Oracle Java – jak aktualizować Javę nie naruszając żadnych licencji

Kim jest Junior Java Developer? Sprawdź, czy nadajesz się do pracy na tym stanowisku – infoShare Academy Blog

Zastanawiasz się nad kursem programowania Java, ale nie wiesz, czy kariera jako Junior Java Developer to coś dla Ciebie? Chcesz dowiedzieć się, czym właściwie jest ten jeden z najbardziej dochodowych języków programowania i co tak naprawdę można w nim tworzyć? Oto Java w pigułce, czyli zbiór najważniejszych informacji, które pozwolą Ci zdecydować, czy ten język programowania jest dla Ciebie! Przekonaj się, czy możesz zostać Junior Java Developerem.

Czym jest Java i dlaczego nie powinno się jej mylić z JavaScript?

Zdarza się, że ludzie rozpoczynający swoją przygodę z IT mylą dwa, znacznie różniące się od siebie języki programowania tzn. Java i JavaScript. Mimo podobnej nazwy, technologie te tak naprawdę mają ze sobą niewiele wspólnego, a różnica jest zasadnicza.

JavaScript jest językiem skryptowym, który działa głównie po stronie przeglądarki. Należy do warstwy front-end, co oznacza, że odpowiada za część systemu/oprogramowania widoczną z perspektywy użytkownika (wizualną).

Java natomiast jest językiem programowania, który uruchamiany jest na tzw. maszynie wirtualnej (ang. JVM – Java Virtual Machine). Jest dojrzałą i stale rozbudowywaną technologią (w marcu 2019 wyszła już 12. wersja Javy), powstałą w 1995 roku jako darmowy projekt open source’owy.

To, co ją charakteryzuje, to ogromna uniwersalność, co oznacza, że ma szereg różnorodnych zastosowań i można ją uruchomić na wielu urządzeniach. Zazwyczaj wykorzystywana jest do usług backendowych, czyli takich, które działają z dala od końcowego użytkownika i na serwerach banków, ubezpieczalni itp. wykonują ogromne ilości operacji dla setek i tysięcy klientów jednocześnie.

Java świetnie sprawdzi się również w tworzeniu aplikacji mobilnych, bo wszystkie aplikacje na Androida są specjalnym rodzajem oprogramowania javowego. Używana jest zarówno przez ogromne korporacje, jak i użytkowników indywidualnych, którzy tworzą aplikacje czysto hobbystycznie.

Dlaczego Java jest tak popularna?

Z międzynarodowego raportu Stack Overflow “Developer Survey 2019” wynika, że Java to piąta najpopularniejsza technologia na świecie. Dane No Fluff Jobs natomiast wskazują, że w Polsce język jest drugim najczęściej występującym wymaganiem w ofertach pracy w IT.

Skąd tak duża popularność Javy? Głównym wyróżnikiem i siłą tej technologii jest ogromna społeczność skupiona wokół niej. Według danych firmy Oracle obecnie na świecie jest aż 9 milionów programistów Java. W ich szeregach znajduje się ogromna rzesza specjalistów, która stale tworzy i rozwija wszelkiego rodzaju dodatki i biblioteki, które udostępnia innym programistom. To nieoceniona pomoc szczególnie dla początkujących, ponieważ może znacznie ułatwić pracę w tym języku, a do tego wpływa na jego wciąż niemalejącą popularność.

Zastosowanie Javy

Ze względu na ogromną uniwersalność tego języka, Java sprawdzi się przy tworzeniu niemalże każdej aplikacji czy programu. Aby jednak lepiej zrozumieć, na czym polega działanie tej technologii, poniżej prezentujemy kilka przykładów jej zastosowania:

systemy bankowe

ubezpieczenia

systemy giełdowe

aplikacje mobilne

aplikacje do wyznaczania optymalnych tras połączeń lotniczych

O popularności Javy świadczy również fakt, że to właśnie z użyciem tej technologii stworzono znane serwisy internetowe, takie jak chociażby Netflix, Amazon, YouTube czy Linkedin.

Jak wygląda nauka Javy?

Nauka Javy to wręcz niekończący się proces. Regularnie wychodzą nowe aktualizacje i dodatki, a programiści związani z tą technologią stale mogą uczyć się nowych rzeczy. – Na samym początku nauki, należy poznać przede wszystkim składnię tego języka, a dopiero później, z czasem uczyć się bibliotek i frameworków – podkreśla Marcin Kwiatkowski, trener w infoShare Academy.

Tworzenie kodu w Javie zazwyczaj rozpoczyna się od aplikacji konsolowych. Jak sama nazwa wskazuje, to takie, które można uruchomić w konsoli – aplikacji tekstowej służącej do operowania plikami na komputerze. Nie mają one interfejsu graficznego, ponieważ w tym przypadku nacisk kładzie się przede wszystkim na to, co najważniejsze na tym etapie, czyli właśnie wspomnianą składnię języka, a elementy konfiguracyjne, ważne w dalszym rozwoju, grają tu mniejszą rolę. Rozwiązanie to jest bardzo dobre na start. Pomaga zobrazować, na czym polega praca Java Developera i pozwoli szybko zweryfikować, czy dana osoba odnajdzie się w tym zawodzie.

Sprawdź, nadchodzący zdalny kurs Java od podstaw z trenerem na ŻYWO. Myślisz o zmianie zawodu i wejściu do świata IT?

Kto odnajdzie się na stanowisku Junior Java Developera?

Zanim odpowiemy na pytanie, jak wygląda nauka tego języka i jakie umiejętności trzeba posiadać, aby zostać programistą Java, warto zastanowić się, jakie osoby sprawdzą się na takim stanowisku. Przede wszystkim należy mieć na uwadze, że programując w back-endzie, efekty pracy są właściwie niewidoczne z perspektywy użytkownika czy klienta. Java działa po stronie serwera, tak więc polega głównie na pisaniu kodu, którego efekty są widoczne dopiero po wywołaniu wybranej funkcji. Dlatego właśnie na takim stanowisku nie odnajdą się osoby, którym zależy na wizualnych i dostrzeganych przez użytkowników aspektach swojej pracy.

Praca Java Developera wiąże się z wykorzystywaniem baz danych i tworzeniem odpowiednich algorytmów. Wymaga zdolności analitycznych i polecana jest osobom preferującym nauki ścisłe. Na takim stanowisku z pewnością odnajdą się ludzie, którzy lubią rozwiązywać problemy, a także wszelkiego rodzaju łamigłówki i zagadki logiczne. Od programisty wymaga się logicznego myślenia, ponieważ tworząc kod musi wiedzieć, co powinien zrobić, aby zoptymalizować i usprawnić swoje działania.

Jakie cechy i umiejętności – poza programistycznymi – warto rozwijać?

Nasi trenerzy zwracają również uwagę na to, iż do pracy w Javie potrzebna jest chociażby podstawowa znajomość angielskiego. Cała dokumentacja dostępna jest głównie w tym języku, ale też dobrą praktyką jest tworzenie kodu w tym języku.

Należy pamiętać, że praca w IT jest jak gra zespołowa i nie można tu działać zupełnie indywidualnie. Według danych No Fluff Jobs, programiści Java pracują zazwyczaj w 5-10 osobowych teamach developerskich. Dlatego umiejętności miękkie odgrywają tu bardzo znaczącą rolę. Od specjalistów IT oczekuje się nie tylko, że będą potrafili dogadać się z członkami zespołu, ale także będą aktywnie uczestniczyć w dyskusjach dotyczących projektu.

Warto również podkreślić, że programowanie to zajęcie dla osób, które naprawdę się tym pasjonują. Według raportu Stack Overflow Developer Survey 2019, aż 80,2% ankietowanych programistów przyznało, że kodowanie to ich hobby. Jak podkreślają nasi trenerzy – branża IT kusi wysokimi zarobkami, ale ciężko byłoby odnaleźć się w niej ludziom, którzy nie lubią swojej pracy.

Jeśli nadal nie wiesz, czy Java jest dla Ciebie – warto porozmawiać ze znajomymi, którzy pracują już na takim stanowisku. Możesz też wybrać się na bezpłatną rozmowę z konsultantem oferowaną przez infoShare Academy.

Słowniczek pojęć związanych z Javą

Java SE (Java Standard Edition ) – zbiór narzędzi służących do pisania aplikacji w Javie

(Java Standard Edition ) – zbiór narzędzi służących do pisania aplikacji w Javie Java EE (Java Enterprise Edition) – środowisko służące do tworzenia aplikacji internetowych dla korporacji

(Java Enterprise Edition) – środowisko służące do tworzenia aplikacji internetowych dla korporacji JRE (Java Runtime Environment) – środowisko wymagane do uruchamiania aplikacji w Javie

(Java Runtime Environment) – środowisko wymagane do uruchamiania aplikacji w Javie JDK (Java Development Kit) – oprogramowanie służące do tworzenia aplikacji w Javie

(Java Development Kit) – oprogramowanie służące do tworzenia aplikacji w Javie Java ME (Java Micro Edition) – środowisko umożliwiające tworzenie w Javie aplikacji dla urządzeń mobilnych i zintegrowanych

(Java Micro Edition) – środowisko umożliwiające tworzenie w Javie aplikacji dla urządzeń mobilnych i zintegrowanych JVM (Java Virtual Machine) – wirtualna maszyna Javy, czyli program, za pomocą którego uruchamiamy programy napisane w Javie na dowolnym urządzeniu

Źródła:

5 najlepszych języków do programowania sztucznej inteligencji, których warto się nauczyć

Wraz z rosnącą popularnością sztucznej inteligencji, wzrasta także zapotrzebowanie na wykwalifikowanych w tej dziedzinie specjalistów. Sztuczna inteligencja to przyszłość, dlatego wielu developerów decyduje się rozwijać swoje umiejętności właśnie w tym obszarze. A jaki język programowania będzie najlepszy do tworzenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji? Sprawdź naszą subiektywnę listę pięciu najlepszych z nich w 2020!

1. Python

Od wielu lat Python jest niezmiennie najlepszym i najbardziej popularnym językiem do programowania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML).

Jest liderem większości rankingów w tej kategorii, a jego największą przewagą konkurencyjną stanowi jego przejrzystość oraz ogromna liczba dostępnych bibliotek i frameworków przeznaczonych do uczenia maszynowego.

Python to również jeden z najłatwiejszych do nauki języków programowania, dlatego jest popularnym wyborem nie tylko wśród programistów, ale również matematyków, lekarzy czy analityków związanych ze sztuczną inteligencją.

Popularność

Według wyników najnowszego badania Stack Overflow, Python jest czwartym najpopularniejszym językiem programowania. Co więcej, w tym samym opracowaniu został on uznany także za najszybciej rozwijającą się technologię.

Jeśli chodzi najpopularniejsze języki do uczenia maszynowego, Python nie ma sobie równych. Jest liderem wielu zestawień, w tym m.in. rankingu opracowanego przez Githuba.

Zalety Pythona

czytelny i łatwy do nauczenia

ogromna liczba bibliotek i użytecznych narzędzi do do uczenia maszynowego

popularność i duża społeczność

wiele użytecznych repozytoriów uczenia maszynowego

łatwy do zintegrowania z innymi językami programowania

Wady Pythona

ograniczenia prędkości

ograniczone możliwości w kwestii designu

nie nadaje się do tworzenia aplikacji mobilnych i gier

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

TensorFlow – szybka, elastyczna biblioteka do pracy ze zbiorami danych i uczeniem maszynowym

– szybka, elastyczna biblioteka do pracy ze zbiorami danych i uczeniem maszynowym PyTorch – framework do uczenia maszynowego, który przyspiesza proces od badań nad prototypowaniem do wdrożenia produkcyjnego

– framework do uczenia maszynowego, który przyspiesza proces od badań nad prototypowaniem do wdrożenia produkcyjnego Scikit-Learn – biblioteka skupiająca się na modelowaniu danych, zapewnia prostą integrację z innymi bibliotekami do uczenia maszynowego.

– biblioteka skupiająca się na modelowaniu danych, zapewnia prostą integrację z innymi bibliotekami do uczenia maszynowego. Keras – biblioteka open-source do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, używana do złożonych obliczeń matematycznych i szybkiego przetwarzania dużych zbiorów danych

2. Java

Java jest jednym z najpopularniejszych i najlepiej płatnych języków programowania na świecie. To tzw. język programowania ogólnego przeznaczenia, co oznacza, że jest bardzo elastyczny. Java jest o wiele trudniejsza do nauczenia niż Python, co sprawia, że jej przyswojenie wymaga znacznie więcej czasu.

Jest to język, który stosuje typowanie statyczne, co sprawia, że jest stosunkowo łatwy do debugowania. Programiści uwielbiają Javę za jej łatwość obsługi oraz możliwość obsługiwania większości dostępnych platform. Co więcej, Java jest bardzo bezpiecznym i skalowalnym językiem, w związku z czym stanowi doskonałe rozwiązanie w projektach o dużej skali.

Warto też dodać, że najnowsza wersja Javy usprawniła kilka przydatnych funkcji do uczenia maszynowego, takich jak klasy string czy metody rozpoznawania wzorców.

Popularność

Według raportu Stack Overflow Developer 2019, Java jest obecnie piątą najpopularniejszą technologią i trzecim najpopularniejszym językiem backendowowym na świecie.

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, technologia ta znajduje się na czwartym miejscu najpopularniejszych języków do uczenia maszynowego w rankingu Githuba.

Mimo, że popularność Javy w ostatnich latach nieco zmalała, nadal jest ona stabilnym językiem o silnej pozycji rynkowej.

Java – zalety

możliwość wdrożenia na różnych platformach

popularność i duża społeczność

wiele bibliotek open-source

możliwość szybkiego i łatwego debugowania

dobre rozwiązanie do aplikacji mobilnych

Java – wady

wysoki próg wejścia

potrzebuje wirtualnej maszyny (JVM) do działania

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

Weka – łatwa w użyciu biblioteka do analizy i eksploracji danych oraz modelowania predykcyjnego

– łatwa w użyciu biblioteka do analizy i eksploracji danych oraz modelowania predykcyjnego Massive Online Analysis (MOA) – biblioteka do uczenia maszynowego, przydatna szczególnie do pracy na dużych zbiorach danych oraz do tzw. internetu rzeczy (Internet of things)

– biblioteka do uczenia maszynowego, przydatna szczególnie do pracy na dużych zbiorach danych oraz do tzw. internetu rzeczy (Internet of things) Java-ML – zbiór algorytmów uczenia maszynowego do wyboru funkcji, wstępnego przetwarzania, klasyfikowania i grupowania danych

3. JavaScript

JavaScript jest wbudowany we wszystkich przeglądarkach internetowych, więc nie wymaga pobierania żadnych kompilatorów ani dodatkowego oprogramowania. Język ten jest stosunkowo łatwy do nauki, dlatego często poleca się go początkującym programistom.

JavaScript jest językiem front-endowym używanym głównie do tworzenia:

dynamicznych stron internetowych,

standardowych aplikacji webowych,

progresywnych aplikacji webowych.

A dlaczego JavaScript jest również właściwym wyborem do rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji? Przede wszystkim, posiada on kilka wysokiej jakości narzędzi i bibliotek do uczenia maszynowego. Dobrym przykładem jest TensorFlow.js, który działa bezpośrednio w przeglądarce i otwiera programistom wiele nowych możliwości. Co więcej, pozwala on na wizualizację wyników algorytmów uczenia maszynowego na webowym pulpicie.

Popularność

Zarówno według rankingu Stack Overflow, jak i Githuba, JavaScript jest najpopularniejszą technologią na świecie.

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, tu popularność JS jest nieco mniejsza (3 miejsce wśród najpopularniejszych języków maszynowych hostowanych na Githubie), co nie zmienia faktu, że w tej dziedzinie także odgrywa ważną rolę i zasługuje na uwagę.

JavaScript – zalety

dobrze współpracuje z innymi aplikacjami

dobra prędkość

wiele użytecznych, szybko rozwijających się bibliotek do uczenia maszynowego

popularność i wsparcie społeczności

JavaScript – wady

brak możliwości debugowania

bezpieczeństwo po stronie klienta

obsługa przeglądarek (JS jest inaczej interpretowany w różnych przeglądarkach)

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

TensorFlow.js – popularna biblioteka do uczenia maszynowego, umożliwiająca korzystanie z modeli ML bezpośrednio w przeglądarce

– popularna biblioteka do uczenia maszynowego, umożliwiająca korzystanie z modeli ML bezpośrednio w przeglądarce Brain.js – open-source’owa biblioteka JS służąca do uruchamiania i przetwarzania sieci neuronowych

– open-source’owa biblioteka JS służąca do uruchamiania i przetwarzania sieci neuronowych ml.js – grupa repozytoriów i narzędzi do ML, w tym algorytmów regresji, sztucznych sieci neuronowych, wspierających bibliotek do statystyki i wiele innych

4. Język R

R to dynamiczny język programowania, uważany za jeden z najlepszych rozwiązań wykorzystywanych w statystyce, analizie predykcyjnej i innych działaniach związanych z nauką o danych. Język R jest łatwy do zrozumienia, szczególnie dla osób, które miały już do czynienia z programowaniem w jakimkolwiek języku. Nie wymaga skomplikowanej wiedzy, ponieważ posiada wiele gotowych do użycia pakietów, bibliotek i materiałów, które mogą pomóc na niemalże każdym etapie procesu tworzenia oprogramowania.

Popularność

Według Stack Overflow, tylko 5,8% programistów zna język R, a to stawia go na 17 miejscu na liście najpopularniejszych technologii.

Pomimo stosunkowo niewielkiej popularności, R często pojawia się w rankingach najlepszych języków programowania sztucznej inteligencji. Przykładem może być wspomniana już wcześniej lista Githuba, gdzie zajął 8. miejsce.

Język R – zalety

sprawdzone rozwiązanie do statystyki i analizy

użyteczny w pracy z dużymi zbiorami danych

wiele przydatnych bibliotek i frameworków do uczenia maszynowego i rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji

pozwala na pracę nad różnymi paradygmatami programowania

Język R – wady

ograniczenia prędkości

trudny do nauczenia dla początkujących programistów (zalecany jako drugi język programowania)

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

Dplyr – potężna biblioteka o prostej składni, używana w procesie manipulacji danymi

– potężna biblioteka o prostej składni, używana w procesie manipulacji danymi Ggplot2 – stara, obszerna biblioteka do wizualizacji i graficznej prezentacji danych

5. Go

Go nie jest tak popularny jak Python, Java, czy JavaScript, ale jest jednym z najszybciej rozwijających się języków do uczenia maszynowego. Jego główną zaletą jest szybkość, w czym znacznie przewyższa Pythona.

Pomimo swojej młodości (został wprowadzony na rynek w 2009 roku), język ten ma wielu zwolenników. Programiści wybierają go przede wszystkim do pracy nad infrastrukturą danych i dużymi projektami.

Popularność

Go to kolejny niszowy język, ale jak już wspominaliśmy, jest to jedna z najszybciej rozwijających się technologii! W porównaniu z rokiem 2018 i 2019, popularność Go wzrosła aż o 147%! Biorąc pod uwagę, że ma on zaledwie 11 lat, można snuć przypuszczenia, że w przyszłości jego znaczenie i pozycja na rynku znacznie wzrośnie.

Go – zalety

szybkość

wbudowane środowisko testowe

inteligentna standardowa biblioteka

dobry do tworzenia infrastruktury

Go – wady

stosunkowo niewiele bibliotek

młodość i mała popularność

Biblioteki przydatne do programowania AI i ML

GoLearn – nowa biblioteka do uczenia maszynowego, zawierająca kilka użytecznych metod i algorytmów, takich jak sieci neuronowe czy regresje logistyczne

– nowa biblioteka do uczenia maszynowego, zawierająca kilka użytecznych metod i algorytmów, takich jak sieci neuronowe czy regresje logistyczne GoML – biblioteka używana do uogólnionych modeli liniowych, regresji logistycznej, perceptronu, klasyfikacji tekstu i wielu innych

Podsumowanie

Obecnie na rynku istnieje wiele języków programowania, które mogą być z powodzeniem używane w rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji. Dzisiejszy rynek IT wymaga jednak specyficznego podejścia do każdego projektu, dlatego zanim zdecydujesz się skorzystać z konkretnego rozwiązania, powinieneś rozważyć, która technologia najlepiej spełni Twoje oczekiwania.

Oracle Java – jak aktualizować Javę nie naruszając żadnych licencji

Oracle Java – jak aktualizować Javę nie naruszając żadnych licencji

Oracle zmienił zasady gry i od lutego 2019 r. nie udostępnia już darmowych update dla swojego Java Virtual Machine (JVM). Z publicznych pakietów aktualizujących oprogramowanie Java SE 8 mogą korzystać tylko te firmy, które wykupią komercyjną licencję. Dlatego przygotowaliśmy specjalny webinar poruszający zagadnienia związane z procesem migracji z Oracle JVM na inne certyfikowane JVM. W czasie prezentacji zostanie poruszony temat wsparcia firm trzecich oraz narzędzi, które ułatwią proces migracji infrastruktury middleware z Oracle JVM na inny certyfikowany JVM. Pokażemy również w praktyce, jak zachowuje się klaster JBoss Enterprise Application Platform i aplikacja na nim osadzona, przy wykorzystaniu kilku różnych certyfikowanych JVM.

Webinar jest przeznaczony dla administratorów serwerów aplikacyjnych i osób zajmujących się infrastrukturą opartą o Java, a także managerów IT, którzy zastanawiają się, jak uniknąć negatywnych skutków wstrzymania darmowych poprawek Javy przez firmę Oracle i ryzyka „przyspawania” do starej technologii. Jeszcze jest czas, żeby podjąć stosowne decyzje, lecz jest go coraz mniej.

Zakres poruszanych tematów:

Dlaczego całe to zamieszanie?

Prawie wszystko o OpenJDK