做系統和數據處理哪個更有前途

① 軟體開發和大數據哪個前景好

大數據和軟體開發,其實准確來說,大數據也是軟體開發當中的一個方向。

軟體開發和大數據的不同

數據科學與技術課程學習內容中的工程部分要少於軟體工程中的工程內容，但是大數據部分內容更加有體系。

軟體工程大數據方向主體課程學習軟體工程專業課程大三外加大數據導論，數據挖掘等三四門與大數據有關的課，主要學出來在工程中的應用；

就業區別：總體區別不大，因為搞大數據這塊的崗位，本科生能做的只有兩種：

（1）大數據分析

（2）數據挖掘（低層次的）這兩個崗位是大數據對口崗位，薪資和難度數據挖掘大於數據分析，再往深的學就是人工智慧這塊了，自然語言處理、計算機圖像處理、智能推薦、神經網路、機器學習、深度學習等（這部分都是研究生階段選擇其一深入學習，雖然難度較大但是薪資很高）

學習軟體開發就業前景怎麼樣

隨著計算機的普及，計算機應用滲透到各行各業，不僅大大提高了效率，而且對人們的生活產生了深刻的影響。計算機的深度應用不能與軟體分離。軟體產業的發展與一個國家的政治和未來有關。軟體產業將成為工業規模最大的新興產業之一，是21世紀最有發展前途的產業之一。下面是針對軟體開發行業的前景總結如下：

1、高成長：在全球的軟體市場中，軟體開發每年的增長速度是非常快的，並且這種增長速度遠遠超過了世界經濟的增長速度。

2、高智力投入：軟體開發需要的固定資產較少，並且生產成本也少。在整個生產過程中，腦力活動是非常關鍵的。

3、服務強：軟體產品的售後服務工作量大，且軟體開發人員在進行系統集成時必須深入理解用戶的需求，在實施項目的過程中必須得到用戶的緊密合作，因此這是兼顧製造業和服務業的特點

4、全球性強：在網際網路出現之後，軟體行業得到了更大的發展機會，軟體產品可以在非常短的時間內銷售給全世界，同時，軟體開發也是一個受文化、風俗，習慣影響相對較小的產業。

② 考研 web分布式信息處理系統 和 大數據和數據挖掘 兩個專業哪個好一點，求指點

這兩個專業學好了都很有用，因為本人是學統計的，接觸大數據比較多，應用好大數據和數據挖掘技術非常有用，是非常有前途的一個專業。

③ 資料庫系統工程師就業前景如何

據不完全數據統計工資一般的就4k----5k左右，dba的話比較高，技術大咖還是有前途的!

資料庫系統工程師發展前景如何

隨著資料庫技術的不斷發展，企業為了管理、利用越來越多的信息，都建立了自己的資料庫。而這些企業資料庫，都需要有專門的人員進行維護，這就是資料庫工程師的工作。就發展趨勢看，優秀的資料庫工程師是十分匱乏的。資料庫工程師的就業范圍非常廣，一般的大型或者跨國的企業都建立自己的資料庫，他們都需要資料庫工程師對他們的資料庫進行管理。一些國際知名企業、政府、學校等都是資料庫工程師很好的去處。

"資料庫工程師面向包括大學生在內的所有求職者，旨在幫助他們明確職業發展方向，提高求職面試技巧及就業能力。"國內首家專注於資料庫工程師就業培訓指導的清軟國際學院培訓機構負責人向記者透露，"專業的資料庫工程師培訓機構應該專注於職涯規劃、求職面試以及職前培訓，有效緩解目前國內高校對大學畢業生進行的就業培訓指導不足的現狀。

同時他們認為目前的高等教育應該加強對大學生資料庫工程師就業指導的培訓，更好的讓大學生把在學校學到的知識與社會最迫切的需求進行結合。大學生面臨的不再是先擇業再就業還是先就業再擇業的選擇，而是如何擇業如何就業。作為擇業和就業的關鍵內容，職業生涯規劃和面試技巧等在網路里比比皆是，但是充斥著大量粗製濫造的面試技巧分享，常常造成誤導。"

資料庫工程師資薪酬大起底

作為中國官方重點扶持的戰略性新興產業，大數據產業已逐步從概念走向落地，「大數據」和「虛擬化」兩大熱門行業得到了廣泛的關注和重視。90%的企業都在用大數據。專業的資料庫工程師，薪資待遇一般都很可觀。

下面以某一求職網站掛出的工資為例做一下說明：

可就職崗位

資料庫工程師、資料庫開發工程師、DBA資料庫管理員、系統工程師、系統集成工程師、系統管理員、售前工程師、售後工程師、技術支持工程師、IT運維工程師等相關崗位

④ 做數據分析員前景如何

可以先來看幾個數據，據獵聘數據顯示，數據分析師的平均薪資在20k+，應屆生的平均月薪都在10k+。目前數據分析能力已成為各行業必備的通用能力。研究顯示，有數據分析能力的人工資比一般人多30%，而沒有數據分析能力的人失業率是一般人的2倍。

數據分析師不僅在薪資上有巨大優勢，這個職位在未來將會持續有巨大的缺口。據麥肯錫咨詢權威預測2025年中國將需數據人才高達220萬。

初級數據分析師如果選擇技術方向發展，可選擇的職位也有很多，例如演算法工程師、大數據開發、數據科學家等等。對這些崗位的職責，可以參考下列的解釋。

1、演算法工程師

運用數理統計知識、編程和業務思維建立數學模型，是當之無愧的產品靈魂。

2、數據開發工程師

數據工程師屬於技術崗，負責搭建資料庫、處理數據、維護數據安全等工作，主要是服務於數據的使用者，比如上文中的數據分析師、數據產品經理以及數據建模師。

3、數據科學家

數據科學家屬於綜合性人才，集數據分析能力（＞數據分析師）、統計學基礎、業務能力（＞數據產品）、演算法（＞演算法工程師）與溝通能力於一身。這類人才屬於數據分析行業中的頂配，各方面的能力都超一流，不過這類人才相當稀有，在行業中基本是可遇而不可求。

最後說完了數據分析師的職業發展方向，再回歸到最重要的行業本質吧。選擇一個行業或職位最本質的因素就是賽道。這個道理很簡單，人需要在一個天花板不斷上升的行業，個人職業的發展的天花板才能跟著往上走。我們都知道只有在路很寬，人不擠的賽道上才能夠跑得快，也只有在一個資本都湧入的市場上才掙到更多錢。

綜上所述，數據分析師的就業前景是非常好的，如果你想要成為一名優秀的數據分析師，要先找到自己的方向，確立一個職業目標，再逐步掌握數據分析師的必備技能，在軟體的基礎操作上不斷提升自己的應用。

⑤ 利用文件系統處理數據與資料庫系統處理數據有什麼不同各有何優缺點

早期的資料庫管理都是採用文件系統。在文件系統中，數據按其內容、結構和用途組成若干命名的文件。文件一般為某個用戶或用戶組所有，但可供其他用戶共享。用戶可以通過操作系統對文件進行打開、讀、寫和關閉等操作。

文件系統有明顯的缺點:
(1).編寫應用程序很不方便。
應用程序的設計者必須對所用的文件的邏輯及物理結構有清楚的了解。操作系統 只能打開、關 閉、讀、寫等幾個低級的文件操作命令，對文件的查詢修改等處理都須在應用程序內解決。應用程序還 不可避免地在功能上有所重復。在文件系統上編寫應用程序的效率不高。
(2).文件的設計很難滿足多種應用程序的不同要求，數據冗餘經常是不可避免的。
為了兼顧各種應用程序的要求，在設計文件系統時，往往不得不增加冗餘的數據。數據冗餘不僅浪費空間，而且會帶來數據的不一致性（inconsistency).在文件系統中沒有維護數據一致性的監控機制，數據的一致性完全有用戶負責維護。在簡單的系統中勉強能應付，但在大型復雜的系統中幾乎是不可能完成的。
(3).文件結構的修改將導致應用程序的修改，應用程序的維護量將很大。
(4).文件系統不支持對文件的並發訪問（concurrent access）。
(5).數據缺少統一管理，在數據的結構、編碼、表示格式、命名以及輸出格式等方面不容易做到規范化、標准化；數據安全和保密方面，也難以採取有效的辦法。

針對文件系統的缺點,人們發展了以統一管理和共享數據為主要特徵的資料庫系統。在資料庫系統中，數據不再僅僅服務於某個程序或用戶，而是看成一個單位的共享資源，由一個叫資料庫管理系統（Data Management System，簡稱DBMS）的軟體統一管理。由於有DBMS的統一管理，應用程序不必直接介入諸如打開、關閉、讀寫文件等低級的操作，而由DBMS代辦。用戶也不必關系數據存儲和其他實現的細節，可在更高的抽象級別上觀察和訪問數據。文件結構的一些修改也可以由DBMS屏蔽，使用戶看不到這些修改，從而減少應用程序的維護工作量，提高數據的獨立性。由於數據的統一管理，人們可以從全單位著眼，合理組織數據，減少數據冗餘；還可以更好地貫徹規范化和標准化，從而有利於數據的轉移和更大范圍的共享。由於DBMS不是為某個應用程序服務，而是為整個單位服務的，DBMS做得復雜一些也是可以接受的。許多在文件系統中難以實現的動能，在DBMS中都一一實現了。

例如：適合不同類型用戶的多種用戶界面，保證並發訪問時的數據一致性的並發控制（concurrent control），增進數據安全性（security）的訪問控制（access control），在故障的情況下保證數據一致性的恢復（recovery）功能，保證數據在語義上的一致性的完整性約束（integrity constraints）檢查功能等。隨著計算機應用的發展，DBMS的功能愈來愈強，規模愈來愈大，復雜性和開銷也隨之增加。目前，在一些功能非常明確且無數據共享的簡單應用系統中，為減少開銷，提高性能，有時仍採用文件系統；不過在數據密集型應用系統中，基本上都使用資料庫系統。

現代的資料庫管理系統應該具備的7個功能：
1、提供高級的用戶介面
2、查詢處理和優化
這里的查詢(query)泛指用戶對資料庫所提的訪問要求,不但包含數據檢索,也包括修改\定義新數據等
3、數據目錄管理
4、並發控制
5、恢復功能
6、完整性約束檢查
7、訪問控制

數據管理和數據處理一樣，都是計算機系統的最基本的支撐技術。盡管計算機科學技術經歷了飛速的發展，但數據管理的這一地位沒有變化。數據管理將作為計算機科學技術的一個重要分支一直發展下去，社會信息化，對數據管理的要求也愈高。