软件开发和数据开发哪个好 软件开发和数据开发哪个好就业

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于软件开发和数据开发哪个好的问题，于是小编就整理了3个相关介绍软件开发和数据开发哪个好的解答，让我们一起看看吧。

大数据和软件开发哪个方向比较好？

如果你大学里是软件专业的话学过算法的话 建议你往大数据发展，如果你是去培训学校的话，建议你还是学软件方向，我是从培训学校出来的，学的java，学了七个月后来工作了两年，编程基础还算扎实把。去年回到郑州，在目前工作做大数据，很容易就上手了，基本看看查查资料就会了

大数据也属于软件研发的范畴，不管是哪个方向，学好了都有很好的发展，学好了软件研发，延伸到大数据开发也会轻松很多。

建议先从软件开发方面着手学习，比如java语言、js\html\css等前端语言、python语言等，先入门it行业后，再找合适的机会学习大数据方面的开发。大数据的开发内容很多，首先需要数据，对数据进行抽取、处理、分析等，都需要用到hadoop、spark、hive等技术，这些都需要有技术基础的。

软件工程和大数据相比，哪个更有价值和前景？

作为一名教育工作者，我来说说我的看法。

首先，当前大数据专业和软件工程专业都是就业表现比较好的专业，虽然大数据专业前两批毕业生刚开始大面积就业，但是就业表现还是非常不错的，成为了继计算机科学与技术、软件工程专业之后，又一个就业表现亮眼的计算机相关专业。

从大的行业发展趋势、技术发展趋势和人才需求趋势来看，未来较长一段时间内，产业领域对于大数据专业人才的需求还会持续提升，而且这一趋势在工业互联网的推动下会越发明显，从这个角度来看，大数据专业未来的就业表现还是非常值得期待的。

IT互联网行业对于新技术是非常敏感的，掌握新技术不仅意味着更多的就业机会，也会有更多机会来获得高附加值的就业岗位。目前大数据领域的高附加值就业岗位还是比较多的，比如算法岗就是一个典型的代表，虽然算法岗的竞争比较激烈，但是对于大数据专业的同学来说，算法岗依然是一个主要的就业岗位之一。

软件工程专业长期以来都是就业的明星专业，相信未来较长一段时内，产业领域对于软件研发人才的需求量依然有较大的提升空间，但是对于软件工程专业的同学来说，如果想获得高附加值的就业岗位，需要重视大数据、人工智能相关技术的学习，这一点还是比较重要的。

相对于大数据专业来说，软件工程专业的知识结构比较集中，对于学生的自主学习规划要求没有那么高，而且软件工程专业对于实践场景的要求同样没有大数据专业高，从这个角度来说，在普通大学就读的同学，选择软件工程专业更稳妥一些。

我从事教育、科研多年，目前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，都可以私信我！

大数据在当下的社会中已经开始“大行其道”了。相应的，大数据也被看成是一个极具发展前景的行业。

数据驱动一切这句话相信很多人都听过很多遍，但是谁真正的付出了行动呢？举个简单的例子，在2009年移动端开发刚出现雏形时，很多开发者认为移动端成不了气候，仍然守在PC端开发，结果几年后随着移动互联网的快速发展，想再投身于移动端，最佳时机已过。而在如今的2019年，虽然十年已经过去，但场景是何其的相似。而且，针对于大数据的影响力相信不止IT人能够感受到，就连普通人都能够感受到。所谓识时务者为俊杰，在如今的数据时代，偏安一隅，只停留在原地，只会慢慢被时代抛弃。既然大数据时代已到，作为码农主动靠近便成为了一种趋势。2019年被誉为是大数据的落地年，各个领域都将与大数据进行更加深入的对接，而这也将创造出更多的就业岗位。

想转行学技术，学习前端开发好还是数据分析比较好？

前端和数据分析在一个公司内岗位分别叫做前端工程师、数据分析师，下面从他们的岗位职能和技术栈来分析下：

一、职能角度：

前端工程师负责把 UI 设计稿用前端程序语言转换成用户可访问的网页。比如产品说要做一个查看全国各城市的天气状况的工具。设计师会设计一张图给产品和工程师告诉他们这个工具长什么样，前端工程师按照设计师给的图用编程语言做成用户可访问的网页。除了写代码前端还要跟设计师、产品经理、后端工程师打交道以便更完善的完成需求。

数据分析师负责提取、分析产品的数据。比如产品说要分析近一个月天气工具的使用人数和人群特征。数据分析师要对近一个月该工具的使用人数进行计算统计，对该批人群的性别、使用地点、使用时间段做特征分析给到产品一批数据。帮助产品了解使用该工具的人群情况。

二、技术栈角度

前端需要会用 HTML、CSS 、JavaScript 及其相关的各种工具集和框架

数据分析要会用SQL 各种数据库、Python 、R 语言等

看完上面的分析你要根据自己的兴趣来决定入哪一行，只要做的精薪酬待遇都很好

我们从前端和数据分析的前景来看一下，这两个技术的市场需求量。之后再来了解一下前端所需的知识点以及数据分析所需的知识点来看看题主更适合学习哪门技术。

先说大趋势，随着互联网发展的飞速，不进去大数据和人工智能很火。前端也是十分热门的，还记得那时候朋友圈纷纷转发的网易的H5吗。特别是谷歌、YouTube、FireFox等大型的企业纷纷将实现都转到了H5上面。

根据数据统计，我国的H前端工程师人口缺乏到10多万。从这个数据看到前端工程师也是非常有钱途的。

前端的岗位主要是利用HTML、CSS、JavaScirpt、DOM、Flash等各种web技能结合产品的界面开发，著作标准话是纯手工代码，并且增加了交互功能。下面来看一下前端需要学习的知识点：

数据分析的应用领域是很多的，不仅仅是在金融、交托、电商、医疗、政府、传媒、安防、电信，教育等等都是有一席之地的。现在但凡是转型互联网公司的话，都会比较重流量，重视流量的话，就会有数据分析师的一席之地；很多人不要入坑了未来会被取缔。首先技术还是技术，数据的重点不仅仅在于数据本身，更是在于后面的分析。

用户行为数据分析系统的流程和应用领域如下：

所需知识点有几个阶段，不过数据分析选择这个岗位之前，要选择入门语言。是Python还是Java都是可以像数据分析方面发展的下图是以java为例的数据分析的职业，所必备的知识点：

前端和数据开发的区别，首先要弄明白。

前端，一定程度上，偏向美化网页，一般的数据对接。

而数据开发基本就是和数据打交道，会比较枯燥，无聊。当然，技术的待遇要超过前端。

关键看你喜欢什么，不要太重视薪酬。不喜欢的行业，给你再高薪资，你未必愿意做。

前端开发

主要涉及网站和 App，用户能够从 App 屏幕或浏览器上看到东西。简单地说，能够从 App 屏幕和浏览器上看到的东西都属于前端。

需要使用了 Ionic 、 Swift 、 Kotlin 、 Bootstrap 、 Angular 、Vue 、 jQuery 、

React.js等开发技术。

前端开发的薪水：

数据分析师

使用结构化数据，这些结构化数据大多是电子表格或数据库的形式(例如，零售商店购买历史或医疗记录)，发现业务方面的见解。然后这些专业人员创建报告、图表和其他可视化，以便将发现成果传达给管理层或其他业务人员，并帮助做出决策。

主要看本身现有行业的数学基础如何，数据分析对数学有一定的要求，线性代数和概率统计方面是必要的，掌握了才能使用好数据分析这个技能。就发展前景来说，数据分析更有发展潜力，就难易掌握度来说，前端更容易上手入门。在一定工作年限后数据分析的应用场景和潜力更大。前端主要掌握，PS绘图，原型制作，HTML语言，js脚本语言，js框架，CSS3原理，DOM模型。现在流行的一些前端架构，nodejs等，目前的微信UI等 weui要熟悉掌握。需要大量的练习和浏览各种网站系统界面，对于数据分析来说，首先是，数据科学方法，线性回归，概率统计方法等，财务分析工具知识，财务数据常规理论。大数据分析方法。各种数据分析的模型要掌握。数据采集建模的应用掌握等，一开始比较枯燥。但当你的模型与你的数据值和你预期的结果出来后，你会觉得人生很值。希望能帮到你，感谢关注。

到此，以上就是小编对于软件开发和数据开发哪个好的问题就介绍到这了，希望介绍关于软件开发和数据开发哪个好的3点解答对大家有用。