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这个问题问得好。作为IT领域的研究教育者，让我回答。
首先，大数据和云计算的未来将在工业互联网时代发挥越来越重要的作用。因此，无论是选择学习大数据还是云计算，未来的开发空间都相对较大。
从技术体系结构的角度来看，大数据和云计算基于分布式存储和分布式计算，但是它们各自的关注是不同的。大数据的关注是数据的价值，云计算的注意力的关注点是为用户提供计算功率服务。根据不同用户的需求，云计算可以提供三种类型的服务：IaaS，PaaS和SaaS。
大数据的技术系统密切关注数据的价值，包括数据收集，数据分析，数据应用和数据安全等。涉及的立场主要包括大数据开发职位，大数据分析位置以及大数据操作和维护问题，目前，这些位置的附加值相对较高。
大数据开发立场需要学习编程语言知识和大数据平台知识的重点，并且大数据分析立场需要专注于学习统计知识和机器学习知识。
云计算的当前应用仍然相对较好。许多公司使用云计算为工业互联网打开大门。当前的云计算已逐渐从IaaS到PaaS和SaaS涵盖。这将是一个相对明显的发展趋势。
从工作需求的角度来看，云计算未来位置的潜力仍然很大。将来，云计算和行业领域的组合将发布大量的创新点，因此当前的学习云计算相关技术也是一个不错的选择。
如果互联网，大数据，人工智能等问题或研究生入学考试中的问题，您可以私下信任我！
这三个专业的困难是人工智能大于大数据，大数据大于云计算。
如果您是可以学习大数据和云计算的专家，请不要挑战人工智能，因为这重视教育。
那么大数据和云计算应该学习哪一个？您可以从两点考虑：
1.收入：大数据的工资高于云计算
2.发展前景：大数据适应了各个行业，是未来人工智能领域计算的基础，因此将来可以长期开发它。
作为当前Internet行业的高科技领域，主要数据云计算专业是对于主要互联网公司的大量需求，这是非常不错的选择。
没有明确的答案，哪个更值得学习，每个人的不同答案都不同。云计算的学习难度比大数据略简单，但是最好从大学学习。只要您到位，未来的就业前景仍然非常好！
大数据学习内容主要包括：
①javase核心技术；
②核心技术，Hive Development，HBase开发；
③火花相关技术，Scala的基本编程；
④掌握Python的基本用途，核心库的使用，Python爬行动物，简单的数据分析；了解Python机器学习；
⑤大数据项目的开发，大数据系统管理的优化等。
云计算学习的主要内容是：
①网络基金会和Linux系统的管理；
②优化和高可用技能；
③虚拟化和云平台技术；
④开发操作和维护。
您可以检查和比较热门学校和大数据专业。优秀的学校有能力根据当前企业的当前需求开发独立的研发课程。我希望您成功和希望。
理论上
两者是不同级别的事情。云计算研究计算问题，大数据研究是大量的数据处理。
但是，大量数据处理仍然属于计算问题的研究类别。因此，从这个角度来看，大数据是云计算领域。
从应用的角度来看
大数据是云计算的应用程序案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。
总之，大数据和云计算既不同又相互联系。
大数据侧重于数据分析，云计算偏向于计算机软件，硬件体系结构和应用程序。
谈论您的个人观点。BIG数据方向更加成熟。
国家政策支持很大，工业规模的规模不断扩大。覆盖整个行业，将来将在细分领域进一步开发它，并提供更多的就业机会。
结论：以上是有关云计算大数据的主要CTO注释的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住要收集对该网站的关注。