大数据和编程哪个厉害

❶ 女生学编程,现在学HTML5好还是大数据好

H5，内容比较专，短时间进步快，大数据属于交叉学科，不仅仅是编程语言的问题

学编版程就业，需要做好一权定的心理准备的，技术更新太快，自己的技术需要不断学习新的，没有一定的耐心和热爱，坚持下来会比较难，而且做技术，虽说比较高大上，薪酬也比较客观，但工作其实是很费脑力的~
自己的一些建议
希望对你有帮助~

❷ 大数据和java开发哪个前景更好

从发展的角度来说，Java已经处在一门编程语言的成熟期，未来Java程序员要想有更好的发展，则需要深入到一个领域，比如大数据或者人工智能，这样才能有较强的职场竞争力和较好的发展空间，他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系。

大数据和java前景怎么样

一、现状

1、java是编程语言，目前来看还是有一定优势的。但每年新增的海量java程序员让这个行业开隐磨始拥挤起来，已经出现人才溢出状态。

2、大数据经过2016/2017年的高曝光，2018年开始进入大数据年，各大中小企业开始大数据部门，人才缺口不断增大。

二、未来

1、java是编程语言，未来会不会有更优秀的编程语言取代其主导地位，并不好说。

2、大灶姿斗数据的应用范围广，不但覆盖全行业，还将影响一些机构机关。被人们最为看好的人工智能也需要大数据的支持，离开大数据人工智能将无法智能。

Java和大数据之间的关系

作为一个入门级的选手来讲，首先得明白，Java它本身是一门计算机编程语言，而进入大数据的学习，无论你有什么基础，是零基础还是有过相关的学习经验，都至少应该有一门计算机编程语言的加持，这就好比上战场必须有副锋利的武器，有了编程语言在手，才能在大数据的天地中放手一搏。

同时，JAVA的掌握程度不是皮毛，而应该达到精通的水平。当然也可以精通其他的语言，也是可以的。在大数据开发中使用非常多的便是Java编程语言，同时JAVA这类开源的编程语言来讲在各类技术领域应用也比较广泛，这也是初级选手为什么在入门时册烂都会选择Java的原因。

在大数据中，你所主攻的方向是Hadoop开发，那就一定要学好Java，因为它是Hadoop的专用编程语言。

而其他方向的研究，如果你主攻spark，那就要学习Scala语言，从而更好地工作。

❸ 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

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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？

6. 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。

7. 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。

❹ 想学IT，python和大数据哪个好点

如果你有了大量的数据，你应该去做什么呢？你可以去做人工智能，而最适合人工智能的编程语言是什么呢？当然是python了，这几乎已经是公认的，python中的一些可视化库，都是好看又好用的。
再看一下，如果你有了大量的数据，你应该去做什么呢？做科学计算？那怎么做科学计算更方便呢？当然还是python，numpy，pandas，scipy，做起来数学计算简直爽歪歪，超大矩阵秒出答案，各种数学公式一行代码解决问题。就一个字，顺滑！
当然其他的很多编程语言，也有很多非常不错的第三方库支持，不过就现在的趋势来说，python的占比份额越来越大。
而且对于初学者来说，python会更加友好，容易学，也容易找工作，用python入门，然后向大数据的方向发展学习，这才是一个更好的选择！

❺ 学计算机好还是大数据好 哪个更吃香

学大数据好一些。首先，当前计算机科学与技术和大数据这两个专业的热度都比较高，这两个专业本身也没有所谓的好坏之分，而且这两个专业本身也有非常紧密的联系，当前计算机专业也是培养大数据研究生的主要专业之一。

计算机和大数据专业哪个更好

不少同学纠结到底是选计敬察算机还是大数据，这两个专业之间有联系也有区别，选哪个好还是看个人的取舍。

计算机专业我们一般把它看成一个大类领域，具体到二级学科有计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网技术等等。

而大数据是符合现在趋势的新兴技术学科，全称是数据科学与大数据技术，属于交叉学科，有的学校把它归类在计算机专业里面，有的学校则把它放在数学专业里面。

大数据专业学习的内容涉及到计算机、数学、统计学等多个学科的知识综合运用，包括但不限于JavaSE核心技术、Python爬虫、云平台的开发技术等等。

有人担心学大数据专业，未来会不陪碧会热度过去了就芦稿举不好找工作了。这里要肯定一点，现在人工智能正在一点一滴的进入我们的生活，大数据起码在十年内都还是红利期。而十年后的世界会怎样谁也不知道，大数据有可能被新的技术更新换代也不一定。

相对而言，计算机专业则显得更传统，毕竟计算机的网络技术是大数据发展的基础，怎么也不至于失业。在本科阶段选择偏重打基础的计算机专业，对同学们未来的职业发展未必不是一件好事。

大数据和计算机的区别

计算机科学与技术专业主要针对计算机领域的知识来设置课程体系，整体的知识面比较广，学生未来的选择空间也相对比较大，不论选择读研还是参加工作，选择计算机科学与技术专业都是比较稳妥的选择。另外，由于计算机科学与技术专业是比较传统的计算机专业之一，课程体系和实践场景都比较完善，学生也会有一个比较好的学习体验。

大数据专业是新设立的专业之一，而且未来大数据领域的人才需求潜力也比较大，所以选择大数据专业也是顺应时代发展的选择。大数据专业是一个典型的交叉学科专业，涉及到数学、统计学和计算机三大块内容，所以大数据专业的学习压力往往要大一些，而且大数据专业对于数学基础的要求更高一些，这一点要引起足够的重视。

大数据专业对于实践场景的要求比较高，通常需要数据中心的支撑，这对于教育资源整合能力相对较弱的高校来说，是一个不小的挑战。从当前的人才需求情况来看，目前大数据技术依然处在落地应用的初期，行业人才需求往往更注重高端人才，所以当前选择大数据专业，最好读一下研究生。

❻ 大数据和java开发哪个比较好

根据个人爱好不同来选择，一个是偏数据库类型，另一个是后台开发