大数据平台与计算机技术,大数据平台与计算机技术的关系

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据平台与计算机技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据平台与计算机技术的解答，让我们一起看看吧。现在大数据和java哪...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据平台与计算机技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据平台与计算机技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 现在大数据和java哪个就业前景更好呢？
2. 大数据科学与大数据技术能考研吗？
3. 物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？

现在大数据和java哪个就业前景更好呢？

一、j***a

我称之为常青树，随着大量j***a人才的产出，也造成了这个市场的饱和状态。越来越多的j***a程序员开始转行、也陆陆续续不断有新的成员进来。一句话：市场有、看能力

二、大数据

大数据虽然并不是近年来才有的概念，但从2015、2016年才开始兴起，在2017年彻底点爆。随着互联网、物联网、人工智能的不断进步及传统行业信息化的提高，全行业对大数据需求急剧增长，造成了百万+的人才缺口，发展前景一片光明.

题主，那个都好就业，主要是看你学的怎么样，强调一个观念

j***a需要从前端到后端到数据库的技能都有所掌握，目前就业多为web开发，主要掌握技能为html，js，j***a，sql等，注重界面和功能的开发、主流框架的使用、数据库的设计和开发、系统的维护等。

大数据主要偏重后端和数据库方面，掌握内存数据库，关系和非关系型数据库，hadoop系列的使用。数据量一般在t级别以上，因此对性能的要求比较高，维护的工作量比较大。

所以从现实的角度说，学习语言，深挖基础是能有更多回报的选择。在j***a的积累过程中，学习数据结构，学习算法，学习cs基础知识，学习jvm里各种数据结构的实现，学习开源产品的思路，实现，规范，不足等，更容易体会到自己的成长，在机会来临的时候也更容易把握。

补充：大数据领域很多细分的岗位：大数据分析师、数据开发工程师、数据挖掘工程师、甚至是爬虫工程师。分别解决数据统计分析报表类问题、平台运维数据开发问题、数据深度挖掘类问题、数据源获取问题等，其实还有，就不细说了。数据分析类的偏SQL，当然也会经常用到一些脚本语言进行数据的加工啊，等等，其中当然也包括python，这里用j***a的少。数据开发工程师，基本属于硬开发类了，由于大数据框架大多j***a，所以这也是j***a这在这里流行的原因。数据挖掘，传统类的数据挖掘，Python是大爱，但是在分布式模式下，其实python的局限性还是蛮大的，一些分布式机器学习库，例如spark mllib啊之类的，之类用python其实就是乏力了。最后爬虫这块，可能很多人不认可他是属于大数据的，但是可以查一下目前其实爬虫与数据领域结合是越来越紧密了，最起码我司爬虫是属于数据团队的，而爬虫基本也属于python的天下了，当然j***a爬虫也是有滴。最后，看题主怎么取舍了！

谢谢邀请！

作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，大数据是一个比较大的技术体系，涉及到一系列技术，而J***a本身是一门编程语言，二者之间并不矛盾，而且在大数据领域也有很多场景会使用到J***a语言。所以，学习大数据技术也可以从J***a编程开始学起。

从当前大的发展前景来看，大数据领域的人才需求前景还是比较广阔的，近两年来大数据领域的人才招聘也越来越多，虽然当前IT行业还主要在招聘研发型人才（研究生），但是随着大数据技术的逐渐落地应用，应用型大数据人才的需求量也会越来越大。从这个角度来看，当前选择学习大数据技术是比较不错的选择。

学习大数据技术通常要经历三个阶段，第一个阶段是编程语言阶段，在选择具体的编程语言时，可以重点考虑一下J***a和Python，这两门编程语言都是全场景编程语言，而且目前的应用也非常普遍。通常来说，Python语言的学习难度要小一些，但是从业难度却要大一些，因为目前Python开发岗位往往都集中在大数据和人工智能领域。

第二个阶段是学习大数据平台阶段，这个阶段需要学习的内容还是比较多的，而且也具有一定的难度。大数据平台可以从开源平台开始学起，比如Hadoop、Spark就是不错的选择。由于大数据平台涉及到一系列功能组件，包括存储、计算、同步等等，所以学习周期也会相对长一些。

第三个阶段就是实践阶段，大数据实践要有一定的场景支撑（数据中心），所以实践阶段通常要在实习岗位上来完成。另外，大数据实践也需要一定的行业知识，这往往需要一个积累的过程。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是[_a***_]方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

近几年互联网的发展越来越好，在国外，J***a程序员已经成为高薪以及稳定职业的代表，

虽然国内的有些程序员很苦逼，但是那只是少数，

按照国外的大方向来看，程序员还是一个很吃香的职业。

根据编程语言的流行程度，

J***a语言排名现在基本是在编程语言排行榜前几位，

而且j***a技术易学就业广，适合零基础的学生。

培训大数据的前景要好一些。

当然学习大数据前首先需要学习好J***a开发，J***a开发是必须掌握的。当然大数据学习难度要大很多适合于基础比较好的同学学习。

J***a工程师适合做程序员，需求量大，容易找工作，薪水相对要低一些，适合于一些中等资质的学生学习，当然现在不鼓励非专业的学生转行学习了，现在J***a程序员的就业风口已过。

大数据工程师代表未来的方向，将来的应用相当广泛，前景一片光明，教育部也在大力布局大数据专业设置与建设。当然学习的难度要大些，鼓励资质比较好的同学学习。

大数据科学与大数据技术能考研吗？

最好考研

大数据专业目前是构架在计算机、统计学、数学之上的应用学科不***，但是其本身也有很多值得提升的地方，是大学四年所不能完全cover的，即便是cover到的地方，也不够精深。

大数据处理，停留在模型应用上是比较初级的，不熟识模型原理是不可能做出高质量成果来的。其实我并不主张在本科开设大数据专业，基础课程容易面面俱到而不牢固，容易搞成大杂烩。

所以既然在本科学了大数据专业，比较理想的方式是再到研究生以上层面进行专项精深的修炼，选择一个方向比如图像识别、自然语言理解等等，磨出刀尖来。

数据科学与大数据技术 这个专业名称，听起来就有点把***矿、冶炼、机械三合一的感觉。以如下课程设置为例：

C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、J***a语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。

感觉像计算机专业加了部分机器学习的感觉，这种组合的合金质量我们不得而知.

目前大数据岗位的高薪，基本也是定位于硕士以上层的。数据处理领域的码农不是目前急需的大数据金领人才。

物联网、大数据、云计算和人工智能之间的关系是怎样的？

这几个都是当下IT领域热门的话题，可以用一条线串起来：世间万物通过网络产生链接，其产生的数据将被放到云计算平台，用人工智能去挖掘其中的有价值信息，为人类社会带来极大福祉。

物联网侧重于讲交互的网络的发展，随着科学技术的发展，从最早的人与人的交互，到人机交互，再到机器与机器交互。这里的机器就是各种“物”了，现在的互联网本质上也是物联网。

随着5G时代的到来，具备了在小范围也能管理海量链接的能力了，各种设备将被接入网络，形成庞大的物联网，即万物互联的时代。到2030年，全球的终端连接数将达到1000亿以上，何其壮观！

大数据强调的是数据的规模和复杂度。随着社会的发展，各种信息都被数字化，并且可***集、可处理，超越了传统的结构化的数据，更多是半结构化或非结构化的数据，数据的维度、数量、产生速度都呈以爆发式增长。

随着物联网的到来，产生的大数据将会更多。

有了大数据，怎么处理呢？传统的单处理系统是远远满足不了需求的，于是人们想到了把多个机器连起来，做分布式处理，建设一堆服务器，作为***池，根据需求分配，做分布式处理，这就是云计算。所以现在稍微有点规模的公司都会建设自己的私有云。

到此，以上就是小编对于大数据平台与计算机技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据平台与计算机技术的3点解答对大家有用。