學大數據開發有前途嗎？謝謝你的邀請

！首先，目前學習大數據開發是一個不錯的選擇，一方面工作崗位比較多，另一方面工資待遇比較高。從研究生就業情況看，2019年秋季招生期間，不少大工廠發布了更多的大數據開發崗位。

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大數據開發可以分為兩種類型：一種是大數據平臺開發，另一種是大數據應用開發。目前，大工廠的崗位大多集中在大數據平臺的開發崗位上。隨著大數據逐漸開始應用，大數據應用開發崗位的人才需求將逐漸增加。！對于堅實的數學基礎和一定的計算機基礎知識的人來說，他們可以朝著大數據平臺的發展方向發展。大數據平臺開發通常屬于研發級崗位。與大數據應用開發相比，目前大數據平臺開發崗位薪酬較高，職業生命周期相對較長。從近年來大工廠的招聘情況來看，大數據方向的研究生往往更容易獲得大數據平臺開發崗位。！對于基礎薄弱的初學者來說，他們可以從大數據應用開發中學習，然后隨著知識結構的不斷改進逐步升級他們的崗位。學習大數據的應用和開發需要關注知識的三個方面，一是編程語言基礎；二是大數據開發平臺知識；第三是行業知識。

目前，Java、python、Scala等語言已經廣泛應用于大數據開發領域，因此我們可以借鑒其中一種編程語言，而大數據平臺則可以專注于Hadoop和spark。在工業互聯網時代，大量的應用開發將基于各種平臺，包括大數據平臺、云計算平臺和人工智能平臺。

普通本科數據科學與大數據專業畢業，能找到大數據開發的工作嗎？該怎么做？

作為一個it從業者和計算機專業教育者，讓我來回答這個問題。

第一，目前大數據開發崗位對人才的需求還是比較大的。近兩年，很多大數據方向的研究生都會放棄算法崗位，轉而從事大數據開發崗位。一方面，大數據開發崗位對人才的需求相對較大，另一方面，大數據開發崗位的崗位附加值相對較高。

對于大數據專業的本科生來說，如果他們將來想從事大數據開發領域的相關崗位，我們需要注意以下三個方面的學習：

第一：編程語言。編程語言是大數據開發的重要工具。目前，Java、python、Scala等編程語言已廣泛應用于大數據開發中。因此，我們可以關注這些編程語言。從目前IT行業人才的需求來看，選擇Java語言是一個不錯的選擇。

第二：大數據平臺知識。很多大數據開發任務都是基于大數據平臺的，因此掌握大數據平臺的知識非常重要。例如，我們現在可以關注Hadoop和spark。與編程語言相比，大數據平臺的知識還比較多，還需要一些場景支持。在學習大數據平臺的過程中，最好邊用邊學。

第三：行業知識。大數據發展與行業密切相關。隨著工業互聯網的應用，未來許多行業領域都將發布大數據開發任務。因此，從事大數據開發崗位，要注重行業知識的積累。對于本科生來說，要積累行業知識，就要注意實習崗位的選擇。

最后，大數據發展崗位上升空間比較大。本科生往往會從大數據應用開發入手，未來可以繼續走大數據平臺的研發路線。

大數據開發的就業怎么樣？

作為IT領域的研究和教育工作者，我將回答這個問題。

首先，大數據開發崗位的人才缺口還是比較大的。近年來，很多大數據方向的研究生都會選擇發展崗位。一方面，開發崗位對人才的需求相對較大，沒有算法崗位競爭激烈，另一方面，開發崗位的附加值相對較高，幾乎與目前的算法崗位持平。

從目前大行業的發展趨勢和人才需求趨勢來看，在工業互聯網逐步落地應用的過程中，大數據開發崗位的人才需求將不斷增加。it互聯網行業不僅需要大量的大數據開發人才，傳統行業也需要大量的大數據開發人才。從這個角度看，當前選擇學習大數據將對開放知識的發展有很好的就業前景。

大數據開發崗位可分為平臺開發崗位和行業場景開發崗位。平臺開發崗位通常是研發級崗位，對開發者的要求相對較高，而行業場景開發崗位通常是基于大數據平臺完成特定的開發任務，因此對開發者的要求相對較低。目前，大數據正處于落地應用的初級階段，即使從事行業場景開發崗位，也會獲得不錯的薪酬待遇。

大數據開發和傳統軟件開發有兩個明顯的區別。一是圍繞業務和數據兩條線進行大數據開發，特別注重數據價值挖掘和展現。這與傳統的軟件開發不同，傳統的軟件開發更注重業務流程，可以說在開發思路上有所不同。

第二，大數據發展通常依賴于大數據平臺。大數據平臺在大數據發展過程中起著非常重要的作用。因此，在學習大數據發展的過程中，有必要重視大數據平臺相關知識的學習。

后端開發和大數據開發相比，哪個更累？哪個加班更多、壓力更大？

后端開發也稱為服務器開發。需要解決的問題要根據實際應用場景來確定。技術選擇與服務規模直接相關。如果是大型服務，后端服務往往比較復雜，并發、事務處理、安全處理、資源調度優化等問題需要綜合考慮，而采用分布式的體系結構可以提高系統的處理能力和穩定性。如果服務規模相對較小，后端服務的實現就容易得多。

大數據開發通常是指大數據應用的開發。出發點是滿足系統的大數據處理任務，為后續的數據分析提供支持。當然，大數據開發崗也包括大數據平臺的研發。與后端服務開發不同，大數據開發通常側重于數據操作，僅圍繞大數據平臺提供的API完成具體的數據操作任務。相對而言，大數據開發可以進行功能封裝和重用，在一定程度上減輕了開發負擔。另外，由于大部分數據處理任務都可以通過平臺提供的功能來完成，大數據開發通常不需要考慮系統層面的問題，這也可以讓開發人員更加專注。

一般來說，后端開發和大數據開發都有一定的壓力，但人們普遍不認為哪個壓力與業務類型和業務發展規模有更密切的關系。目前，正處于大數據時代。對于后端開發者來說，需要掌握大數據開發的相關知識，而對于后端開發者來說，學習大數據開發將會更加順利。

最后，從行業發展趨勢來看，未來與大數據發展相關的工作機會會更多，特別是在工業互聯網階段。

數據庫開發工程師轉行大數據開發可以嗎？

從嚴格意義上講，數據庫開發工程和大數據開發不被視為傳輸線。從技術層面看，大數據開發需要更深層次的技術基礎和更廣闊的架構理念。對于自己的職業來說，轉行并不是一個飛躍。

1.從技術上學習非關系型數據庫的使用，了解非關系型數據庫的存儲、查詢和應用場景

]2。掌握與大數據相關的主要技術結構和主流數據庫，如Hadoop、spark、hive、HDFS、HBase等技術

]3。關鍵是需要一個機會和平臺。大數據量并不是一個常見的MIS系統或軟件，如果你想升級到大數據開發，你需要找到一個與之相匹配的平臺，即就業機會。只有經過大量的實踐，你才能說你已經在大數據領域進行了開發。

網站題目：大數據培訓班需要多少錢學大數據開發有前途嗎？-創新互聯
瀏覽路徑：http://www.yijiale78.com/article44/dgshhe.html

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