| 导读 | 大数据开发和软件开发哪个前景好?大数据开发学习有难度，零基础入门要先学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，学习Hadoop、Spark、Storm等知识。软件开发工程师根据不同的学科从事的岗位也千差万别。 |
先说说大数据开发岗位和就业的前景，大数据开发岗位对于code能力、工程能力有要求，编程能力、语言表达能力、解决问题的能力。大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源坑比较多，需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
大数据分析类的职位，在业务上，需要对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。
非理工科出身编程能力较差，但是对业务的理解能力还可以的话，其实是可以选择数据分析类的;从薪酬上看，开发类的薪酬会略大与数据分析类，由于岗位成本造成的，当然这只是一般情况下，任何领域的高端人才都是值钱。
数据开发是基础，数据分析师生化是对于开发的数据进行一定的研究和分析，然后得出数据背后的整体的现象和潜在的商业机遇，对于我们的整体的生活也是各有利弊。
大数据开发是IT职业中的软件开发工程师是“大熊猫”，大数据工程师的收入可超过同类型的岗位。在一二线城市，大数据开发的薪资基本上是10K+;拥有3-5年技术经验的人才可达到40K+。大数据分析是高收入技术岗位，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K。从薪酬上看，一般情况下，开发类的薪酬会略高于与数据分析类的，这是由于岗位成本造成的。其实，任何领域的实战经验丰富的人才都是值钱。
原文来自：
本文地址：//gulass.cn/dashuj-kaif.html编辑：王华超，审核员：清蒸github
Linux大全：
Linux系统大全：
