㈠ 优就业大数据和前端哪个好
大数据的难度更高一些，岗位薪资也更高，但是岗位少
做前端的话，门槛低难度小，工作比较琐碎，薪酬的话，要看情况好的，在
一线城市
的前端工资不低，
个人感觉做前端的话，更容易成为一门手艺，但是大数据就比较难一些，因为大数据比较依赖于条件，如果没有数据，那么你的技术是没有办法发挥
㈡ 女生做 数据分析工程师好还是做web前端好
数据分析包含不同的角度分工：
第一类，侧重于网站分析的分析师，包括营销分析师、网站分析师、SEO分析师等。
第二类，侧重于业务分析师，包括运营分析师、数据分析师等。
第三类，侧重于技术走向的，例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。
从收入看，第一类最低，中间的次之，第三类最高。原因：
1.中国普遍技术取向，涉及到IT、编程、开发类的工资高；
2.业务价值认知，网站分析类或业务类分析师的辅助对象一般都是业务部门，这些人的能力和视野决定了分析的价值落地型，因此限制较高。
前端的行业状况
市场需求：目前前端的市场需求任然是火热的，如今在跨平台越来越流行的情况下，NativeApp的开发很多都被Flutter、RN、Weex这样的跨平台框架所取代，所以在未来不短的时间内，前端任然会是一个热门的行业。
语言热度：在Tiobe2019年发布的2份编程语言排行榜中，Javascript都是排在第六的位置，社区活跃度依然保持一个比较高的水平。
发展空间：前端在开发领域是一个迭代和发展非常快速的行业，且对于人才的全栈复合能力越来越高，全栈型人才在企业内往往是比较吃香的。
㈢ java、web、大数据、网络安全就业环境有好吗至少需要什么学历
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。
㈣ web前端 php python 大数据 的区别
1.web前端和大数据是两个不同的领域。其中涉及了不同的知识体系以及工具。
2.PHP和python是编程语言，属于工具，不属于方向。你可以用python搞大数据，也可以用PHP来搞大数据，只是python比PHP更合适，效率更高。你可以用python开发网站，也可以用PHP，只是用PHP开发web更高效，成本更低廉。
所以，说方向的话，web前端和大数据 你可以来选一个。如果说选定方向以后用什么工具来做，那么PHP和python哪个效率高，更适合，就用哪个
㈤ 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！
㈥ 学java大数据好还是web前端好
Java语言是现在最流行的语言，用途广泛，前景非常好，移动时代还是非常火的，现在学习还来得急，只要努力，就会有美好的明天，
可以网上找找老罗的视频看看，讲得非常好的。
㈦ Web，java，大数据哪个好学
java web作为技术栈里很重要的一部分，这两个都是学大数据的基础，学好了，就可以接触大数据了。
大数据范围大，比如做大数据分析，大数据应用，数据服务等面向的领域不一样要求都有不一样。对于大数据分析，应用，服务这些还是需要非常扎实的java web 功底。
从待遇上看，大数据肯定是比Javaweb的起薪要高，从目前的人才数量上来看，Javaweb的后台程序员不是很缺，主要是缺前端，而大数据的程序员最近几年才兴起，互联网都认为这个是互联网软件未来必不可少的技术，现在人才一直都很紧缺。
㈧ 现在大数据和web前端选择哪个学习
大数据目前确实比较热，而且薪资高，但web依旧是主流，很多公司打着大数据的招牌却做的不是大数据的事，大数据目前主流Hadoop根spark，但这两个技术最终依托于java，我建议你可以先干一年java web巩固java基础，然后自己学大数据，有机遇了转型
㈨ java web和大数据挖掘哪个有前途
java属于后端语言，web属于前端，大数据是新兴技术，他们同属IT行业，目前各个岗位市场需求量都很大，其实更多的和自身有关系，你掌握的技术越难，对你越有利