大数据开发通常是指大数据的应用开发。出发点是满足系统的大数据处理任务,为后续的数据分析提供支持。当然,大数据开发岗位也包括大数据平台的研发。与后端服务开发不同,大数据开发通常以数据操作为主,只围绕大数据平台提供的API完成具体的数据操作任务。

后端开发和大数据开发相比哪个更累?哪个加班更多压力更大?

后端开发和大数据开发相比,哪个更累哪个加班更多压力更大

后端开发通常也称作为服务端开发,需要解决的问题要根据实际的应用场景来确定,技术选型与服务规模有直接的关系,如果是大型服务,那么后端服务往往是比较复杂的,需要综合考虑并发处理事务处理安全处理资源调度优化等问题,往往会采用分布式架构来提升系统的处理能力和稳定性。如果服务规模比较小,通常后端服务在实现上也会轻松不少。

大数据开发通常指的是大数据应用开发,出发点是满足系统的大数据处理任务,为后续的数据分析提供支撑,当然大数据开发岗位还包括大数据平台研发。与后端服务开发不同,大数据开发通常以数据操作为主,仅仅围绕大数据平台提供的API来完成具体的数据操作任务。相对来说,大数据开发往往可以进行功能性封装和复用,这在一定程度上能够减轻一定的开发负担。

另外,由于大部分数据处理的任务都可以通过平台提供的功能来完成,所以大数据开发通常并不需要考虑系统级问题,这也能够让开发者更加专注。通常情况下,后端开发和大数据开发都有一定的压力,但是至于哪个压力更大则与开发的业务类型和业务规模有直接的关系,并不能一概而论。当前正处在大数据时代,对于后端开发人员来说,掌握大数据开发的相关知识是有必要的,而且对于后端开发人员来说,学习大数据开发也会比较顺利。

最后,从行业发展的趋势来看,未来与大数据开发相关的工作岗位通常会有更多的发展机会,尤其在产业互联网阶段。我从事互联网行业多年,目前也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。如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!。

软件工程和大数据相比,哪个更有价值和前景?

软件工程和大数据相比,哪个更有价值和前景

作为一名教育工作者,我来说说我的看法。首先,当前大数据专业和软件工程专业都是就业表现比较好的专业,虽然大数据专业前两批毕业生刚开始大面积就业,但是就业表现还是非常不错的,成为了继计算机科学与技术软件工程专业之后,又一个就业表现亮眼的计算机相关专业。从大的行业发展趋势技术发展趋势和人才需求趋势来看,未来较长一段时间内,产业领域对于大数据专业人才的需求还会持续提升,而且这一趋势在工业互联网的推动下会越发明显,从这个角度来看,大数据专业未来的就业表现还是非常值得期待的。

IT互联网行业对于新技术是非常敏感的,掌握新技术不仅意味着更多的就业机会,也会有更多机会来获得高附加值的就业岗位。目前大数据领域的高附加值就业岗位还是比较多的,比如算法岗就是一个典型的代表,虽然算法岗的竞争比较激烈,但是对于大数据专业的同学来说,算法岗依然是一个主要的就业岗位之一。软件工程专业长期以来都是就业的明星专业,相信未来较长一段时内,产业领域对于软件研发人才的需求量依然有较大的提升空间,但是对于软件工程专业的同学来说,如果想获得高附加值的就业岗位,需要重视大数据人工智能相关技术的学习,这一点还是比较重要的。

与大数据专业相比,软件工程专业知识结构集中,对学生自主学习规划的要求没有那么高。而且软件工程专业对实践场景的要求也没有大数据专业高。从这个角度来说,读普通大学的学生选择软件工程专业更安全。本人从事教育科研多年,目前是计算机专业的研究生。我的主要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的文章。有兴趣的朋友可以关注我,相信我会有所收获。


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