数据分析和软件开发 数据分析和软件开发选哪个好呢
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析和软件开发的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析和软件开发的解答，让我们一起看看吧。
计算机科学与技术，软件工程，和数据科学与大数据技术哪个就业面更广？
如果你打算成为一名数据分析师，希望能提升数据获取数据分析、数据可视化的水平。但是网上资料一大堆，完全零基础的你该从哪开始学习？视频下载了很多，无法坚持学习？经常遇到问题，却得不到及时解决，浪费大量宝贵时间。
谢邀，先说答案：
这三个专业中，计算机科学与技术的就业面更广。
看起啦，问题中的三个专业“计算机科学与技术”，“软件工程”，“数据科学与大数据技术”都是本科专业。
计算机科学与技术是老牌经典专业，学习内容全面，就业范围广，也适合进一步深造。简单的说，这一专业要教会学生深入全面的理解计算机软硬件系统，并具备一定开发能力。就业面最广，除了互联网和应用软件开发，还可面向底层软件、嵌入式系统、芯片（架构和前端开发）等领域。
计算机科学与技术可以理解为正统计算机科学。
软件工程专业，是计算机科学与技术的分支专业，主要研究的是软件工程，参考IEEE对软件工程的定义：
“软件工程是开发、运行、维护和修复软件的系统方法”
万事开头难，没有什么事情是很容易做的，选择了你就做好投入的准备，当然如果三天打鱼两天晒网，再容易学的专业也是空谈，不过网络工程专业还是比较容易学的，只要肯下功夫一定可以。
万事开头难，没有什么事情是很容易做的，选择了你就做好投入的准备，当然如果三天打鱼两天晒网，再容易学的专业也是空谈，不过网络工程专业还是比较容易学的，只要肯下功夫一定可以。
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。
首先，计算机科学与技术专业是比较传统的计算机专业，特点是知识结构比较全面，学生未来的选择空间比较大，不论是选择就业还是考研都比较适合。计算机科学与技术专业的学科建设时间比较长，很多高校都会设立该专业，不仅选择空间比较大，而且选择该专业也会有一个比较好的学习体验。如果仅仅从就业面来考虑，计算机科学与技术专业还是具有一定优势的。
软件工程专业在近些年来有非常好的就业表现，如果没有读研的打算，本科期间选择软件工程专业是不错的选择。软件工程专业比较重视软件开发和软件管理方面的知识，课程体系当中也有很多实践环节，不少高校也会与大型科技企业联合设立一些实验室，这也会为学生提供更多的实践场景。
大数据专业是近几年刚设立的专业之一，从行业发展趋势和人才需求趋势来看，大数据领域的人才需求量还是比较大的，而且不少岗位的附加值也比较高，这一点从近几年大数据方向研究生的就业情况就有所体现。
大数据专业是一个进可攻退可守的选择，进可以选择从事人工智能领域的相关岗位，退可以选择从事传统的软件开发岗位，随着大数据技术开始逐渐在产业领域落地应用，未来大数据人才的需求量还是比较大的。如果学习能力比较强，而且数学基础比较好，也可以重点考虑一下大数据专业。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么？哪个好？
大数据开发、大数据分析和大数据运维都是大数据领域中不可或缺的职业，各自具有不同的特点和职责。
大数据开发主要负责构建和维护大规模的数据处理系统，包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据处理。大数据开发工程师需要具备编程技能和数据库技术，能够使用各种工具和技术来处理和存储大规模的数据。他们需要熟悉Hadoop、Spark、Kafka等大数据处理框架，熟练掌握Java、Python、Scala等编程语言。
大数据分析主要负责从大规模数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。大数据分析师需要具备数据分析和建模技能，能够使用统计分析、机器学习等方法来处理和分析数据，提供数据驱动的决策建议。他们需要熟悉数据挖掘、机器学习、深度学习等技术，熟练掌握R、Python等编程语言。
大数据运维主要负责维护大规模数据处理系统的稳定性和可靠性，保障数据系统的有效运行。大数据运维工程师需要具备系统维护和管理技能，能够处理和解决系统故障、性能问题等，提高系统的稳定性和可靠性。他们需要熟悉Linux操作系统、网络和数据库技术，熟练掌握Shell脚本等编程语言。
以上三个职业都是大数据领域中的重要职业，各有各的优劣。选择哪个职业，应该根据个人的兴趣和职业规划来决定。
作为一名软件开发工程师，我现在从事的就是大数据方向，结合我个人的经验，这三个岗位具体哪个好，要看你从什么角度去看他。如果你现在是一名Java开发工程师，想转型到大数据领域，那么大数据开发工程师会更适合你。如果你不喜欢开发，同时比较喜欢分析数据中的价值，希望从事商业智能分析相关工作，那么大数据分析会更适合你。如果你不是很喜欢写代码，同时对大数据分析也不是很感兴趣，而自己在Linux系统和脚本编写方面有一定基础，那么大数据运维可能会更适合你。
大数据开发岗位在进行细分，还会有大数据平台开发、大数据组件开发、数据研发(ETL)。这几个方位主要工作内容各有差异，侧重点不同。大数据平台开发，顾名思义，开发数据平台给其他开发同学使用，大数据平台底层是大数据组件，上层则是业务开发同学，你开发的平台提供用户使用大数据组件的能力。大数据平台一般使用Java语言开发，会使用到 Spring 、Spring Boot快速开发出后端供前段进行使用。数据库一般会使用Mysql，同时也会使用到Mybats，Dubbo接口等等。
大数据组件开发，主要工作更偏向于组件底层开发，你需要结合公司业务特征，定制化的在公司所使用的大数据组件上开发新功能、优化、以及BUG修复等。大数据组件开发同学需要对使用的组件底层原理要有很深的了解，同时也对其源码要有一定的研究，这样，你才能够放心大胆在上面进行开发而不会影响到线上业务的运行。
大数据分析也就是BI同学，平时主要会从业务数据或者ETL同学处理好的数据，去分析数据中潜藏的价值，帮助业务同学去运营。有时候业务同学也会找你临时取数，当然大数据分析同学要有一定的PPT制作能力，因为有时候你从数据中得到一个结论，需要使用PPT向老板或者其他同学通过PPT来讲述你的观点。BI同学，同时在数据可视化要有一定的想法，因为BI同学是有用数据的最大使用方。
大数据运维同学则是主要运维集群机器的稳定性，保证它们不能出现任何故障，平时也会接收到很多机器报警信息。当公司申购到新的机器时，大数据运维同学要能够帮助开发同学配置相关的开发环境，部署大数据组件集群。当大数据组件集群突然变得不稳定时，有报警信息时，大数据运维同学需要能够快速定位问题和解决问题。大数据运维同学掌管着大数据组件集群的资源，当机器资源不够时，运维同学需要申请采购或者临时调配其他部门的资源，比如大促时机器资源紧张问题。大数据运维同学平时需要对Linux系统、Shell脚本的编写、Python等要有一定的理解研究。
总结
总体来说，大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位需要从具体的视角去看他，对于不同兴趣和不同基础的同学来说，找到适合自己和个人职业规划的岗位才是最重要的。每个岗位的工作内容都不尽相同，大数据开发偏向于代码开发，大数据分析侧重数据分析，大数据运维偏向公司机器的稳定性运维，最后，希望你能够找到适合自己的岗位。
我是Lake，专注大数据技术、互联网科技见解、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能够点赞转发或者关注我，你的一个小小的鼓励，就是我持续分享的动力，非常感谢。
到此，以上就是小编对于数据分析和软件开发的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析和软件开发的2点解答对大家有用。