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本文目录一览：
1、it培训是学java好还是大数据？2、大数据和java开发哪个比较好？3、北大青鸟java培训：女生学大数据和学JAVA哪个好？4、java好还是大数据好?it培训是学java好还是大数据？
其实选什么培训主要是看你自己的兴趣，因为java和大数据的发展前景大差不差，都比较好。千锋教育就有线上免费Java线上公开课。 首先，学习什么样的技术，一定要知道自己的兴趣是什么，因为如果一个专业技术自己都不喜欢，更不用说学好它了，也就是说如果不适合自己的岗位，就算是薪资可观，也做不了很久，没什么长远发展的可能性。其次现在是大数据时代，大势所趋，掌握好这门技术大有可为，而Java发展的相对比大数据技术成熟，如果你对其感兴趣也是能够有所大发展的。其次，大数据工程师因为掌握着前沿的大数据相关技术，深受企业重视，所以找工作容易，收入也非常高。如果想了解Java更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。
大数据和java开发哪个比较好？
大数据是以Java技术为基础的，在熟练掌握了Java技术以后，在学习大数据的专业技术会轻松很多。学习java开发推荐千锋教育。
Java是一种语言，而大数据更像是一个方法论或者是集合。从事大数据行业，需要掌握的技能比较多，而且，java是必须要掌握的，举个简单的例子：做大数据的工作需要永达hadoop，而hadoop就是通过java语言实现的。随着科技的进步，网络的应用也越来越普遍。Java的应用范围非常广泛，JAVA就业方向：可以从事JSP网站开发、Java编程、Java游戏开发、Java桌面程序设计，以及其他与Java语言编程相关的工作。可进入电信、银行、保险专业软件开发公司等从事软件设计和开发工作。
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北大青鸟java培训：女生学大数据和学JAVA哪个好？
眼下这两个行业都是很火爆的，不少人都想深入了解一下它们，想要加入这两个行业的人更是比比皆是。
然而纠结于女生学大数据和学JAVA哪个好，哪个工资高这个问题的朋友也不在少数。
辽宁北大青鸟会详细聊聊女生学大数据和学JAVA哪个好，哪个工资高，来解答大家心中的疑问，希望能对大家有所帮助。
1：现在学习大数据是很不错的选择，人才缺口大，发展前景好。
大数据是最近几年刚兴起的，确实比较火爆，但是大数据也是以Java为基础，你可以先学好Java，技术学好了，再往大数据方向发展。
java人才更多一点，竞争力更强，但是就业前景比较稳定，但是大数据现在比较火爆，人才少一点，竞争压力稍微低一点。
2：就以辽宁地区为例子，资深的大数据工程师的薪资，一般都是在20K——30K，当然这也是因人而异的，工作平台也是影响薪资的一大重要因素，都是看能力水平来定的，毕竟技术行业是靠技术吃饭的。
具有3—5年开发经验的Java工程师，年薪基本在15万元，比大数据工程师要低一些。
3：这二者没有高下之分，也不存在说孰优孰劣，它们都是很高薪的行业，墙外的人总以为墙内的人是光鲜美丽的，但是适合自己的才是最重要的。
女生们想要学习相关技术，可以从自身爱好出发，选择自己感兴趣的，才能让自己的职业生涯更加顺畅。
java好还是大数据好?
大数据。大数据行业发展前景十分看好，未来发展机会也多。
就业前景
java就业面广，行业成熟，但是竞争也激烈，对于初级水平的java人员来讲，不太有优势，就业比较堪忧，而且可能薪资不会太高。
大数据是新兴行业，发展机会更大，目前大数据正在覆盖全行业，在细分领域的也在进一步发展，未来还将提供更多就业机会。而且大数据行业属于IT行业，薪资普通较高，其中熊猫岗位“大数据工程师”薪资更是可观。
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，大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作，主要负责处理和大数据应用，结合大数据可视化分析工程师，挖掘出价值的数据，为企业提供业务发展支持。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
大数据开发其实分两种：一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；再者就是对大数据处理系统本身进行开发。
第二类工作通常在大公司里才有，一般他们都会用自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
目前，1-2年左右经验的大数据工程师月薪轻松过万，一个有几年工作经验的工程师薪酬达到40~160万元每年不等。对于零基础入门学习大数据开发会有一定难度，首先要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，包括大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。
其中大数据基础知识包括数学、统计学和计算机；大数据平台知识是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主；而大数据场景是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。
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