本篇文章给大家谈谈大数据哪个好学，以及哪里学大数据比较好对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
1、大数据开发和大数据分析哪个好学？2、JAVA和大数据哪个好学?3、大数据云计算好不好学习？4、大数据和人工智能那个好学，学那个比较好就业呢？5、大数据专业好学吗都学些什么啊？6、数据科学与大数据专业和空间信息与数据技术专业哪个好学大数据开发和大数据分析哪个好学？
虽然都是数据领域，但从工作内容来看可以分为两个方向:
一是数据开发方向，偏技术型，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等，这些岗位对编程能力要求很高，对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高，有些公司甚至会把学历、专业、院校当成一个准入的门槛，也就是说先不管你技术怎么样，在刷简历的时候就直接先按这三个标准刷下一批人。看你描述没有这方面的介绍，所以如果你的专业不太对口的话，还是建议你对着方向慎重，而且由于技术难度的问题，我个人不太好看培训，因为不管怎么培训，从技术角度来说肯定是比不上相关专业的毕业生的，那你的竞争优势又在于哪？
二是数据分析方向，偏业务型，主要是通过挖掘数据的价值来驱动企业发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才。偏业务型的数据分析师对编程能力要求较低，如果你不是编程相关专业的话，那你可以考虑一下这个方向。
数据分析师的工作性质和开发工程师的就不一样，虽然他接到的项目和工程师差不多的，但是在实战中，更加关注的是数据分析师的随机应变的能力。因为在完成这个目标当中，由于数据分析师会看到不一样的数据，会发生不同的情况，所以要对决策进行不断地调整优化，才能更好的达到目标。
工作的目标
通常在工程当中我们有一个明确的很具象的目标，而在数据分析的项目中，很多项目是没有一个明确具象的目标。
在工作当中，工程师更多的是要学习软件的编程技能或者是一些新工具的一些技能， 他通过学习掌握这些新的技能来提高工程设施的质量效果。而数据分析师不仅仅要去学习这些工具当然他还需要学习业务，学习与如何与人沟通。
最后！在进入这个两种不同的这个领域进行工作的时候，要注意自己是否适合做哪一种工作，在选择这两个行业的或者领域这个过程当中，对自己的性格喜欢什么也要做出一个基本判断。
JAVA和大数据哪个好学?
java和大数据哪个更加容易学习，这个还是要看自己更喜欢哪一方面了，毕竟兴趣才是学习最好的动力。只要有动力感觉学习哪个方向都是可以的，只要你能够满足学习的条件都是可以选择的。
决定自己未来的永远都是你自己的选择，别人是无法给出你准确的答案，只能够通过自己的一些经验和了解顶多给一下相关方面的参考和建议。不过按照目前的态势来看，大数据相对来说更加火一些，也更加受大家的重视，从数博会的召开，十三五规划的战略提升，都能看出这一点，不过具体的，还是要看你自己的选择！
java相对来说现在应用的更加广泛一些，很多企业都在使用java编程技术制作网站和一些软件系统。这方面来说大数据可能就要差一点了，毕竟他们从事的方向还是有一定的差别。
而且，现在很多在学习大数据之前是要掌握一门编程语言的，使用比较多的也是java编程技术，大家这个在很多培训机构的大数据课程中基本上也都能够发现，基本上大数据课程一开始的基础都是由java技术开始。
所以，大家最后是选择java还是大数据学习，最好是根据自己的实际情况进行选择，不管是选择哪个方面的技术，只要能够学好都能够有一个不错的发展。
大数据云计算好不好学习？
一、大数据不好学，但可以学
1、大数据好不好学，答案是不好学，如果好学的话就不会有上百万的人才缺口了
2、大数据学习是有门槛的，但并不像很多人说的那样需要数学和统计学基础（大数据分析需要这些基础）。而我们经常说的大数据学习一般指大数据开发（大专学历即可学习，理工科专业为佳）
3、为什么说不好学呢？我们从大数据学习内容上来分析，大数据开发说白一点就是编程，相信对很多行外人来说，一提到编程就是满屏看不懂的代码，这就是大数据难点之一。如果你不入这一行总觉的困难重重。所以说，大数据难但是可以学！经过你的努力和坚持，小白也是可以完全学懂大数据的。
二、就业前景好
1、大数据行业的火爆就不用我赘述了
2、人才缺口达200万
3、平均月薪20K+
4、应用广泛、未来将覆盖全行业
5、人工智能、云计算、物联网和大数据密不可分
大数据和人工智能那个好学，学那个比较好就业呢？
选择一门学科学习，我们不能从哪个好学开始，我们得从自身的兴趣和技能优点出发，做一个客观的决定。下面我们先好好捋一捋大数据和人工智能的概念和研究方向。
1、大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。人工智能涉及的领域非常广泛，工业、航天、商业都有应用，并且已经深入人们的生活，打开手机中的Cortana或者Siri，这就是AI的产物。
分析让大量的数据有了价值，机器开始懂得用户想要什么，可以预测未来的天气和球赛的比分，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说，很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。
4、两者的未来发展方向
聚焦新零售
在最近的大数据和人工智能的应用热潮中，几乎没有哪个领域像零售业这样可以让企业受益。无论是沃尔玛还是当地的母婴店，各地的企业似乎都在利用这些技术来降低管理费用，同时扩大业务范围。例如，客服人员可能会被人工智能助理彻底取代，但更重要的是，零售商可以通过人工智能跟踪他们的库存，而消费者的兴趣很快就会发生革命性的变化。随着越来越多的零售商将大数据和人工智能应用到他们的商业模式中，预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。
聊天机器人应用越来越广泛
Facebook，Skype和Slack等公司都在其服务中添加了聊天机器人，他们对消费者来说非常有趣，包括法律帮助热线，技术创新让聊天机器人越来越智能。这意味着它们可以为人们解析法规，通过有效的诊断来指导患者。
如果大数据继续以目前的高速度增长，那么预计在日前使用的社交媒体平台上将会有应用更广泛的聊天机器人。这可能比人们想像得还要快，这些由 人工智能技术 驱动的机器人可能会更加有效地与人们聊天，人们甚至可能无法判断是否正在与另一个人交谈。
人工智能和云计算的结合
随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境，其中许多公司将寻求加强其IT基础设施，并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大，人工智能越来越成为一种主流，随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担，这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。
云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求，因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。
更加智能的市场营销
市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一，通过梳理大量的数据，企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者，将广告和交易直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。
随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户，人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会，这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。
暗数据的新纪元
随着大数据的增长，利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。所谓的暗数据就是企业正常商业活动期间搜集，处理，存储的数据。但这些数据通常无法用于诸如分析，商业关系或者是直接变现获利等目的。对于并不熟悉人工智能和数据管理领域的许多人来说，这种数据不断被证明是有用的。暗数据可能难以让人理解，但随着越来越多的企业投资人工智能，这些迷惑可能就会消散，并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。
大数据专业好学吗都学些什么啊？
按照职业的发展方向可以分为：
1、大数据开发方向：
涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；
2、大数据运维和云计算方向：
涉及的岗位诸如大数据运维工程师等；
这其中，数据挖掘，数据分析这一块是最容易入门，也是人才缺口最大的一块发展方向。很多大型的企业都会借助一些BI工具，诸如国外很有名气的Tableau、PowerBI，国内的黑马DataFocus、FineBI、永洪BI等等，来协助进行数据分析。而大数据分析师，就是需要熟练操作运用这些BI工具，将数据的价值最大化。
数据科学与大数据专业和空间信息与数据技术专业哪个好学
数据科学与大数据专业相对较为困难，但就业率高。
本科学习大数据还是有一点难度，大数据需要逻辑，只要你逻辑思维比较好，那么就可以学习，
文科的话培养是偏数据管理、商业分析那种。我们学校好像是今年才开的大数据专业，我觉得培养可能会和信管有一点点像。就是不涉及过多的技术和编程，可能大三会学下数据挖掘、数据仓库什么的。但是想想总体应该不会像统院和计算机那么教吧，毕竟以后走的路子也不一样。你看比如复旦新开的大数据学院专业硕士，培养就分几个方向：统计、商业分析、金融。像中山也有大数据，但是就是和计算机学院一块办的。说明虽然大家学的专业都叫大数据，但是以后参加工作也各有侧重。
至于找工作有很多因素，就专业而言，感觉大数据本科毕业没有完全对口的工作，会去应聘些相近学科的岗位，信管（信息管理和信息系统）应该是最相似的。
大数据哪个好学的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于哪里学大数据比较好、大数据哪个好学的信息别忘了在本站进行查找喔。