路管理、網路安全以及基本網路開發都有所瞭解的人來負責其資訊化系統，這類人一般叫網管。這類人的知識是水平性的，多方面的，但不是特別專業的。如果當企業真正遇到非常專業的技術問題，一般會讓這個網管帶著問題諮詢專業的IT公司。

因此從這個角度來看，網路工程師的就業面會遠大於其它兩類工程師。

那現在社會中有很多稱呼為網路工程師的認證培訓或培訓認證，我們如何來選擇呢，我們可以網路技術的系統來分析與瞭解：

1.網路裝置技術，這主要涉及網路的硬體建設，包括路由器、交換機、組局網、廣網，這方面有代表性的是CISCO、NORTEL；

2.網路作業系統，這主要涉及作業系統的系統管理與網路管理，這方向有代表性的是WINDOWS 2000、UNIX、LINUX等；

3.網路資料庫，這主要涉及應用於網路的資料庫，這方面有代表性的是SQL和ORACLE等；

4.網路安全，大家不應把網路安全片面的想成對作業系統、應用系統的安全，其實安全問題在網路的各方面都存在，在這方面國內還沒有出現比較好、比較全面的認證；

5.網路管理，這涉及一個局網、廣網的綜合管理、最佳化、計費等等，也沒有一個綜合性的認證；

6.網路應用開發，企業的網站的基本開發、互動性開發，技術有ASP等等。

這六個方面都是企業資訊化必備的因素，所以大家如果要補充自己的知識，可以從這六個方面去補充，自己還要作一個定位，是成為一個全面性的人員，還是專業性的人員。不過如果能在這個方面打下紮實的基本功，那麼再在工作中選擇一個方向，會更加厲害。

現在IT行業確實比較好，也是值得選擇的行業。但汽修行業也可以瞭解下，汽修人才目前十分緊缺，急需一大批汽修人才。

不管是80後、90後還是00後，我覺得學習程式設計未來發展前景好的幾個方向有：人工智慧、大資料和雲計算。

近幾年大資料也一直非常火爆，企業對這方面的人才需求也非常大。人工智慧演算法的應用依賴於對資料的獲取與挖掘，沒有了資料的人工智慧無法實現，所以大資料這個方向也是會有遠大前景的一個方向。

隨著資料量的增大和人工智慧複雜性的增加，越來越多的演算法的實現需要依託強大的算力，而本地的算力很難達到大規模計算的要求，這樣分散式雲計算就有了很大的市場空間，所以雲計算也有著非常好的前景。

綜上，依託大資料，在分散式雲計算中對人工智慧演算法進行實現，是未來網際網路行業持續發展的方向之一。

從硬體方面學習嵌入式開發前途也是不錯的，所有電器電子類產品研發必學的專業，也是國家大力支援的行業，獨立開發成功，易形成核心，利於自己創業開辦公司。

從軟體方面學習各類程式設計或應用都是大有前途的，這個可以根據各人喜好和專長選擇，比較熱門的語言，比如c語言（功能強大，面向基礎底層，難度也較大），Java語言(側重網際網路)，Python（面向爬蟲，大資料，特點:入門易學，可移植性強），還有遊戲類，未來的ARvR的應用類軟體，工程類行業類應用軟體等等，現在是科技百花齊放的年代，需要的是綜合能力，普通的技能只佔成功的一郜分，對社會的認知，融入社會，融入圈子，運用周邊資源發揮好自己才是成功法寶。比如近幾年火熱的短影片，自媒體專案，並不需要太多資金，技能，需要的是內容和堅持！

IT軟體人才不但是核心人才，而且是通用人才，走到哪都不怕，所以哪個行業發展快，就可以去哪個行業，更大限度提高人才的價值而降低職業風險。

人工智慧專業比較有優勢，在未來大多都是機器人在為我們人類服務，而且在未來幾年都是機器人代替人類的一些行業，所以選擇什麼樣的專業很重要。