ee安卓哪個轉大數據

1. javaee,web,大數據,h5,游戲開發哪個好就業，工資，前景，求大神分析

大數據技術需要掌握的專業技術多，Java作為基礎，之後學習大數據存儲，大數據架構設計內，大數容據實時計算，大數據數據才加和大數據商業實戰等。
就業方向：大數據系統研發，大數據應用開發，大數據分析等。
用H5搭建的站點與應用可以兼容PC端與移動端、Windows與linux、安卓與IOS。它可以輕易地移植到各種不同的開放平台、應用平台上，打破各自為政的局面。
主要用於開發網頁相關的應用，網頁、網站的開發和維護，網頁游戲，WebAPP的開發等工作。

2. JavaEE+大數據開發前景好嗎

java大數據是用的最多的了，也是做普遍的了。java，linux，mysql這三門課程是學習大數據必須要學習的課程的。檸檬學院大數據。

3. 想轉行到大數據開發需要學習哪些技術

如果要學習大數據，不管你是零基礎，還是有一定的基礎，都是要懂至少一種計算機編程專語言，因屬為大數據的開發離不開編程語言，不僅要懂，還要精通！但這門編程語言不一定是java。

比如說，如果你主攻Hadoop開發方向，是一定要學習java的，因為Hadoop是由java來開發的。

如果你想要主攻spark方向，是要學習Scala語言的，每個方向要求的編程語言是不同的。

如果你是想要走數據分析方向，那你就要從python編程語言下手，這個也是看自己未來的需求的。

大數據是需要一定的編程基礎的，但具體學習哪一門編程，自己可以選擇的。其實只要學會了一門編程語言，其他編程語言也是不在話下的。

4. JAVA開發是選擇javaEE好還是安卓好

Java是一門抄編程言語

相同點：

1、android開發和javaEE都需要依賴java語句
2、java可以用的類庫，這兩者基本都可以使用

差異點：

1、android開發對於java的要求相對低些，只需要掌握java的基本技術能力就能滿足大部分開發要求。javaEE開發會設計java的高級特性以及一些spring等架構，需要掌握的內容相對多。
2、android針對移動端，javaEE主要是pc應用
3、android開發除了java外，還需要熟悉android本身的語言特性，比如xml布局，運行機制等。

android比較容易上手，其實說的簡單點，是人都會寫，只要看看就可以了，但JEE就不同了，雖然現在做JEE的人也很多，但還仍然還有很大空間，但不是像android那麼簡單，做JEE更注重業務邏輯的實現，建議先做JEE，如果以後再轉去做android相當容易，因為有Java企業級開發經驗，這是企業看重的。就像，如果一個C++程序員轉去做Java開發會比較搶手一樣。

5. 學大數據開發要學Java到什麼程度，需要學JavaEE,SSH嗎，誰能詳細解答一下

JAVASE不用學，學了也沒用。即便有公司做桌面開發，也基本不會用的。
SSH當然得學，若連SSH都沒學明白，就惦記起大數據，就真是想多了。先把JAVA玩成所謂高手水平，再把SSH學到精通，你才僅僅是能搞「小數據」。本人充其量也僅僅是在「小數據」這一級別，勉強混個溫飽，所以最多隻能跟你說說該怎麼學「小數據」了。
要玩「小數據」，你得先有辦法「取得數據」吧? 數據從哪來？表單提交來的。表單在哪？在網站上。所以你得先能搭個網站。否則連數據都得不到，又談什麼大小？
如何搭網站？ 先稍微學學html和javscript，知道ajax怎麼寫。這時候，你才能開始學Spring。Spring學完之後，你就能從後端獲取前端發來的請求，驗證表單，返回頁面，擁有數據來源了。
拿到數據之後。你得把數據存起來吧？所以你得會使資料庫吧。於是你得先學SQL，能基本操作資料庫的「增刪改查」。學完資料庫之後，怎麼在資料庫里的「表」，和java項目里的「類」之間，建立映射關系？這時候，你就得開始學Hibernate了。
Hibernate和Spring學到一半，就產生了一個問題，Hibernate的代碼寫在哪？Spring的代碼又寫在哪？它倆總不能「摻和」著寫吧？這時候你就需要MVC框架，所以得學Struts了。
等ssh全都學完，摸透，再簡單學學Linux，只要能部署就夠了，多學無用，能把網站搭出來就夠了。
這時候，你就算是入了「小數據」的門。之後再依次學會三層架構，領域驅動模型，MVVM，算是從「入門」走向"熟練"。
到這一步，你就算成為了一名合格的後端程序員了。然後，你才有必要去糾結，是該學人工智慧？還是大數據? 雲計算？等等。。。。
由於個人是主修C#的，JAVA只作為第二語言，框架部分也只學了前面所說的這些東西，因此關於JAVA的話題，只能跟你扯到這了。

6. 學UI升學後可以轉大數據嗎

學UI升學後可以轉大數據的。

數據表明，傳統認為開發的黃金年齡是21-35歲之間，如果你在這期間轉行學習做大數據，是可以的。你可以去招聘網站上看公司的招聘要求，最低要求一般也是大專，所以在學習大數據之前，學歷也是一個重要基礎。

一般而言，Java學習SE、EE，需要約2-3個月的時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等，需要大概3個半月的時間，總共時間是在6個月左右，所以在學習大數據之前，要考慮自身是否能有這么多的時間。

大數據難也不難，關鍵還是要結合自己的興趣和自身的知識結構去確定一個學習的方向，知道自己以後大概的就業方向，然後潛下心，埋下頭，好好學。

大數據的就業前景：

隨著科技的發展，人類社會擁有數據規模增長很快，每時每刻、從天到地都有大量數據被產生和存儲下來。數據科學則通過對數據進行分析，幫助決策。

最近幾年，大數據這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等互聯網公司的戰略規劃中，在我國國務院和其他國家的政府報告中多次提及大數據，大數據無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。

7. 北京JavaEE+大數據培訓哪個好些

市面上的學校如此之多，其中就不乏存在一些魚目混珠的。而這些學校總是花費大價錢在廣告與宣傳上，其真正的教學質量不得而知。既然如此，那你看到網上對它們的相關評論「我覺得這個學校還不錯」你還敢相信嗎？顯然很難讓人信服。既然不能輕易相信別人，那就只能自己行動。我會為你提供幾個方面，希望可以幫助你少走彎路。

1.學校口碑是關鍵：

市面上的培訓學校太多了，其中不少包裝精緻，但內容猶如泡沫的培訓學校。口碑一定程度上反映了學校的真實水平，建議可以直接到校內問老學員，咨詢相關信息，這樣得到的口碑一定比網上的評論真實。

2.直接試聽很見效：

現在很多培訓機構都有試聽課，但現在大多數都是專門為新生准備的「公開課」。很難反映出學生在課堂的真實情況。你需要直接進入現有課堂參加試聽。這樣的試聽課情況一定會更加真實，課程到底如何，學習氛圍怎麼樣，教學環境怎麼樣一試便知。

3.課程資源很重要：

教學內容是否有涵蓋基礎知識以及最新的行業知識，課程近幾年是否有更新換代，如果沒有更新，那一定很難適應企業需要。

4.就業信息不可少：

如果沒有就業率，誰還會去上課呢？畢竟我們選擇培訓的直接目的就是就業。就目前市面上的培訓機構來講，百分百就業的字型大小多的數不勝數。所以在數字上要有一定的敏感度，不可全信。真正的就業率是多少，親自前去一探究竟便知。

可能做這些工作確實會有些麻煩，但是，為了你的前途，千萬不能懈怠，否則後果是不堪設想的。

8. JavaEE和安卓相比，哪個前景更好

目前來看javaee比安卓更有前景。安卓開發是以java為基礎的,所以前提要學好Java基礎。JAVAEE是指內java enterprise edition，java企業版，多用於企業級容開發，包括web開發等等很多組建。javaEE開發會設計java的高級特性以及一些spring等架構，需要掌握的內容相對多。東時教育首創雙技能JavaEE+大數據培訓，專注培養全面性高端技術人才，為高薪就業保駕護航。

9. java轉行大數據要學習哪些技術

對於Java程序員，大數據的主流平台hadoop是基於Java開發的，所以Java程序員往大數據開發方向轉行從語言環境上更為順暢，另外很多基於大數據的應用框架也是Java的，所以在很多大數據項目里掌握Java語言是有一定優勢的。
當然，hadoop核心價值在於提供了分布式文件系統和分布式計算引擎，對於大部分公司而言，並不需要對這個引擎進行修改。這時候除了熟悉編程，你通常還需要學習數據處理和數據挖掘的一些知識。尤其是往數據挖掘工程師方向發展，則你需要掌握更多的演算法相關的知識。
對於數據挖掘工程師而言，雖然也需要掌握編程工具，但大部分情況下是把hadoop當做平台和工具，藉助這個平台和工具提供的介面使用各種腳本語言進行數據處理和數據挖掘。因此，如果你是往數據挖掘工程方向發展，那麼，熟練掌握分布式編程語言如scala、spark-mllib等可能更為重要。
Java程序員轉大數據工程師的學習路線圖：
第一步：分布式計算框架
掌握hadoop和spark分布式計算框架，了解文件系統、消息隊列和Nosql資料庫，學習相關組件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等；
第二步：演算法和工具
學習了解各種數據挖掘演算法，如分類、聚類、關聯規則、回歸、決策樹、神經網路等，熟練掌握一門數據挖掘編程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已經提供了演算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以從學習這些介面和腳本語言開始學習這些演算法。
第三步：數學
補充數學知識：高數、概率論和線代
第四步：項目實踐
1)開源項目：tensorflow：Google的開源庫，已經有40000多個star，非常驚人，支持移動設備；
2)參加數據競賽
3)通過企業實習獲取項目經驗
如果你僅僅是做大數據開發和運維，則可以跳過第二步和第三步，如果你是側重於應用已有演算法進行數據挖掘，那麼第三步也可以先跳過。