A. 大数据技术与应用就业方向
大数据主要的三大就业方向：
大数据系统研发类人才；
大数据应用开发类人才；
大数据分析类人才。
大数据十大就业职位：
一、ETL研发
随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。
ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。
三、可视化（前端展现）工具开发
海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。
过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、OLAP开发
随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。
OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。
总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测（数据挖掘）分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。
B. 在IT技术中，java大数据python前端和后端开发，哪个更容易上手
Java难一些，web前端简百单些更容易度入门，大数据的需要有java打基础，所以更难一些，python和java其实差不多。
前端是更好上手。因为难度是有易到难。
C. 大数据和前端那个值得学习
首先，大数据是一个产业链，Web前端是一个具体的岗位，二者并不完全对等。
大数据本身也需要Web前端做呈现，所以二者之间也有紧密的联系。
从前景来看，现在开始学习大数据是一个不错的选择！
但是前端学习的就业前景也是非常可观的！
D. 2019年前端开发的前景如何前端开发会被淘汰吗
前端开发是软件开发团队中的重要岗位，随着用户对于产品体验度的要求越来越高，前端开发也会进一步发展，随着产业互联网的发展，前端开发未来的发展前景还是值得期待的，前端开发在未来很长一段时间内并不会被淘汰。
未来前端开发将体现出以下几个特点：
第一：前端开发体系进一步丰富。随着移动互联网的发展，前端开发体系将逐渐丰富，早期的前端开发需要掌握Html、CSS和JavaScript等内容，目前由于移动端开发已经开始逐步并入到前端开发团队，所以对于前端开发人员来说，掌握一定的移动端开发知识是有必要的。
第二：前后端开发界限逐渐模糊。随着Nodejs的应用，传统的前端开发已经开始走向后端，JavaScript未来将承担更多的职责。所以对于前端开发人员来说，掌握一定的后端开发知识也是顺应Web开发的发展趋势。
第三：前端开发与物联网将深度融合。目前不少嵌入式开发平台支持JavaScript，所以传统的前端开发技术已经走入嵌入式开发领域，这为整个物联网体系的建设提供了更加丰富的解决方案。从这个角度来说，未来前端开发的发展前景还是比较广阔的。
随着5G标准的落地，产业互联网将迎来全新的发展机会，前端开发在产业互联网的发展过程中将依然会起到重要的作用，前端开发在大数据、云计算、人工智能、物联网等领域都将有较大的发展空间，尤其在大数据展示方面，前端开发的应用场景还是比较多的。
虽然前端开发在IT行业内有大量的从业人员，但是随着产业互联网的发展，前端开发岗位也在逐渐升级，这就要求前端开发人员不断丰富自身的知识结构，同时紧跟技术发展方向，这样才能不断提升自身的职场竞争力。
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。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
E. 前端开发未来的发展前景怎么样
web前端开发前景还是比较好的。具体您可以通过以下几个方面去看看。
工作年限与工资也是呈现正比现象（这个正比现象是您在工作之后依旧坚持不断的学习web前端最新技术而呈现的）。加上大型企业对于用户界面体验的要求的高度重视，前端人才的需求也在增加。
所以Web前端的工作无法被替代，发展趋势是可见的，客户需求是存在，前景是巨大的。但还是要提醒您应该时刻记住只有不断的自我学习更新，才不会被行业所淘汰。
第三、web前端与其他编程相对比
web前端如果跟java、大数据相比的话，我个人不建议您比，因为的确没什么可比性。它们各自的工作方向不同，主要还是根据您自身的情况，一方面看一下自己喜欢哪个，另一方面看自己适合哪个。最终再做决定。
但有一点可以肯定的是无论学web前端、java还是大数据前景都不错，最最重要的是您自己需做以下步骤：
1、自己是否真的喜欢
2、自己是否适合
3、自己是否能即便参加工作之后保持长期学习的状态
如果都没有问题，选择自己喜欢的即可。
最后、无论是学哪个，“自学”也好，报班学习也罢，跟您自己的努力是分不开的，因此养成坚持长期不断学习的习惯是很有必要的。
F. 前端开发需要学习什么应该怎么学
目前前端开发主要通过自学和报班学习两种途径学习，自学的难度高一些。
自学的话，要先规划好自己要学哪些知识，从哪里入手，有困难如何解决。机构学的话，就要选一个靠谱的机构。近几年，前端的发展还是非常好的，市场需求大，加上学习起来也相对简单，有众多人选择并学习。
学习的内容包括：
①计算机基础以及PS基础
②前端开发基础（HTML5开发、JavaScript基础到高级、jQuery网页特效、Bootstrap框架）
③移动开发
④前端高级开发（ECMAScript6、Veu.js框架开发、webpack、前端页面优化、React框架开发、AngularJS 2.0框架开发等）
⑤小程序开发
⑥全栈开发（Mysql数据库、Python编程语言、Django框架等）
⑦就业拓展（网站SEO与前端安全技术）
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
G. 大数据属于前端还是后端，怎样区分。python是前端还是后端，主攻那个方向好
大数据属于后端。
python也是后端，主要负责业务逻辑的计算。
前端与后端的优劣，依据每人的基础不同而不同，无法一概而论。
若你有美工的基础，那么前端会相对好一些。
H. 大数据需要学习前端吗
大数据不需要学习前端的，需要学习Java。因为Java具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言，当下Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，Java是大数据技术的主要支持言语，当下学大数据技术之前都会先学Java语言。
I. Web前端 Java和大数据有什么关系
简单的说Java语言是做大数据研发的工具之一，不少早期做大数据平台开发的程序员都是做Java开发出身，而且Hadoop平台本身就是采用Java语言开发的，所以很多做大数据开发的程序员第一个排序实验都是使用Java语言开发的。所以，Java是早期做大数据开发的基础之一。
大数据确切的说，它并不能算一门具体的技术，而是一种概念，一种大的技术范畴。大数据主要是用来处理，分析，存储海量数据，对这些大量的数据进行加工处理等操作。大数据领域里面涉及到Hadoop，hive，flink，hbase，java等各种具体的技术，看清楚，在这里Java也可以为大数据的实现提供服务哦。所以可以说，Java可以帮助我们实现大数据的开发，Java就像是一个“建筑工人"，它可以把各种数据原料整合在一起，构建出大数据这么一个环境。
通常情况下，我们说的大数据，是指基于Hadoop的大数据生态，在这个生态中，有很多很多的产品，每个产品负责解决大数据整体方案中的一个问题，如Hadoop自身包含MapRece,Yarn,HDFS等，MapRece 负责批处理计算，HDFS负责的分布式存储，YARN负责资源管理，其他如HBASE负责数据存储，等等。这些大数据生态中的不同产品，大部分都是由Java开发的，所以说它们与Java密不可分。
由于软件自身由Java开发，因此基本这些大数据产品做开发，Java语言就是首选，因为这些产品基本都提供Java语言的编程接口API。
还有一些产品，虽然不是用Java语言开发，但是使用了基于JVM的语言，如Spark是由Scala语言开发的，而Scala是基于JVM的，这就意味着可以进行Scala与Java的混合开发，同样离不开Java。
大数据框架的编写支持很多开发语言，但是Java在大数据开发方面有很大的优势，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势。在大数据的中，也许别的你可能不在意，但是Hadoop想必你是注意到了的吧，大数据中不得不学的重要内容。
关于Java和大数据有什么关系，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
J. 在大数据行业工作两年是怎样一种体验
在大数据行业工作两年是怎样一种体验
写在前面
今年广州的初夏在经历了大雨的洗礼之后，一切都变得更加明朗起来，新的工作，新的人和事。懒惰让我变得更焦虑，焦虑促使我进步，程序员的焦虑大家应该都有共同的感觉，时代的步伐太快了，在这个环境下的软件开发一定会淘汰掉那些不懂得学习、懒惰的人。希望跟大家共勉。
在本文中，我主要回顾这两年来，在大数据行业公司从事大数据类的前端开发的工作。最近刚刚换了一份工作，这里把我的经验稍作总结分享给大家。
本文主要从大数据开发的角度出发，到大数据治理的必要性，再到图形化建模的畅想，最后在数据质量的把关，然后到大数据可视化的应用，总结两年的见闻和我的学习成果，也不知理解有无偏差，希望大家能给出建议。
大数据开发
大数据开发，有几个阶段：
1.数据采集（原始数据)
2.数据汇聚（经过清洗合并的可用数据)
3.数据转换和映射（经过分类、提取的专项主题数据)
4.数据应用（提供api 智能系统 、应用系统等)
数据采集
数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫，通过抓取或者通过已有应用系统的采集。
在这个阶段，我们可以做一个大数据采集平台，依托自动爬虫（使用Python或者Node.js制作爬虫软件），ETL工具、或者自定义的抽取转换引擎，从文件中、数据库中、网页中专项爬取数据。如果这一步通过自动化系统来做的话，可以很方便的管理所有的原始数据，并且从数据的开始对数据进行标签采集，可以规范开发人员的工作，同时目标数据源可以更方便的管理。
数据采集的难点在于多数据源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将它们规整、有方案地整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。
数据汇聚
数据的汇聚是大数据流程最关键的一步，你可以在这里加上数据标准化，你也可以在这里做数据清洗，数据合并，还可以在这一步将数据存档，将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类，这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产，到了一定的量就是一笔固定资产。
数据汇聚的难点在于如何标准化数据，例如表名标准化，表的标签分类，表的用途，数据的量，是否有数据增量？数据是否可用？
这些需要在业务上下很大的功夫，必要时还要引入智能化处理，例如根据内容训练结果自动打标签，自动分配推荐表名、表字段名等，还有如何从原始数据中导入数据等。
数据转换和映射
经过数据汇聚的数据资产如何提供给具体的使用方使用？在这一步，主要就是考虑数据如何应用，如何将两、三个数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。
经过前面的那几步，在这一步难点并不太多了，如何转换数据与如何清洗数据、标准数据无二，将两个字段的值转换成一个字段，或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。
数据应用
数据的应用方式很多，有对外的、有对内的，如果拥有了前期的大量数据资产，是通过restful API提供给用户？还是提供流式引擎 KAFKA 给应用消费? 或者直接组成专题数据，供自己的应用查询？这里对数据资产的要求比较高，所以前期的工作做好了，这里的自由度很高。
大数据开发的难点
大数据开发的难点主要是监控，怎么样规划开发人员的工作。开发人员随随便便采集了一堆垃圾数据，并且直连数据库。 短期来看，这些问题比较小，可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候，这就是一颗定时炸弹，随时会引爆，然后引发一系列对数据资产的影响，例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降，客户信任度变低。
如何监控开发人员的开发流程？
答案只能是自动化平台，只有自动化平台能够做到让开发人员感到舒心的同时，接受新的事务，抛弃手动时代。
这就是前端开发工程师在大数据行业中所占有的优势点，如何制作交互良好的可视化操作界面？如何将现有的工作流程、工作需求变成一个个的可视化操作界面？ 可不可以使用智能化取代一些无脑的操作？
从一定意义上来说，大数据开发中，我个人认为前端开发工程师占据着更重要的位置，仅次于大数据开发工程师。至于后台开发，系统开发是第三位的。
好的交互至关重要，如何转换数据，如何抽取数据，一定程度上，都是有先人踩过的坑，例如kettle，再例如kafka，pipeline ，解决方案众多。关键是如何交互？ 怎么样变现为可视化界面？ 这是一个重要的课题。
现有的各位朋友的侧重点不同，认为前端的角色都是可有可无，我觉得是错误的，后台的确很重要，但是后台的解决方案多。 前端实际的地位更重要，但是基本无开源的解决方案，如果不够重视前端开发， 面临的问题就是交互很烂，界面烂，体验差，导致开发人员的排斥，而可视化这块的知识点众多，对开发人员的素质要求更高。
大数据治理
大数据治理应该贯穿整个大数据开发流程，它有扮演着重要的角色，浅略的介绍几点：
· 数据血缘
· 数据质量审查
· 全平台监控
数据血缘
从数据血缘说起，数据血缘应该是大数据治理的入口，通过一张表，能够清晰看见它的来龙去脉，字段的拆分，清洗过程，表的流转，数据的量的变化，都应该从数据血缘出发，我个人认为，大数据治理整个的目标就是这个数据血缘，从数据血缘能够有监控全局的能力。
数据血缘是依托于大数据开发过程的，它包围着整个大数据开发过程，每一步开发的历史，数据导入的历史，都应该有相应的记录，数据血缘在数据资产有一定规模时，基本必不可少。
数据质量审查
数据开发中，每一个模型(表)创建的结束，都应该有一个数据质量审查的过程，在体系大的环境中，还应该在关键步骤添加审批。例如在数据转换和映射这一步，涉及到客户的数据提供，应该建立一个完善的数据质量审查制度，帮助企业第一时间发现数据存在的问题，在数据发生问题时也能第一时间看到问题的所在，并从根源解决问题，而不是盲目的通过连接数据库一遍一遍的查询SQL。
全平台监控
监控其实包含了很多的点，例如应用监控，数据监控，预警系统，工单系统等，对我们接管的每个数据源、数据表都需要做到实时监控，一旦发生殆机，或者发生停电，能够第一时间电话或者短信通知到具体负责人，这里可以借鉴一些自动化运维平台的经验的，监控约等于运维，好的监控提供的数据资产的保护也是很重要的。
大数据可视化
大数据可视化不仅仅是图表的展现，大数据可视化不仅仅是图表的展现，大数据可视化不仅仅是图表的展现。
重要的事说三遍，大数据可视化归类的数据开发中，有一部分属于应用类，有一部分属于开发类。
在开发中，大数据可视化扮演的是可视化操作的角色， 如何通过可视化的模式建立模型？ 如何通过拖拉拽，或者立体操作来实现数据质量的可操作性？ 画两个表格加几个按钮实现复杂的操作流程是不现实的。
在可视化应用中，更多的也有如何转换数据，如何展示数据，图表是其中的一部分，平时更多的工作还是对数据的分析，怎么样更直观的表达数据？这需要对数据有深刻的理解，对业务有深刻的理解，才能做出合适的可视化应用。
智能的可视化平台
可视化是可以被再可视化的，例如superset，通过操作SQL实现图表，有一些产品甚至能做到根据数据的内容智能分类，推荐图表类型，实时的进行可视化开发，这样的功能才是可视化现有的发展方向，我们需要大量的可视化内容来对公司发生产出，例如服装行业，销售部门：进货出货，颜色搭配对用户的影响，季节对选择的影响 生产部门：布料价格走势？ 产能和效率的数据统计？ 等等，每一个部门都可以有一个数据大屏，可以通过平台任意规划自己的大屏，所有人每天能够关注到自己的领域动向，这才是大数据可视化应用的具体意义。
结语
洋洋洒洒写了很多，对我近两年的所见所闻所学所想进行了一些总结。
有些童鞋会问，不是技术么？为什么没有代码？我要说，代码是要学的，要写的，但是与工作无关，代码是我个人的技能，个人傍身，实现个人想法的重要技能。 但是代码与业务的关系不大，在工作中，懂业务的人代码写的更好，因为他知道公司想要什么。 如果你业务很差，那也没关系，你代码好就行了呀，根据别人的交代干活，也是很不错的。技术和业务是相辅相成的，稍后博主总结代码的精进。
写完了，我的焦虑一丝未少，我的代码规范性不够，目前技术栈JS、Java、Node.js、Python 。
主业JS熟练度80%，正在研究阮一峰的es6（看的差不多）和vuejs的源码（有点搁浅），vuejs算是中等，css和布局方面可以说还可以，另外d3.js，go.js都是处于会用，能干活。 Node.js呢，express和koa无问题，看过一些express的源代码，还写过两个中间件。
Java、Python都处于能做项目的程度，目前也不想抽很多精力去深入它们，就想要保持在想用能用的地步。
未来的几年，我打算多学学人工智能、大数据开发的知识，未来这块应该还有一些热度的。
最后和大家共勉，三人行，必有我师焉。