今天给各位分享后端和大数据哪个好的知识，其中也会对前端开发和大数据哪个前景好进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、在IT技术中，java大数据python前端和后端开发，哪个更容易上手？2、后端，还是大数据？3、转it行业，从哪一个开始比较好，大数据还是java？4、大数据开发和后端哪个更考验逻辑思维能力5、java好还是大数据好?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。
后端，还是大数据？
现在肯定是大数据更吃香，但是后端也是不错的，所以你根据个人的喜好来选择吧！
转it行业，从哪一个开始比较好，大数据还是java？
建议先学习java编程，后面对逻辑代码有一定理解后再专项大数据
门槛。大数据比 Java 高一点，因为除了对数据库的操作之外，要学习大数据生态的东西，需要会分布式、数仓、中间件等知识。它比机器学习低一些，不需要你会很多的机器学习算法和数学知识，而像机器学习算法和数学知识是需要长时间的磨炼和沉淀，所以做这块的研究生和博士居多。
薪资高。这个估计才是吸引大部分人学习的原因。同一家公司同一级别，普通开发岗和大数据开发薪资还是会差一个档次的，具体多少视公司而定。
积累性和挑战性。在我学习群里面，不乏一些在传统企业或者国企的资深开发者，但是他们对自己的职业也迷茫和担忧，在群里经常讨论一些分布式，Redis、Zookeeper等知识的时候，他们显的格格不入。因为他们长期在企业里 CRUD(增删改查)，与现在互联网技术发展产生隔阂了，既憧憬又畏惧。
推动你现有岗位的发展。学习群里很多人问过，我从事前端的学大数据有什么用？我从事运维，学大数据能帮我什么？等等。
大数据+现有岗位是一个趋势。大数据来临的时候，你前端不用做一些静态化，或者一些缓存机制吗？会一些 Hive、Hadoop，做可视化或和后端对接的时候是不是更有优势呢？后端学一些大数据的觉得是必要的，例如Kafka、Zookeeper等分布式、缓存相关的数据存储和传输是进阶 Java 必会的，让你在现有企业需要转型的时候可以直接就上。而运维呢？分布式集群运维，各个大数据平台上的节点运维，这不是一个趋势吗？
什么都不学，认为现在的公司用不到，等公司要用到的时候，你会，可能就是一个负责人或者给你升职加薪巴结你试试，因为这样成本小，知根知底。不会呢，就直接招会的人过来了，而你就危险了。
过渡到机器学习人工智能的捷径。随着科技的进步，包括硬件和软件，机器学习的使用门槛会越来越低，为什么这里强调使用。因为研究部门在每一家公司都是极少数的，更多的是在调库，调参。而随着硬件的进步，很多算法都是封装好的，可以进行傻瓜化操作，我们只需要给他喂数据。
这是个人想法，希望能帮助你。
大数据开发和后端哪个更考验逻辑思维能力
后端。后端服务往往是比较复杂的，需要综合考虑并发处理、事务处理、安全处理、资源调度优化等问题。
大数据开发通常指的是大数据应用开发，出发点是满足系统的大数据处理任务，为后续的数据分析提供支撑，当然大数据开发岗位还包括大数据平台研发。与后端服务开发不同，大数据开发通常以数据操作为主，紧紧围绕大数据平台提供的API来完成具体的数据操作任务。相对来说，大数据开发往往可以进行功能性封装和复用，这在一定程度上能够减轻一定的开发负担。另外，由于大部分数据处理的任务都可以通过平台提供的功能来完成，所以大数据开发通常并不需要考虑系统级问题，这也能够让开发者更加专注。
java好还是大数据好?
大数据。大数据行业发展前景十分看好，未来发展机会也多。
就业前景
java就业面广，行业成熟，但是竞争也激烈，对于初级水平的java人员来讲，不太有优势，就业比较堪忧，而且可能薪资不会太高。
大数据是新兴行业，发展机会更大，目前大数据正在覆盖全行业，在细分领域的也在进一步发展，未来还将提供更多就业机会。而且大数据行业属于IT行业，薪资普通较高，其中熊猫岗位“大数据工程师”薪资更是可观。
大数据开发是大数据职业发展的方向之一，另一方面是大数据分析。
从工作内容，大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作，主要负责处理和大数据应用，结合大数据可视化分析工程师，挖掘出价值的数据，为企业提供业务发展支持。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
大数据开发其实分两种：一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；再者就是对大数据处理系统本身进行开发。
第二类工作通常在大公司里才有，一般他们都会用自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
目前，1-2年左右经验的大数据工程师月薪轻松过万，一个有几年工作经验的工程师薪酬达到40~160万元每年不等。对于零基础入门学习大数据开发会有一定难度，首先要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，包括大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。
其中大数据基础知识包括数学、统计学和计算机；大数据平台知识是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主；而大数据场景是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。
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