想成为资深前端工程师，一定要学好JavaScript吗
要想成为资深前端工程师很难，不是短时间就可以做到的，即使你很有天赋。
光学个JS就OK了?要学的东西还多着了，比如:
计算机基础（计算机原理，计算机结构，二进制，数据结构，算法，编译原理等)。
网络基础（tcp,icp, ip,http, https各种网络通信协议)
前端基本知识html、css、js、ajax、jquery、html5 api、websocket、canvas、webgl、3D。
前端框架vue、react、angular、svelte等
前端各种UI框架Bootstrap,element-ui, ant design,Weui，iview等
各平台小程序框架、APP开发框架uniapp, react-native, flutter等。
第三方扩展语言typescript、less、sass等。
各种打包工具和脚手架（webpack、vite)。
包管理（npm, yarn等）、版本控制（SVN，git）。
各种IDE开发工具（VScode，webstome, hbuilder等）。
数据库知识，基本SQL语句，关系数据库，非关系数据库。
浏览器原理，dom，BOM，网页渲染等。
web服务器，Nginx, nodejs等。
运维相关知识。
交互设计，视觉设计，PS，音视频处理，3D, webgl,动画，数学，物理等等太多了。
慢慢学吧，不要想一口气吃个大胖子。
没见过一个资深厨师，是不会用菜刀的。
JavaScript就好比前端工程师的菜刀。
前端界面的事件捕获和数据交互是一定有交互逻辑的。也就是前端控件的事件的处理顺序，你只能用JavaScript来表达。
你说不是呀，那不是 JavaScript，什么jQuery、Vue、 React都可以呀。但是请注意，这些都是javascript的第三方框架。
他们封装的API只是让你更方便使用 JavaScript来表达。
Javascript是唯一能在前端运行的编程语言。他是前端网页的三大支柱，提供动态交互的唯一技术手段。
而且他也是最友好的语言。
所以毫不犹豫地学好他吧。
有一点java基础，可以直接学java web吗
纯的Java Web(JSP)，已经不值得也不需要专门去学习了，现在越来越多的都是前后端分离。建议你了解清楚J2EE的套路，然后着重去学一些后端开发的框架，如Spring 全家桶，Structs等，能够快速的公司中找到地位！实际开发中用到的东西会很多，先扎实的打好基础最重要！
在互联网企业中Web已经成为了不可缺少的重要职位，不论是薪资待遇还是发展的前景，都是在互联网行业职位之首，成为互联网行业最有钱景职位!
也这是这些原因现在许多的大型互联网企业都是开始默默的向Web前端看齐，使Web前端在互联网时代的发展远景更加的明显可见。
现在前端方面的待遇也不错，差不多可以达到1w左右，但是前端尽管入门容易，简单好上手，但也不是一下子就能灵活运用的，要想扎根立足该行业，你可以去黑马先锋试听一下，经过长期的学习，积累，沉淀，在你灵活运用旧知识点的另外还不忘时刻保持学习新的知识点，作到一次又一次的学习一次又一次的精进自己的技术，如此才可以更好的跻身于这一行业中发展。
准备从事前端web开发，有必要准备软考吗
要不要考证要看这个证有没有价值，而证有没有价值，最直观的体现就是通过难度以及全球持证人数，物以稀为贵。那我们来看看软考的情况怎么样。
软考人数及通过率
我在网上搜到一份2016年南京考区软考数据，可以截图给题主看下：
下面是各个级别的总计数据：
参考率只有56.16%，说明这个考试真的不是那么受重视；通过率36.22%，说明这并不是一个什么稀缺的证。
所以如果题主不是在体制内，不需要评级评职称，好好学下当下流行的前端框架，远远要比考证价值要大。
如果想学大数据，是一定要学习Java内容吗
不一定非要学习Java才能学习大数据。大数据涉及到许多技术和工具，Java只是其中的一种编程语言。尽管许多大数据处理框架（如Hadoop和Spark）使用Java开发，但您也可以使用其他编程语言（如Python、Scala等）来处理大数据。
下面是一些学习大数据的主要内容：
- 基本概念: 学习大数据的基本概念，如数据分析、数据挖掘、数据清洗、数据可视化等。
- 编程语言: 选择一种或多种编程语言学习，如Python、Scala、Java。Python是一个广泛使用的语言，用于数据科学和大数据处理，许多大数据框架都支持Python。Scala同样适用于大数据处理，特别是与Apache Spark结合使用。
- 分布式计算框架: 学习大数据处理的主要框架，如Apache Hadoop（基于Java的MapReduce编程模型）和Apache Spark（支持Java、Scala和Python语言）。这些框架能够在分布式环境中处理和分析大量数据。
- NoSQL数据库: 了解NoSQL数据库的基本概念，掌握常见的NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra、HBase等。这些数据库适用于处理非结构化或半结构化数据。
- 数据仓库与数据湖: 学习数据仓库（如Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake）与数据湖（如Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）的概念，了解它们在大数据处理中的作用。
- 数据处理工具与库: 学习使用数据处理工具和库，如Pandas、NumPy、Dask（Python库）进行数据分析和处理。
- 数据可视化: 掌握数据可视化工具和库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，将数据分析结果以图表形式展示。
- 机器学习: 学习基本的机器学习概念和算法，了解如何使用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等）进行数据分析和预测。
总之，学习大数据并不一定要求学习Java，可以根据个人兴趣选择合适的编程语言。关键是要掌握大数据处理的核心概念和技能，以便在实际工作中解决大数据问题。
作为一名大数据从业者，我来回答一下这个问题。
首先，当前大数据的技术体系还是比较庞大的，并不是所有大数据从业者都需要掌握Java编程，所以也并不是所有人在学习大数据的时候，都需要学习Java。
虽然Java作为一门流行程度比较高的全场景编程语言，在大数据领域有比较广泛的应用，但是可以代替Java语言的编程语言也不少，比如Python、R、Scala、Go等编程语言也都可以完成大数据领域的编程任务。实际上，当前Python的应用更普遍一些，而且由于Python语言比较简单易用，使用Python语言能够在很多场景下提升开发效率。
从当前大数据领域的岗位划分来看，主要分为大数据开发、大数据分析、大数据运维三大部分，这三大部分的很多细分工作岗位都需要掌握一定的编程知识，所以要想从事大数据领域的工作岗位，学习编程往往是绕不过去的。
大数据开发岗位可以划分为两大类，一类是大数据平台开发，另一类是大数据应用开发，通常大数据平台开发岗位属于研发级岗位，而大数据应用开发属于应用级岗位，应用级岗位往往与具体的行业领域关系密切。大数据平台开发对于从业者的要求比较高，需要掌握的知识结构也相对要丰富一些，而且自身要具有较强的研发能力和技术攻关能力，当前有不少研究生会从事大数据平台开发岗位。
Java语言在大数据平台开发领域有比较普遍的应用，比如基于Hadoop的大数据平台开发，通常都会采用Java语言。另外，Python也是大数据平台开发岗位比较常见的编程语言之一。从当前的发展趋势来看，未来Go语言在大数据平台开发领域也许会有更大的空间，这主要得益于Go语言自身效率至上的设计模式。
相对于大数据平台开发来说，大数据应用开发主要与行业应用场景关系密切，在工业互联网时代，大数据应用开发的场景会非常多，而且这些大数据应用开发往往都是基于大数据平台展开的，所以在开发门槛上也相对比较低。大数据应用开发可以采用的编程语言比较多，虽然Java也比较常见，但是在很多场景下，Python语言往往更方便一些。
大数据分析也是当前大数据领域非常重要的岗位之一，虽然近两年大数据分析岗位的增速放缓，但是从长远发展趋势来看，大数据分析岗位的增量空间还是比较大的。大数据分析目前主要基于机器学习和统计学两种方式，不论采用哪种方式，Java语言都不是唯一的选择，实际上，在很多场景下，Python和R往往是更方便的选择。
虽然大数据运维领域对于编程语言的要求并不高，但是掌握编程语言也能够方便运维人员执行运维任务，从目前运维领域的应用情况来看，Python语言的应用更普遍一些，这主要还是得益于Python语言自身的方便性和扩展性。
最后，虽然学习大数据并不一定要学习Java语言，但是由于Java语言在生产环境下有很多应用，而且Java开发岗位往往对于从业者的要求并不高，所以如果学历比较低，同时想增强自身的岗位竞争力，学习一下Java是不错的选择。
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