做系统和数据处理哪个更有前途

① 软件开发和大数据哪个前景好

大数据和软件开发,其实准确来说,大数据也是软件开发当中的一个方向。

软件开发和大数据的不同

数据科学与技术课程学习内容中的工程部分要少于软件工程中的工程内容，但是大数据部分内容更加有体系。

软件工程大数据方向主体课程学习软件工程专业课程大三外加大数据导论，数据挖掘等三四门与大数据有关的课，主要学出来在工程中的应用；

就业区别：总体区别不大，因为搞大数据这块的岗位，本科生能做的只有两种：

（1）大数据分析

（2）数据挖掘（低层次的）这两个岗位是大数据对口岗位，薪资和难度数据挖掘大于数据分析，再往深的学就是人工智能这块了，自然语言处理、计算机图像处理、智能推荐、神经网络、机器学习、深度学习等（这部分都是研究生阶段选择其一深入学习，虽然难度较大但是薪资很高）

学习软件开发就业前景怎么样

随着计算机的普及，计算机应用渗透到各行各业，不仅大大提高了效率，而且对人们的生活产生了深刻的影响。计算机的深度应用不能与软件分离。软件产业的发展与一个国家的政治和未来有关。软件产业将成为工业规模最大的新兴产业之一，是21世纪最有发展前途的产业之一。下面是针对软件开发行业的前景总结如下：

1、高成长：在全球的软件市场中，软件开发每年的增长速度是非常快的，并且这种增长速度远远超过了世界经济的增长速度。

2、高智力投入：软件开发需要的固定资产较少，并且生产成本也少。在整个生产过程中，脑力活动是非常关键的。

3、服务强：软件产品的售后服务工作量大，且软件开发人员在进行系统集成时必须深入理解用户的需求，在实施项目的过程中必须得到用户的紧密合作，因此这是兼顾制造业和服务业的特点

4、全球性强：在因特网出现之后，软件行业得到了更大的发展机会，软件产品可以在非常短的时间内销售给全世界，同时，软件开发也是一个受文化、风俗，习惯影响相对较小的产业。

② 考研 web分布式信息处理系统 和 大数据和数据挖掘 两个专业哪个好一点，求指点

这两个专业学好了都很有用，因为本人是学统计的，接触大数据比较多，应用好大数据和数据挖掘技术非常有用，是非常有前途的一个专业。

③ 数据库系统工程师就业前景如何

据不完全数据统计工资一般的就4k----5k左右，dba的话比较高，技术大咖还是有前途的!

数据库系统工程师发展前景如何

随着数据库技术的不断发展，企业为了管理、利用越来越多的信息，都建立了自己的数据库。而这些企业数据库，都需要有专门的人员进行维护，这就是数据库工程师的工作。就发展趋势看，优秀的数据库工程师是十分匮乏的。数据库工程师的就业范围非常广，一般的大型或者跨国的企业都建立自己的数据库，他们都需要数据库工程师对他们的数据库进行管理。一些国际知名企业、政府、学校等都是数据库工程师很好的去处。

"数据库工程师面向包括大学生在内的所有求职者，旨在帮助他们明确职业发展方向，提高求职面试技巧及就业能力。"国内首家专注于数据库工程师就业培训指导的清软国际学院培训机构负责人向记者透露，"专业的数据库工程师培训机构应该专注于职涯规划、求职面试以及职前培训，有效缓解目前国内高校对大学毕业生进行的就业培训指导不足的现状。

同时他们认为目前的高等教育应该加强对大学生数据库工程师就业指导的培训，更好的让大学生把在学校学到的知识与社会最迫切的需求进行结合。大学生面临的不再是先择业再就业还是先就业再择业的选择，而是如何择业如何就业。作为择业和就业的关键内容，职业生涯规划和面试技巧等在网络里比比皆是，但是充斥着大量粗制滥造的面试技巧分享，常常造成误导。"

数据库工程师资薪酬大起底

作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地，“大数据”和“虚拟化”两大热门行业得到了广泛的关注和重视。90%的企业都在用大数据。专业的数据库工程师，薪资待遇一般都很可观。

下面以某一求职网站挂出的工资为例做一下说明：

可就职岗位

数据库工程师、数据库开发工程师、DBA数据库管理员、系统工程师、系统集成工程师、系统管理员、售前工程师、售后工程师、技术支持工程师、IT运维工程师等相关岗位

④ 做数据分析员前景如何

可以先来看几个数据，据猎聘数据显示，数据分析师的平均薪资在20k+，应届生的平均月薪都在10k+。目前数据分析能力已成为各行业必备的通用能力。研究显示，有数据分析能力的人工资比一般人多30%，而没有数据分析能力的人失业率是一般人的2倍。

数据分析师不仅在薪资上有巨大优势，这个职位在未来将会持续有巨大的缺口。据麦肯锡咨询权威预测2025年中国将需数据人才高达220万。

初级数据分析师如果选择技术方向发展，可选择的职位也有很多，例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责，可以参考下列的解释。

1、算法工程师

运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。

2、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗，负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。

3、数据科学家

数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。

最后说完了数据分析师的职业发展方向，再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单，人需要在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们都知道只有在路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。

综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，要先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用。

⑤ 利用文件系统处理数据与数据库系统处理数据有什么不同各有何优缺点

早期的数据库管理都是采用文件系统。在文件系统中，数据按其内容、结构和用途组成若干命名的文件。文件一般为某个用户或用户组所有，但可供其他用户共享。用户可以通过操作系统对文件进行打开、读、写和关闭等操作。

文件系统有明显的缺点:
(1).编写应用程序很不方便。
应用程序的设计者必须对所用的文件的逻辑及物理结构有清楚的了解。操作系统 只能打开、关 闭、读、写等几个低级的文件操作命令，对文件的查询修改等处理都须在应用程序内解决。应用程序还 不可避免地在功能上有所重复。在文件系统上编写应用程序的效率不高。
(2).文件的设计很难满足多种应用程序的不同要求，数据冗余经常是不可避免的。
为了兼顾各种应用程序的要求，在设计文件系统时，往往不得不增加冗余的数据。数据冗余不仅浪费空间，而且会带来数据的不一致性（inconsistency).在文件系统中没有维护数据一致性的监控机制，数据的一致性完全有用户负责维护。在简单的系统中勉强能应付，但在大型复杂的系统中几乎是不可能完成的。
(3).文件结构的修改将导致应用程序的修改，应用程序的维护量将很大。
(4).文件系统不支持对文件的并发访问（concurrent access）。
(5).数据缺少统一管理，在数据的结构、编码、表示格式、命名以及输出格式等方面不容易做到规范化、标准化；数据安全和保密方面，也难以采取有效的办法。

针对文件系统的缺点,人们发展了以统一管理和共享数据为主要特征的数据库系统。在数据库系统中，数据不再仅仅服务于某个程序或用户，而是看成一个单位的共享资源，由一个叫数据库管理系统（Data Management System，简称DBMS）的软件统一管理。由于有DBMS的统一管理，应用程序不必直接介入诸如打开、关闭、读写文件等低级的操作，而由DBMS代办。用户也不必关系数据存储和其他实现的细节，可在更高的抽象级别上观察和访问数据。文件结构的一些修改也可以由DBMS屏蔽，使用户看不到这些修改，从而减少应用程序的维护工作量，提高数据的独立性。由于数据的统一管理，人们可以从全单位着眼，合理组织数据，减少数据冗余；还可以更好地贯彻规范化和标准化，从而有利于数据的转移和更大范围的共享。由于DBMS不是为某个应用程序服务，而是为整个单位服务的，DBMS做得复杂一些也是可以接受的。许多在文件系统中难以实现的动能，在DBMS中都一一实现了。

例如：适合不同类型用户的多种用户界面，保证并发访问时的数据一致性的并发控制（concurrent control），增进数据安全性（security）的访问控制（access control），在故障的情况下保证数据一致性的恢复（recovery）功能，保证数据在语义上的一致性的完整性约束（integrity constraints）检查功能等。随着计算机应用的发展，DBMS的功能愈来愈强，规模愈来愈大，复杂性和开销也随之增加。目前，在一些功能非常明确且无数据共享的简单应用系统中，为减少开销，提高性能，有时仍采用文件系统；不过在数据密集型应用系统中，基本上都使用数据库系统。

现代的数据库管理系统应该具备的7个功能：
1、提供高级的用户接口
2、查询处理和优化
这里的查询(query)泛指用户对数据库所提的访问要求,不但包含数据检索,也包括修改\定义新数据等
3、数据目录管理
4、并发控制
5、恢复功能
6、完整性约束检查
7、访问控制

数据管理和数据处理一样，都是计算机系统的最基本的支撑技术。尽管计算机科学技术经历了飞速的发展，但数据管理的这一地位没有变化。数据管理将作为计算机科学技术的一个重要分支一直发展下去，社会信息化，对数据管理的要求也愈高。