㈠ 優就業大數據和前端哪個好
大數據的難度更高一些，崗位薪資也更高，但是崗位少
做前端的話，門檻低難度小，工作比較瑣碎，薪酬的話，要看情況好的，在
一線城市
的前端工資不低，
個人感覺做前端的話，更容易成為一門手藝，但是大數據就比較難一些，因為大數據比較依賴於條件，如果沒有數據，那麼你的技術是沒有辦法發揮
㈡ 女生做 數據分析工程師好還是做web前端好
數據分析包含不同的角度分工：
第一類，側重於網站分析的分析師，包括營銷分析師、網站分析師、SEO分析師等。
第二類，側重於業務分析師，包括運營分析師、數據分析師等。
第三類，側重於技術走向的，例如數據挖掘工程師、數據科學家、數據工程師等。
從收入看，第一類最低，中間的次之，第三類最高。原因：
1.中國普遍技術取向，涉及到IT、編程、開發類的工資高；
2.業務價值認知，網站分析類或業務類分析師的輔助對象一般都是業務部門，這些人的能力和視野決定了分析的價值落地型，因此限制較高。
前端的行業狀況
市場需求：目前前端的市場需求任然是火熱的，如今在跨平台越來越流行的情況下，NativeApp的開發很多都被Flutter、RN、Weex這樣的跨平台框架所取代，所以在未來不短的時間內，前端任然會是一個熱門的行業。
語言熱度：在Tiobe2019年發布的2份編程語言排行榜中，Javascript都是排在第六的位置，社區活躍度依然保持一個比較高的水平。
發展空間：前端在開發領域是一個迭代和發展非常快速的行業，且對於人才的全棧復合能力越來越高，全棧型人才在企業內往往是比較吃香的。
㈢ java、web、大數據、網路安全就業環境有好嗎至少需要什麼學歷
大數據主要的三大就業方向：
大數據系統研發類人才；
大數據應用開發類人才；
大數據分析類人才。
大數據十大就業職位：
一、ETL研發
隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。
ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命周期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。
二、Hadoop開發
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才。
三、可視化（前端展現）工具開發
海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。
可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕松跨越多個資源和層次連接您的所有數據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。
過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。
四、信息架構開發
大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。
五、數據倉庫研究
數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。
數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。
六、OLAP開發
隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。
OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。
七、數據科學研究
這一職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。
總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。
八、數據預測（數據挖掘）分析
營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。
九、企業數據管理
企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。然後，通過報表和分析技術，數據被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當數據管家的人，需要保證市場數據的完整性，准確性，唯一性，真實性和不冗餘。
十、數據安全研究
數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。數據安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業數據安全做到一絲不漏。
㈣ web前端 php python 大數據 的區別
1.web前端和大數據是兩個不同的領域。其中涉及了不同的知識體系以及工具。
2.PHP和python是編程語言，屬於工具，不屬於方向。你可以用python搞大數據，也可以用PHP來搞大數據，只是python比PHP更合適，效率更高。你可以用python開發網站，也可以用PHP，只是用PHP開發web更高效，成本更低廉。
所以，說方向的話，web前端和大數據 你可以來選一個。如果說選定方向以後用什麼工具來做，那麼PHP和python哪個效率高，更適合，就用哪個
㈤ 大數據和前端那個值得學習
首先，大數據是一個產業鏈，Web前端是一個具體的崗位，二者並不完全對等。
大數據本身也需要Web前端做呈現，所以二者之間也有緊密的聯系。
從前景來看，現在開始學習大數據是一個不錯的選擇！
但是前端學習的就業前景也是非常可觀的！
㈥ 學java大數據好還是web前端好
Java語言是現在最流行的語言，用途廣泛，前景非常好，移動時代還是非常火的，現在學習還來得急，只要努力，就會有美好的明天，
可以網上找找老羅的視頻看看，講得非常好的。
㈦ Web，java，大數據哪個好學
java web作為技術棧里很重要的一部分，這兩個都是學大數據的基礎，學好了，就可以接觸大數據了。
大數據范圍大，比如做大數據分析，大數據應用，數據服務等面向的領域不一樣要求都有不一樣。對於大數據分析，應用，服務這些還是需要非常扎實的java web 功底。
從待遇上看，大數據肯定是比Javaweb的起薪要高，從目前的人才數量上來看，Javaweb的後台程序員不是很缺，主要是缺前端，而大數據的程序員最近幾年才興起，互聯網都認為這個是互聯網軟體未來必不可少的技術，現在人才一直都很緊缺。
㈧ 現在大數據和web前端選擇哪個學習
大數據目前確實比較熱，而且薪資高，但web依舊是主流，很多公司打著大數據的招牌卻做的不是大數據的事，大數據目前主流Hadoop根spark，但這兩個技術最終依託於java，我建議你可以先干一年java web鞏固java基礎，然後自己學大數據，有機遇了轉型
㈨ java web和大數據挖掘哪個有前途
java屬於後端語言，web屬於前端，大數據是新興技術，他們同屬IT行業，目前各個崗位市場需求量都很大，其實更多的和自身有關系，你掌握的技術越難，對你越有利