想必大家都对软件开发特别感兴趣，但是又不知道软件开发到底是怎么一回事，小编在这里给大家介绍一下软件开发需要的技能：

1、理解计算模型和框架:顺序计算、并发计算(并行计算、 分布式计算) ;

2、高效的数据处理:熟悉常用数据结构和算法设计，能够针对计算目标设计高效的数据结构和算法并实现之，满足性能需求;

3、大容量的数据管理与检索:至少精通一种主流数据库 ，从 数据处理中分离出的一种专i门针对大量应用数据实时检索要求的技术;

4、系统底层机制:进程、信号、内存管理、API 等,理解相关概念及实现，熟悉使用Linux、Mac、OS、Windows至少一种操作系统;

5、进程的网络通信: TCP IP socket，RPC ，Http ，列化与反序列化，熟悉网络程序设计的底层原理;

6、编程语言:面向过程、面向对象、脚本语言、函数型、 浏览器语言等，最好每种类型语言掌握一种等。

想必大家对软件开发有一个基本的了解了，下面小编介绍的是编程语言里面最火的java语言：

Java是由Sun公司于1995年5月推出的面向对象的程序设计语言。

Java继承了C++语言面向对象技术的核心，又舍弃了C++语言中的指针、运算符重载以及多重继承的特性，同时引入了泛型编程、类型安全的枚举等特性，使Java成为简单、面向对象、分布式、解释性、健壮、安全与系统无关、可移植、高性能、多线程和动态的语言。

随着互联网的迅猛发展，Java已经成为重要的网络编程语言，被广泛应用于企业级Web应用开发和移动应用开发。

java学习路线：

java资源：java坦克大战项目300集和23种设计模式

坦克大战项目

23种设计模式

java互联网架构师

互联网架构师是整个互联网的框架核心，他掌控了整个互联网的主心骨，一个好的架构就能搭建一个完美的互联网平台。

系统架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力,能把各种目标需求进行不同维度的扩展，为目标客户提供更为全面的需求清单。

架构师在软件开发的整个过程中起着很重要的作用。

1、领导互联网产品实施和设计；负责系统架构整体设计，技术架构选型，并主导功能模块设计、数据结构设计、对外接口设计；

2、承担系统核心功能的研发工作；负责核心技术问题的攻关，系统优化，协助解决项目开发过程中的技术难题；

3、负责与相关技术合作团队的技术协调，指导其他工程师的设计工作；

4、积极了解业界发展、互联网相关新技术及趋势，规划公司未来技术架构方向。

java互联网架构师学习路线：

架构师资源：

Python大数据全栈工程师

大数据大数据不只是一个独立的学科了，架构师会用到很多分布式技术，来自于大数据生态，数据分析师必然基于大数据生态技术，测试工程师必然对接大数据生态技术之上，机器学习、人工智能离不开大数据的优质数据源，2016年国文红头文件《大数据发展计划纲要》后，政府项目，高等院校大数据专业，企税优策等都在扩大大数据技术的落地，因为大数据是刚需，是现代互联网的融合点，是每个人每个专业都要学习的技术！我们讲述hadoop生态技术原理源码，数据加工治理，数据质量，数据仓库、ETL，实时计算，技术选型，企业级大数据平台搭建，kylin、flink、nifi等热点技术详解，附赠机器学习算法和部分人工智能算法，整合出量化投资项目，从理论到实践，为每个IT人规划最精准的必经之路！

大数据学习路线：

大数据学习资源：Hadoop208集

AI 人工智能工程师

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。

应用领域

机器翻译， 智能控制， 专家系统， 机器人学，语言和图像理解， 遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家 周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。

安全问题

人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。

实现方法

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如 文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

思维模拟

人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的 机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。

人工智能学习路线：

人工智能学习资源：

小编耗时三天终于把java、架构师、大数据和人工智能学习路线和资源整理完了，需要这些资源的小伙伴，就可以：

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