大数据开发分为两类:一类是大数据平台开发，一类是大数据应用开发。大数据平台开发主要致力于大数据平台的建设，大数据应用开发则致力于大数据的行业应用。从大数据领域涉及的岗位来看，大数据开发对编程能力的要求较高，所以如果想从事大数据开发岗位，就要重点掌握编程知识。
大数据也属于软件研发的范畴，不管是哪个方向，学好了都有很好的发展，学好了软件研发，延伸到大数据开发也会轻松很多。建议先从软件开发方面着手学习，比如java语言js\html\css等前端语言python语言等，先入门it行业后，再找合适的机会学习大数据方面的开发。大数据的开发内容很多，首先需要数据，对数据进行抽取处理分析等，都需要用到hadoopsparkhive等技术，这些都需要有技术基础的。
大数据开发和数据分析，学哪个方向好？
相对于大数据开发，大数据分析是另外一个发展方向，我们都知道大数据开发涉及到的编程内容较多，同时开发工具也多，那么大数据分析学习什么内容呢，学起来难不难了。下面我们一起看看大数据分析的学习内容阶段一WEB前端实战开发学习内容WEB前端开发学习目标掌握原稿设计HTML与CSSJavajQuery框架Bootstrap框架等前端开发实战。
阶段二数据库实战学习内容数据库实战开发学习目标熟练进行数据库安装与管理使用DDL/DML/DCL掌握数据库编程开发。阶段三Python实战开发学习内容Python实战开发学习目标能够编写网络爬虫Python进行网络编程PythonWeb全栈开发Python机器学习。阶段四Echart数据分析学习内容Echarts数据分析学习目标熟练使用Echarts进行开发设计可视化开发Echarts大数据可视化分析阶段五D3大数据分析学习内容D3数据分析学习目标熟练掌握D3进行项目开发，全面掌握D3数据分析。
阶段六BI平台大数据分析学习内容BI平台大数据分析学习目标熟练掌握平台基本应用，能够用平台搭建项目大数据可视化分析。阶段七SmartBI大数据分析学习内容SmartBI大数据分析学习目标掌握数据源链接及数据编写资源权限功能及数据权限熟练实现大数据分析阶段八Sap Design Studio大数据分析学习内容Sap Design Studio大数据分析学习目标熟练使用产品安装与配置公共函数编程GEO地图，并实现大数据分析。
阶段九Tableau大数据分析学习内容Tableau大数据分析学习目标能够熟练查询DSL掌握底层索引控制索引段统计与故障处理。阶段十R语言大数据分析学习内容R语言大数据分析学习目标掌握R语言核心语法及函数编程熟练运用R语言处理数据实现大数据分析。阶段十一七大行业数据建模可视化分析学习内容七大行业数据建模可视化分析学习目标旅游房地产零售汽车医疗金融电商等七大行业案例业务及数据分析建模。
阶段十二大数据可视化分析项目实战学习内容大数据可视化分析项目实战学习目标能够综合运用所学知识熟练进行真实企业项实战完成大数据可视化分析。大数据分析好学吗上面看来大数据分析的学习内容还挺多的，很多人肯定会想，大数据分析是不是比较难学呢？其实并不然，相较于大数据开发而言，大数据分析对比编程的要求并不高，在实际学习和工作中，代码的工作量也不高，所以看着内容多，其实更多的是对于可视化工具的使用，所以并不难学。
大数据需要学编程吗？
这是一个非常好的问题，也是很多大数据初学者关心的问题之一。作为一个大数据从业者，我来回答一下。首先，目前的大数据技术体系已经非常庞大，涉及数据的采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用。对应的岗位有大数据运维、大数据开发、大数据分析等。不同的岗位需要掌握不同的技术，所以初学者在学习大数据时要根据自己的知识结构和能力特点选择一个学习方向。
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