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数据科学与大数据技术专业的前景怎么样，该选择主攻开发还是算法
首先，从近两年数据科学与大数据技术（数科）专业的就业情况来看，整体的就业表现还是比较不错的，虽然该专业是新兴专业之一，但是就业表现已经成为了继计算机科学与技术、软件工程这两个专业之后，又一个就业表现比较突出的计算机大类专业。
从当前大的计算机发展趋势来看，未来在工业互联网逐渐落地应用之后，产业领域会释放出大量大数据专业人才的需求，而且高附加值岗位也会比较多，从这个角度来看，未来数科专业的就业前景还是非常广阔的。
数科专业本身是一个交叉学科，涉及到的内容比较多，所以要想有一个较好的学习体验，同时提升自身的就业竞争力，一定要尽早确定一个自己的主攻方向，围绕主攻方向来制定学习规划。对于本科生来说，如果没有继续读研的计划，可以围绕开发岗的要求来制定学习规划。实际上，当前很多大数据方向的研究生也会从事开发岗。
从大的人才需求趋势来看，未来开发岗的人才需求量依然会比较大，相对于算法岗来说，开发岗的竞争并不算激烈，也有不少进大厂的机会。要想从事开发岗，要重视三方面知识的学习，其一是重视编程语言（Java、Python）的学习，其二是重视大数据平台（Hadoop、Spark）的学习，其三是重视场景开发知识的积累。
总体上来说，计算机大类专业的学习规划需要按照不同阶段来制定，不同阶段有不同阶段的侧重点。
我从事教育、科研多年，目前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。
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云计算和大数据哪个就业前景好
两者属于相辅相成，从应用角度来讲，大数据离不开云计算，因为大规模的数据运算需要很多计算资源，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。二者的就业前景都很不错，可以根据个人爱好进行选择。
1、大数据：大数据技术是一种新一代技术和构架，以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、云计算：云计算是一种创新的技术，底层离不开虚拟化，平台操作系统，数据库，存储技术，负载均衡，高可用，群集技术，分布式技术，安全技术等等，想要学习云计算，就要精通其中的一门技术。云计算技术从技术应用服务的场景可划分为三个层次IaaS(基础架构即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)。
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算法和大数据算法哪个好
两者是相辅相成的，没有谁比谁更重要，就像鸡蛋和母鸡哪个更重要一样？只有算法，没有数据，那么算法就没了存在的意义，只有数据，没有算法，得来的算法显得更加杂乱无章，哪来的生产效率？
大数据开发和数据分析哪个前景更好哪个薪资高
大数据就业前景
伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2. 数据挖掘、数据分析机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。
对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
3. 大数据运维云计算方向
市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。
对应岗位：大数据运维工程师
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