在《Magic Quadrant for Enterprise Low-Code ApplicatIOn Platforms 2020》中，Gartner預測：“到2024年，低代碼應用開發(fā)將占到應用開發(fā)活動的65%以上?！?/span>

低代碼是不夠的

我看到回到中有人介紹了低代碼就不多說了，雖然低代碼有很多關鍵的優(yōu)勢。但是手動編碼并不是開發(fā)應用程序最困難的部分。管理整個開發(fā)過程的復雜性才是難點。

所以我們需要的是一個超越低代碼功能的平臺，這些功能可以提供復雜業(yè)務實現(xiàn)對應程序的擴展，并在同一平臺內處理或自動化整個應用程序的生命周期。

人工智能輔助開發(fā)： 這可以包括通過對下一步的建議來指導開發(fā)人員，通過智能自動完成和自動數據映射來提高生產率，通過提供對性能和安全洞察力的預測來防止非功能性缺陷，等等。

避免技術錯誤和一致性問題的測試機制： 實時錯誤檢測、使用人工智能支持的樣本數據集自動測試生成、內置測試功能等，幫助開發(fā)人員輕松驗證其應用程序的正確性，并提供高質量的輸出，而無需尋找其他測試機制。

一鍵云部署： 直接從開發(fā)平臺本身將應用部署到生產級云環(huán)境的能力使任何專業(yè)水平的開發(fā)人員都能將其應用交付給目標用戶。

協(xié)作開發(fā)： 這帶來了組織團隊的創(chuàng)造性潛力，可以快速地將應用程序交付給用戶，而無需來回奔波。

所以

低代碼并不是要取代傳統(tǒng)的軟件開發(fā)或者是開發(fā)人員

它的存在應該是填補傳統(tǒng)的開發(fā)方法，提供快速解決方案，滿足數字化轉型的過程所增長的需求。

結論是：應該去了解低代碼。

Java開發(fā)在實際工作中應該提升的是：

【JDK8-18新特性】【編程強化】【數據庫強化】【安全框架SpringSecurity】【報表技術】【模板引擎VelocityTools】【工作流Activiti7】…

2022年Java學習路線圖上線！ – 知乎

如果能夠做到理解馮諾依曼體系，搞清楚硬件與軟件的定義和聯(lián)系，理解計算機工作的過程和指令系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)、CPU、輸入輸出系統(tǒng)等在這一過程中發(fā)揮的作用和扮演的角色。那么在學習編程語言的時候許多基礎問題便會迎刃而解。否則一個絕對0基礎的初學者直接學習編程語言時，可能會遇到很多問題，想象一下，如果一個人不明白CPU的工作原理，要直接去理解多線程，理解重入鎖，理解volatile，或一個人不明白存儲系統(tǒng)和外部存儲介質的區(qū)別，直接去學習IO、NIO、GC的話，其過程必然是充滿困惑的。

想要學好一門編程語言，數據結構是必不可少的知識，搞不清楚復雜算法的程序員。在企業(yè)當中基本就是填空式的增刪改查。然而沒有對高級編程語言的基本入門之前，又是很難理解數據結構和算法的。所以編程語言＝數據結構這是并行學習的。

如果再上升到某一個應用領域的話，要學的就更多。這里不討論，比如我們看到不同的行業(yè)招聘Java程序員的需求肯定側重不一樣的。