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酸酸小信箱收到的問題：
請教各位前輩，45歲的小企業mis，
主要管windows domain 和維修PC，intranet。
會用linux上joomla架設網站，用php修改模組故障的地方。
自已拉線架設機房。
自已搞跨縣市總機系統和節費系統。自已拉線監視、保全系統。
近幾年主要在導入會計系統，web版收費系統，外包企業網站，外包手機app
前一個工作結束了。
若不考慮現在的薪水，要轉職的話去學Java未來發展性會比較好嗎？(以前看過head
first java但工作上沒用到)
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我的回答：
就直接一點切入主題吧。
今天來說，可以期望原文事主大約約６５歲退休。
所以，事主的工作歲月大約就大約還剩２０年。
（當然，很多老人退休後錢包緊緊還是會去做一些零散的工作或是保全類工作，但就不是
今天討論點）
今天來說：
Java工作主要有３個主流：
１）
替大公司／銀行開發其商業系統。
你很可能會在某家software vendor house內拿吃不太飽，但日子還算過得去的薪金。
其技術要求很多時不會真的很高。
很多時架構都有前人做好了，在技術面上你就是一隻copy-cat跟好團隊來做就好。
你的主要工作，是通靈（大誤），把客戶的商業需求，寫成實際性的程式碼。
跟客戶溝通好，然後替自家雷隊友擦屁股，追趕（他喵的）PM的空想時間表，就是你的日
常。
２）
android開發上，不是每一個專案都轉了用kotlin的。
有一些還是繼續在用java的。（如果寫好了又活得好好的，老闆不會肯付錢重寫的）
但是，你要有心理準備：
今天還在用java的老專案，有不少都是有點雞肋不好吃的。
３）
在一堆近代語言還沒面世前。
java是C10K系統的主流。（近代就Go / Rust為主流）
一堆backend高效能系統還是用java來寫的。
（cassindra，HBase，ElasticSearch也是java寫的）
這些系統還是要高手來支援的。
（註：這些職缺至少５年backend經驗才會碰到的，短期內應該跟你無關）
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（抱歉以下說話會非常刺耳）
其實很多人在你的原串都有留言了。
我也是相同看法：
現在你的技能，有點散。接觸的東西很多，但是就是停在淺水區。
這從來都是職場大忌的。
因為如果只停在淺水區，年輕人去摸２天就會上手的程度。
你的體能和大腦靈活度都會輸給年輕人，而且只會越來越輸得大的。
今天，你第一件要問的：
絕對不是Java（或任一語言／工具）該不該學。
從來都是先挑目標，然後才去決定手段和工具的。
別被那堆「學了ＸＸＸ，然後就年薪百萬了」廣告迷惑。
都４５了，應該都工作近２０年了。我想你應該對自己個性，能力都有一定摸清的。
（你自己心中知道就好，不用跟別人說)
（如果到今天還不了解自己，我真心建議你Alt-F4不要看下去了）
我會很很很真心建議你：
你還能工作的日子不長了。
先問真自己能力，喜好是那一邊。
風險能接受到什麼程度，然後再來決定怎轉職吧。
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軟體業工師師類路線：
１）
前端工程師。
（強烈建議你去Frontend版問詳情）
這對技術有一定要求。
另外，很很很重要一點：你要對美術／設計方面有一定認知的。
大公司當然會有專門的美術，設計師。但是很多小公司／小專案，前端就是也要做網站設
計。
如果覺得textmode是人類最好的UI，這路線不合你。
２）
SRE / Devops
相對來說。
這不吃天份，但超高度吃耐心和細心的工作。
要寫出k8s當然吃天份。
但是要把系統架到k8s上，主要吃的就是你有沒有好好看好官網，然後細心地把東西一步
一腳印去實踐出來。
使用docker / k8s這些，還有系統當掉／變慢的查錯工作，其實真的不太吃天份的。
時間花下去，相同的東西你面對過一次，下次就自然更快地解決問題。
３）
後端工程師
很很很認真一句：
大多數普通人都不是直接地當後端工程師的。
當然，如果你是名牌大學畢業，然後成績超好，進了一流大公司的那是另話。
如果你要走後端，很多時間你都是全端開始（其實是雜工，主管叫你做什麼就做什麼）
然後一點一點比較多地摸backend / database，然後才不知不覺地變後端工程師的。
這路線嘛。
初期真的不太吃天份，也不太吃基礎知識的。
某些人一直說沒上大學也沒差，我只能回說：「在KFC負責烤雞肉的，也不用英文好啊，
人家還不是在跨國大公司上班？」
但是，天份和基礎知識，絕對是你中後期決定你能走多高多遠的最大因素。
基本上，如果不是電腦本科畢業的人要走這路線，除非去後補所有大學會教的知識（
google都有，但很吃時間去補回），否則這路線不會走得遠的。
４）
DBA
純種的DBA早便一點一點在沒落中。
用aws RDS，大半backup / failover都由aws自動做好，那還要專職DBA來做什麼？
今天DB問題：
94.87%都是軟體層面亂用DB，最終讓DB趴掉。
所以，很多公司要解決DB問題，很多時都是找「有DB能力的後端人」，或是「有DB能力的
SRE」，而不是單純的DBA。
想去上一下MSSQL / Oracle課程，然後就能當DBA的。真的想也不用想了。
５）
Data Engineer
（這部份請去問python版）
這是把資料整理，把data pipeline建好讓data scientist去進一步跑分析的職位。
天份需求一般，programming技能需求也沒backend / frontend高深。
建data pipeline部份：
這很多時跟SRE一樣，也是沉悶工作，單純跟好文份一步一步串起來就好。不吃天份但高
度吃細心耐心的。
data cleansing部份：
超吃細心耐性的。
像是身高177m這些，常常是你看到結果不對，然後人眼一步一步查看資料去除錯的辛苦煩
人工作。
（註：身高177m算簡單級別了，很多時你要對比多組不同來源的數據你才看出有問題的）