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云计算和大数据哪个就业前景好
云计算就业前景好。
从当前互联网领域的发展基本面来看，大数据和云计算都有比较广阔的发展前景，一方面产业互联网未来将为大数据和云计算提供巨大的发展空间，另一方面云计算和大数据本身也能够带动一系列新技术和新模式的创新。
由于大数据是物联网发展的三个基础因素之一，所以大数据的发展对于人工智能技术的发展来说，也具有重要的意义。当前科技领域和行业领域对于人工智能的呼声都比较高，所以在人工智能领域的推动下，大数据也会得到更多的重视。
相对于大数据来说，云计算技术的重要性已经得到了一定程度的体现，随着云计算逐渐进入到PaaS时代和SaaS时代，全栈云和智能云将进一步提升云计算的服务效率。云计算对于行业领域的重要性将得到逐渐的体现，所以未来云计算的发展空间会逐渐扩大。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
华为认证云计算和大数据哪个方向好点呀？
大数据，大数据行业在这几年来非常火爆，许多高校都开设了大数据专业，很多学生选择报考这个专业。毕业生的就业方向也是比较广泛的，可以根据个人兴趣选择适合自己的工作岗位。大数据专业的毕业生就业方向有：大数据应用开发类、大数据系统研究类、大数据分析类等等。从事的工作岗位有：大数据工程师、大数据分析师等等。
大数据领域里面蕴含有三个技术方向，第一个是大数据运维与云计算方向，第二个是数据挖掘、数据分析与机器学习方向，第三个方向是Hadoop大数据开发方向。毕业生们可以尝试着熟练掌握三者之一，当然全部掌握了是最好的。要是精通其一的话，那么将来的就业前景会是比较好的，而且薪酬待遇也是较为理想的。
现在是大数据时代，我们国家正在大力发展大数据，现在社会也是很需要这方面人才的。大数据方面的人才紧缺，很多企业高薪聘请有能力的大数据高级应用人才。大数据是一个热门的行业，要是学生们想选择大数据专业的话，那么需要好好扎实专业知识，为了日后更好地在大数据行业中获得较好的发展。大数据是个复合专业，包括语言、算法、数据挖掘等，就就业前景来说，比单纯学java语言来说更好。 不过java本身也是一个很繁杂的科目，除了java语言，j2ee、根据java开发的各种开源框架，包括大数据项目中也有很多java的影子。就业前景虽好，但自学较困难。有机会最好还是选择培训，进行系统化学习。
大数据和云计算有什么不同，学哪个好？
这是一个非常好的问题，作为一名IT领域的科研教育工作者，我来回答一下。
首先，大数据和云计算未来在工业互联网时代都将发挥出越来越重要的作用，所以当前不论是选择学习大数据还是云计算，未来的发展空间都比较大。
从技术体系结构上来看，大数据和云计算都以分布式存储和分布式计算为基础，只不过各自的关注点有所不同，大数据的关注点在于数据的价值化，而云计算的关注点则在于为用户提供算力服务，根据不同用户的需求，云计算能够提供IaaS、PaaS和SaaS三大类服务。
大数据的技术体系紧紧围绕数据的价值化来展开，包括数据采集、数据分析、数据应用和数据安全等等，涉及到的岗位主要包括大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，目前这些岗位的岗位附加值还是比较高的。
大数据开发岗位需要重点学习编程语言知识和大数据平台知识，而大数据分析岗位则需要重点学习统计学知识和机器学习知识，所以如果数学基础比较扎实，可以重点考虑一下大数据领域的相关岗位。
云计算当前的落地应用情况还是比较不错的，很多企业都是借助于云计算来打开工业互联网的大门，当前云计算也逐渐开始从IaaS向PaaS和SaaS覆盖，云计算的全栈化和智能化将是一个比较明显的发展趋势。
从岗位需求情况来看，云计算未来的岗位需求潜力依然非常大，未来云计算与行业领域的结合会释放出大量的创新点，所以当前学习云计算相关技术也是不错的选择。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
云计算和大数据培训哪个最好
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大数据和云计算的区别那个更好点
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
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