大数据与软件开发 大数据与软件开发哪个好

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据与软件开发的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据与软件开发的解答，让我们一起看看吧。

人工智能与大数据时代，软件开发还有发展前景吗？

作为一个大数据时代的践行者和爱好者、我们对大数据的探索与事件，能说的是 一言难尽，对于人工智能AI时代来讲、都是人类的替代品，软件和系统编程都是被前景设置好的世界里、不过可以帮助人类解决很多计算问题 数据问题 和识别能力 我个人觉得 前景是非常大的 对于现在的工业时代 变相的又所改变 现在已科技为目标 研究市场上没有的 谁的发展前景就大 得有拿得出的成品 才可以说是恨得的发展前景 现在目前 根据研究人员 还是普遍的教一些基础性的东西

从中国国情发展需要来看，计算机软件行业的发展对于优化我国产业结构，

实现对传统产业的信息化改造，提高经济效益和国际市场竞争力，

具有极其重要的作用，是国家重点支持和鼓励的行业。

同时，作为信息化时代的信息传递基础，软件行业还是一个能多方面使用的行业，

它与其它各行各业的结合非常多，例如普通的手机应用程序的设计、

超市收银系统的设计，此外，常见的红绿灯监控、二代身份证的使用等等都离不开它。

如今，IT编程成为了市场上越来越热门的一大职业，

也是越来越多互联网从业者的重要必备技能，在市场上的人才缺口也是非常大，

越来越多的年轻人都很看好互联网，

大数据专业的软件开发、运用维护和领域化应用三个方向哪个就业前景好？

作为一名大数据方向的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，从近几年研究生的就业情况来看，大数据开发方向的岗位要相对多一些，包括大数据平台开发和大数据应用开发，与数据分析密切相关的算法岗位则没有太多的人才需求，这与前几年算法岗位招聘过多也有一定的关系。

当然，在具体方向的选择上，还要结合自身的能力特点和学校的资源整合情况，如果所在高校的计算机专业有较强的实力，那么可以重点考虑一下软件开发岗位。选择大数据软件开发方向还是相对比较辛苦的，一方面软件开发涉及到的内容比较多，另一方面软件开发的难度也相对比较大。

如果本学校在特定的行业领域具有较强的资源整合能力，比如财经类高校，那么可以重点考虑一下领域化应用这个方向。以统计学、经济学、金融学、管理学和社会学为基础来打造大数据专业的高校，往往具有较强的行业资源整合能力，此时选择领域化应用会有更多的资源配备。

实际上，在管理类学科见长的大学学习大数据专业，应该注重管理学方面知识的学习，大数据未来在行业领域的应用具有广阔的发展空间。

大数据运用维护这个方向比较强调动手实践能力的培养，由于目前大数据技术尚处在落地应用的初期，所以行业领域内关于大数据运维方向的岗位尚没有得到充分地释放，所以应该慎重选择运维这个方向。但是，如果自己的学校与大型互联网公司有联合培养运维人才的计划，而且有专门的实验室，那么也可以考虑大数据运维方向。

最后，如果条件允许的话，大数据专业的本科生应该读一下研究生。

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！

在新时期，如何利用大数据成为不可或缺的人才？

对于一个企业来说，大数据可以拓宽产品的销售渠道和提升服务质量。有利于获取市场的动态和了解分析用户需求体验。

大数据如何才能发挥其作用，最重要的还是得有相对应的人才为它进行分析整理。

大数据可以让业内的情况变得清晰明了，是事实的支撑，通过数据可以知道业内的最新动态，根据数据分析，及时做出方案调整 有利于企业的发展。

大数据的工作中最重要的是什么？

1. 细致精准的数据采集；

2. 同时具备逻辑性与适用性；

3. 数据标签的规划切实可行(务实)；

4. 具备行业垂直度的商业性思维能力；

5. 能够做到更强的扩展性构架。

总结来说，商业化的大数据最重要的价值便是逻辑性与适用性，而扩展性也能保证在实践中更有竞争力，最后便是务实和思维能力的支撑。

任何时代的任何职业都需要面对竞争，所以能够产生的价值决定了我们被需求的程度，如想成为那个不可或缺的人，不仅要具备能力，还要具备务实的心态！

可能这个概念操作的太严重了。

大数据有两个方向，大学里属于两个学院。

1数学院，这个是研究大数据方法的，说的直白点，就是统计学、数理与概率。使用的工具没有计算机学院那么好，主要都是为了计算结果。比如R，Python，matlab，记住数学院的这些技术是干不了软件的，以实验为主。

2信息学院，这个是研究如果操作大数据的，也就是方法学，当然也会学一些统计学方面的数学。

大数据的时代已经到来，大数据技术为企业带来许多价值，如：帮助企业人员快速的掌握业内最新动态，快速获取并分析潜在客户进行精准营销，有效预测未知风险便于决策管控等。大数据分析技术或平台对于企业未来的决策发展固然有着不可或缺的作用，但不可否认让这些技术理念/工具出彩的背后的人才也是当今社会渴求的。

若想利用大数据成为不可或缺的人才首先要掌握大数据技术，其次要能够把大数据与实际业务场景相结合，之后将技术与创新或未来技术融会贯通，创造出更多的价值。

一、掌握相关技术

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列手段，涉及的技术有很多方面，例如基本的java编程技术，入门基础等；了解掌握linux命令，很多大数据的开发是在Linux环境下进行的；学习掌握主流的大数据相关工具与技术，大数据开发的重要框架Hadoop；相关数据库、存储环境Hive、Avro与Protobuf、HBase等。

二、结合实际情况

大数据中包含了很多业务场景，不同行业、业务场景、IT环境，会导致建设阶段、模型设计、分析指标、侧重点、所运用的技术各不相同，使分析变得业务化、合理化，这样才能抓住数据的价值，对数据信息进行合理有效的分析，帮助企业经营管理、风险决策，真正做到为企业带来商业价值。

三、融合升级技术

大数据技术应用得当会在很多行业大放异彩，带来创新体验，特别是在结合当下新技术的环境下，如：人工智能、区块链、AI等，这就要求相关人员不能故步自封，沉浸在大数据的技术中不去创新、升华，多去分析价值、提炼价值，想做好这一步不是一朝一夕就能实现，这就需要平时不断的学习积累，在分析中不断探索实战，在实战中总结经验教训加以改进。

到此，以上就是小编对于大数据与软件开发的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据与软件开发的3点解答对大家有用。