导读：很多朋友问到关于大数据与java哪个好找工作的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
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。
大数据和java开发哪个比较好？
大数据是以Java技术为基础的，在熟练掌握了Java技术以后，在学习大数据的专业技术会轻松很多。学习java开发推荐千锋教育。
Java是一种语言，而大数据更像是一个方法论或者是集合。从事大数据行业，需要掌握的技能比较多，而且，java是必须要掌握的，举个简单的例子：做大数据的工作需要永达hadoop，而hadoop就是通过java语言实现的。随着科技的进步，网络的应用也越来越普遍。Java的应用范围非常广泛，JAVA就业方向：可以从事JSP网站开发、Java编程、Java游戏开发、Java桌面程序设计，以及其他与Java语言编程相关的工作。可进入电信、银行、保险专业软件开发公司等从事软件设计和开发工作。
想要了解更多关于java开发的相关信息，推荐咨询千锋教育。千锋教育目前已与国内20000余家IT相关企业建立人才输送合作关系，每年培养泛IT人才近2万人，十年间累计培养超10余万泛IT人才，累计向互联网输出免费教学视频950余套，累积播放量超9800万余次。每年有数百万名学员接受千锋组织的技术研讨会、技术培训课、网络公开课及学科视频等服务，得到广大学员一致认可。
本科大二，大数据开发和java开发哪个更好就业？想报班学习，求学过的大神指导！
大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，
0基础学习Java是没有问题的，关键是找到靠谱的Java培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：
1. 师资力量雄厚
要想有1+12的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业java技术性，也许的技术专业java技术性则绝大多数来自你的技术专业java教师，一个好的java培训机构必须具备雄厚的师资力量。
2. 就业保障完善
实现1+12效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向java学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。
3. 学费性价比高
一个好的Java培训机构肯定能给你带来1+12的效果，如果你在一个由专业的Java教师领导并由Java培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。
希望你早日学有所成。
java工程师和大数据工程师谁更好找工作
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MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce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、MapReduce、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。
北大青鸟设计培训：女生学大数据和学JAVA哪个好？
眼下这两个行业都是很火爆的，不少人都想深入了解一下它们，想要加入这两个行业的人更是比比皆是。
然而纠结于女生学大数据和学JAVA哪个好，哪个工资高这个问题的朋友也不在少数。
佳音北大青鸟会详细聊聊女生学大数据和学JAVA哪个好，哪个工资高，来解答大家心中的疑问，希望能对大家有所帮助。
1：现在学习大数据是很不错的选择，人才缺口大，发展前景好。
大数据是最近几年刚兴起的，确实比较火爆，但是大数据也是以Java为基础，你可以先学好Java，技术学好了，再往大数据方向发展。
java人才更多一点，竞争力更强，但是就业前景比较稳定，但是大数据现在比较火爆，人才少一点，竞争压力稍微低一点。
2：就以佳音地区为例子，资深的大数据工程师的薪资，一般都是在20K——30K，当然这也是因人而异的，工作平台也是影响薪资的一大重要因素，都是看能力水平来定的，毕竟技术行业是靠技术吃饭的。
具有3—5年开发经验的Java工程师，年薪基本在15万元，比大数据工程师要低一些。
3：这二者没有高下之分，也不存在说孰优孰劣，它们都是很高薪的行业，墙外的人总以为墙内的人是光鲜美丽的，但是适合自己的才是最重要的。
女生们想要学习相关技术，可以从自身爱好出发，选择自己感兴趣的，才能让自己的职业生涯更加顺畅。
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