java和大數(shù)據(jù)哪個好找工作

如今，java 的工作比大數(shù)據(jù)更多 ，大數(shù)據(jù)是一個新興行業(yè) ，雖然需求大，但是門檻高，相應(yīng)的薪水也高。

目前，后端開發(fā)使用的語言以java 為主 ，在短期內(nèi)沒有其他語言可以 ，就業(yè)前景 也是不容置疑的。

一、java和大數(shù)據(jù)就業(yè)前景如何 ?

學(xué)完后，學(xué)習(xí)java 和大數(shù)據(jù)技術(shù) 。非常有價值，非常吃香 。

，java。

如今 ，java 技術(shù)已經(jīng)被列為世界信息技術(shù)的三大重點之一 ，而隨著 jav a人才的大量輸出 ，這也導(dǎo)致了市場飽和。

jav a編程人員越來越多 ，而且陸陸續(xù)續(xù)地有新成員加入 。

結(jié)論 ：市場有能力 ，也有眼光 。

第二 ，大數(shù)據(jù) 。

盡管近幾年來大數(shù)據(jù)概念 并不流行 ，但卻從2015 、2016年開始興起 ，到2017年徹底爆發(fā)。

伴隨著因特網(wǎng) 、物聯(lián)網(wǎng) 、人工智能 的不斷進步 和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)信息化程度的提高 ，整個產(chǎn)業(yè)對大數(shù)據(jù)的需求急劇增加 ，造成了百萬 +的人才缺口 ，發(fā)展前景十分廣闊 。

第二 ，java 能夠處理大型數(shù)據(jù) 。

jav a可以處理大量數(shù)據(jù) 。

先 ，jav a是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ) ，轉(zhuǎn)換成大數(shù)據(jù)相對容易 一些 。

其次 ，轉(zhuǎn)型也有一定的局限性 ，例如 ：20 -32歲 的年輕人好 ;大專以上學(xué)歷 。

第二點是，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域需要學(xué)習(xí)的東西很多 ，比如 ha doop,spark 等等 ，要準備好好好學(xué)習(xí) 。

三是根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計 ，在未來3-5年內(nèi)，大數(shù)據(jù) 領(lǐng)域 人才 缺口 將達到 300 左右 。

此外 ，隨著大數(shù)據(jù)在云計算 、人工智能 等領(lǐng)域 的廣泛應(yīng)用 ，必將 創(chuàng)造 更多 的就業(yè)機會 。

四是目前 研究 大數(shù)據(jù) 的方法 有：培訓(xùn)中心教育 、企業(yè)內(nèi)部培養(yǎng) 、培訓(xùn)機構(gòu)和自學(xué)等。

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域 ，現(xiàn)在 從jav a過渡 到j(luò)av a的人并不少 ，而要真正 完成 過渡 ，還需要 付出 足夠 的努力 。

java和大數(shù)據(jù)哪個學(xué)完工資高一些?

就整個 行業(yè) 而言 ，兩個 方向 的高管薪酬 都是 相當(dāng)可觀 的，但是 就初級 層次 的高管 而言 ，大數(shù)據(jù) 的發(fā)展 機會 還是 比較 大的。

jav a行業(yè) 主要是已經(jīng) 相當(dāng) 成熟 ，人才輩出 ，競爭 十分激烈，對于 新人 來說 ，薪資 方面 的優(yōu)勢 就不 那么 明顯 了。

就個體 而言 ，還需要 考慮 個人 的技術(shù)實力 、工作經(jīng)驗 、能力 、性格 甚至 運氣 等等 ，所以 每個人 的具體 薪酬 也會因人而異 。

當(dāng)然 ，只要你有扎實的技術(shù)和卓越的能力 ，也不愁拿不到高薪 。

大數(shù)據(jù)需要學(xué)哪些內(nèi)容?

java 基礎(chǔ)學(xué)習(xí) 的階段 ：知識點 主要 有：java 基礎(chǔ) 語法 、面向?qū)ο缶幊?、常用 類和工具類 的集合 框架 體系 、異常處理 機制 、文件 和io 流、移動 開戶 管理系統(tǒng) 、多線程 、枚舉 和垃圾回收 、反射 、jd k新特性 、通訊錄 系統(tǒng) 等。

學(xué)習(xí) java ee 核心 ：主要 學(xué)習(xí) 知識點 ：前端技術(shù) ，數(shù)據(jù)庫 ，jd bc 技術(shù) ，服務(wù)器端 技術(shù) ，maven spring,springbootgit 等。

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學(xué)習(xí) hadoop生態(tài)系統(tǒng) 的第三階段 ：主要 學(xué)習(xí) 知識點 ：linux,hadoop,zookee per,hive,hbase ,phoenix ,impal a,kylin,flume,sqoo p&datax,kafka ,oozie&azkaban,hue等。

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spark 生態(tài)系統(tǒng) 學(xué)習(xí) 階段 ：主要 學(xué)習(xí) 知識點 ：scala,spark ，交通 領(lǐng)域 車流 監(jiān)控 項目 ，flink等。

第5階段 項目 實戰(zhàn) +機器學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí) ：主要 學(xué)習(xí) 高鐵 智能檢測系統(tǒng) ，電信充值 ，中國天氣網(wǎng)，機器學(xué)習(xí) 等。

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