今天，我将与您分享有关后端和大数据的良好知识，这也将解释前端开发和大数据的前景。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
本文目录清单：
1.在IT技术中，从Java Big Data Python？2开始的前后开发更容易开始。后端或大数据？3。转向IT行业，哪个开始，大数据或Java？4。哪个大数据开发和后端测试逻辑思维能力5，Java是好还是大数据好？Java更加困难，Web前端很简单，更易于启动。有些，Python和Java实际上是相似的。
前端更好。因为难度很容易。
现在，它在大数据中必须更受欢迎，但是后端也很好，因此您可以根据个人喜好进行选择！
建议先学习Java编程，然后在逻辑代码之后对逻辑代码有一定的了解。
threshold.big数据比Java高一些，因为除了数据库的操作外，要了解有关大数据生态的知识，有必要分发知识，仓库，中间件和其他知识。。它不需要您拥有很多机器学习算法和数学知识。就像机器学习算法和数学知识一样，要进行脾气和沉淀需要很长时间，因此使用了大多数研究生和博士博士生。
高薪。这就是大多数人学习的原因。在同一家公司的相同水平，普通开发职位和大数据开发工资仍然是一级的原因，这取决于公司。
在我的学习小组中，有一些传统企业或国家拥有的企业的高级开发商，但他们也感到困惑和担心自己的职业。当他们经常讨论该小组中的某些分布时。因为他们长期以来一直在企业中一直是粗鲁的，所以他们现在与互联网技术的发展有差距，无论是渴望还是恐惧。
促进您现有职位的发展。学习小组中的许多人都问，我的前端学习大数据有什么用途？我从事操作和维护，我可以帮助我学习大数据吗？等。
大数据+现有位置是一种趋势。当大数据出现时，您需要做一些静态或一些缓存机制吗？会有一些蜂巢和hadoop可以进行可视化或与后端进行可视化或停靠。它更有利吗？有必要在后端学习一些大数据。例如，分布式和缓存相关的数据存储和与传输相关的数据存储和与Kafka相关的数据存储和传输，Zookeeeper对于高级Java来说是必须的，因此您可以直接在现有公司需要转换时直接去。集群操作和维护，节点操作和每个大数据平台上的维护，这不是一个趋势吗？
我什么都没学。我认为该公司现在不使用。当公司想使用它时，您将是一个负责人或给您晋升和薪水。您可以尝试一下，因为这个成本很小，知道根源和了解。不，招募会议的人过来了，您很危险。
人工智能到机器学习的快捷方式。随着技术的进步，包括硬件和软件，使用机器学习的阈值将变得越来越低，为什么在这里强调。随着硬件的进步，许多算法被封装，并且可以由傻瓜操作。我们只需要向他提供数据。
这是我个人的想法，希望为您提供帮助。
后端。后端服务通常更为复杂，有必要全面考虑并发处理，交易处理，安全处理和资源计划优化。
大数据开发通常是指大数据的开发。起点是满足系统的大数据处理任务，并为后续数据分析提供支持。当然，大数据开发职位还包括大数据平台开发。不像后端服务开发，大数据开发通常基于数据操作，并密切关注大数据平台提供的API，以完成特定的数据操作任务。相对而言，大数据开发通常可以执行功能包装和重用，这可以在一定程度上减轻一定的开发负担。此外，因为大多数数据处理任务可以通过平台提供的功能完成，因此大数据开发不会需要考虑系统级别的问题，这也可以使开发人员更加集中。
大数据。大数据行业的发展前景非常乐观，并且有很多未来发展的机会。
就业前景
Java在行业中拥有广泛的就业和成熟，但竞争也很激烈。对于基本级别的Java人员来说，他们不是很有利。就业更令人担忧，工资可能不会太高。
大数据是一个具有更大发展机会的新兴行业。目前，大数据涵盖了整个行业，并且在细分领域正在进一步发展。将来，将提供更多的就业机会。此外，大数据行业属于IT行业，薪水通常很高。其中，熊猫位置的“大数据工程师”的薪水更加可观。
大数据开发是大数据职业发展的方向之一，另一方面是大数据分析。
从工作内容中，大数据开发主要负责大数据挖掘，数据清洁，数据建模，主要负责处理和大数据应用程序，并结合大数据视觉分析工程师，挖掘价值数据，为企业提供提供企业，并提供提供企业的企业为企业提供企业的企业，并为企业提供业务开发支持。BIG数据开发工程师专注于构建和优化系统。
大数据开发实际上分为两种类型：一种是编写一些Hadoop和Spark应用程序；并开发大数据处理系统本身。
第二种工作通常在大公司中找到。通常，他们将使用自己的系统或进行一些二级开发来开源。这种工作具有更深层次的理论和实际要求，并且具有更多的技术内容。
目前，具有大约1 - 2年经验的大数据工程师的每月薪水很容易每月获得10,000多个。一位工程师的工程师薪酬每年达到460万元人民币。在基于零的参与者的大数据开发的发展中，将有一些困难。首先，我们必须学习Java语言以奠定基础，然后输入大数据技术系统的研究，包括大数据基础知识，大数据平台知识和大数据方案应用程序。
大数据的基本知识包括数学，统计和计算机；大数据平台知识是大数据开发的基础。它通常基于建筑Hadoop和Spark平台；大数据方案是大数据的重要应用。这些方案包括许多菲尔德，例如财务大数据，交通大数据，教育大数据，餐饮大数据等，这些场景也需要对行业知识有一定的了解。
让我们谈谈后端和大数据的良好介绍。感谢您花时间阅读此网站。有关前端开发和大数据的更多信息，这在后端和大数据中都很好。