软件开发工程师培训课程

很多学生都对软件工程专业非常有兴趣，那么，软件工程专业都要学习什么呢？主要课程有哪些呢？下面和我一起来看看吧！

其实软件工程师是一个广义上的概念，狭义上可以分为软件设计师、软件架构师、程序员等一系列职位，了解了就业方向后，那么学习软件工程师要学哪些内容呢？在长沙市一度软件教育，首先最基础的需要学习编程语言、数据库技术等，另外根据企业和社会的需要学习时下最前沿的技术：JAVA 、STRUTS等。

课程后期还会安排职业素养课程，比如有效沟通、职场礼仪、模拟面试，学员毕业后不仅拥有软件工程师相应的技能，在综合素质方面也会成长为企业需要并看重的合格人才。

通过以上的介绍，相信对软件工程师需要学习哪些内容心里有普了。

软件工程师的就业方向非常多，下面我整理了几个方向，供大家参考！

可视化编程

掌握程序设计方法及可视化技术，精通一种可视化平台及其软件开发技术。获取Delphi程序员系列、Java初级或VB开发能手认证。

就业方向：企业、政府、社区、各类学校等可视化编程程序员。

WEB应用程序设计

具有美工基础和网页动画设计能力，掌握交互式网页程序的设计技术，能进行网站建设和维护。获取Macromedia多媒体互动设计师或Delphi初级程序员或Delphi快速网络开发工程师认证。

就业方向：企业、政府、社区、各类学校等WEB应用程序员。

软件测试

掌握软件测试的基本原理、方法和组织管理，精通软件测试工具。获取ATA软件测试工程师或Delphi初级程序员或Java初级程序员认证。

就业方向：企业、政府、社区、各类学校等软件测试员。

数据库管理

能应用关系范式进行数据库设计，精通SQL语言，胜任数据库服务器管理与应用工作。获取Oracle数据库管理或SQL Server数据库应用或Windows XP应用认证。

就业方向：企业、政府、社区、各类学校等部门的中、大型数据库管理员。

作为“朝阳行业”，软件行业的发展虽然也受到了全球金融危机的影响，但就目前的发展形势来看，软件工程专业在未来多年内仍然将是就业形势比较好的专业。2009年就业调查报告显示，软件工程就业率及就业工资水平均居高校各专业前列。这主要源自于软件行业的快速发展和政府经济结构调整而对软件人才的迫切需求，据估计，我国目前存在着80万的软件人才缺口，而对软件人才的需求也以每年20%的速度递增。

未来几年，国内外的高层次软件人才仍旧处于供不应求的状态。目前软件工程专业毕业生主要在各大软件公司、企事业单位、高等院校、各大研究所、国防等重要部门从事软件设计、开发、应用与研究工作。有数据表明，我国软件出口规模达到215亿元，软件从业人员达到72万人，在中国十大IT职场人气职位中，软件工程师位列第一位，软件工程人才的就业前景十分乐观。

线性代数：如何将研究对象形式化？事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。 概率论：如何描述统计规律？除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。 数理统计：如何以小见大？在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。 最优化理论： 如何找到最优解？本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。 如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。

1.学习使用Java/.NET语言开发Web应用,熟悉主流技术框架,培养有良好的编程习惯;2.学习常用的关系型数据库产品(MySQL、Oracle),并学会使用SQL和PL/SQL进行数据库编程;3.学习HTML、XML、JavaScprit、ajax、Web Servrice等WEB技术;4.熟悉Linux系统操作。

JAVA是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由SUN公司推出的JAVA程序设计语言和JAVA平台的总称，JAVA应用主要由四大方向：JAVA桌面应用、WEB应用、企业级应用和嵌入式应用，具体点能干什么呢？如：Hadoop大数据处理、Android 开发、服务器开发、网站、软件开发工具、自然语言处理等等。Java软件工程师主要学习：首先，无论你以后从事Java的那个方向，web后台开发还是Andrio开发，那么你都需要先学习Java的基础知识。比如8种数据结构，String的常用方法，流程控制语句等基础知识。这些基础知识的学习可以去查找相关资料，也可以报课程学习。其次，当掌握了基础知识之后，你需要学习java的进阶知识，进阶包括多线程、反射、过滤器、监听器、连接池、事务、静态代理、动态代理等相关技术。那么高级就需要学习JAVA的内存模型，虚拟机，以及Java源码等，这个阶段很多都需要根据项目实战来进行加深理解。如果是自学，很难接触到市场上真实的实战项目。由于java应用面比较广，可以用来做行业软件、互联网软件以及大数据等软件的开发。后面要根据自己想做的方向去学习java在这个方向的主要框架，针对这些框架去学习。例如用于行业OA以及ERP的框架SSH和Spring MVC。用于互联网后台的框架SpringBoot微服务以及SpringCloud框架。大数据分Hadoop框架，自己storm的流式处理框架。JAVA是目前全世界最广泛最实用的编程语言，JAVA本身的分类很多，如果要全部掌握，需要大量的时间。Java的发展前景目前来讲还是非常不错的，在国内的用人需求及薪资都很高。有对Java感兴趣的同学就赶快学习起来吧，既然选择要学Java语言现在就去做，现在永远比未来早。时不等人，抓紧时间开始学习之旅吧。学习没有捷径，希望大家都能少走一些弯路，在学习Java的道路上一往无前，学有所成！

第一阶段，Java SE基础：Java环境搭建、Java流程控制语句-for循环、switch选择判断、循环嵌套、数组bai拷贝、多维数组、final关键字、构造函数的调用、类的访问权限和路径、面向对象高级特性、Java异常处理、Set，Map，List接口及接口实现类、Java线程、同步阻塞、JavaIO流、文件的操作，复制，读写，删除等。第二阶段，JavaWeb：MySQL安装、管理、创建数据库、MySQL UPDATE 查询、Mysql高级操作、JDBC、JDBC数据库连接操作，JDBC动态Sql处理、 网页重定向、 新增的注解支持、AJAX、responseText属性详解等。第三阶段，Java高级框架-SSH：Struts2异常处理、Struts2+Log4j集成、Struts2和JSON实例、Hibernate5、Hibernate集合映射、Hibernate组件映射、、SpringAOP + AspectJ框架、Spring 与其它Web框架集成、Spring Hibernate支持等。第四阶段，Java高级框架-SSM：SpringMVC、Spring MVC生成JSON数据、MyBatis、MyBatis 环境配置及入门、Mybatis set标签、Mybatis trim标签、Shiro、Shiro快速入门教程、Shiro Web应用等。第五阶段，SpringBoot+VUE全栈框架：SpringBoot、全局异常处理、过滤器监听器、EHCache缓存、SpringBoot Quartz定时任务、Vue、 安装、模板语法、计算属性、事件处理器、 自定义指令、 路由等第六阶段，特色课程：ActiveM环境搭建、生产者和消费者、消息持久化操作、RSA数字加密算法、Codebar条形码生成器、zxing二维码生成器、HighCharts统计图、Echarts统计图、网络播放器ckplayer、嵌入式网络播放器，可以浏览器和移动端随意使用第七阶段，互联网框架的高级应用1：分布式服务框架的理解，Dubbo架构设计详解及其核心要点，框架运行原理分析、SpringData数据访问、Lucene搜索引擎、Lucene的全文搜索服务器介绍、索引建立方式、Solr海量数据搜索引擎、Socket网络通信、实现RMI远程对象通讯、使用JMS消息服务、Kafka分布式消息系统、WebService与Restful WS等第八阶段，互联网框架的高级应用2：Spring Security安全框架、实现Web应用安全控制、缓存应用与EhCache框架、OSCache与JBossCache框架、MyBatis与Hibernate缓存机制、NoSQL应用与SQL调优、MongoDBNoSQL数据库、Redis内存数据库、实现Redis Session共享、SQL语句的优化、实现数据库读写分离、WEB应用集群及性能优化、Maven项目管理工具、Web服务器负载均衡、实现Nginx与Tomcat集群、使用LoadRunner测试工具、性能优化之内存调优、代码优化与重构的方法等。 对java有兴趣的小伙伴们，不妨先从java入门开始！B站上有很多的java教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。