⑴ 大數據方面java有哪些優勢，C#和php優勢不如java嗎

其實沒有什麼特別的優勢（尤其是對C#），不過PHP通常面向中小型應用，對於大數據並沒有太多成熟的框架可以借鑒。
另外編譯運行的代碼在復雜應用上比php確實是要有優勢的，包括執行速度、穩定性、並發控制等。
但是歸根結底大數據方面最大的差距來自於資料庫，如果java + mysql，你搞死了也不會比 php + oracle快。
所以我的看法是對於大數據，開發語言不是很重要，畢竟核心是數據，資料庫的能力與設計才是影響性能的最重點。

⑵ 大數據是學php嗎

1、電腦行業需求量大，工作很好找，而且工作環境也不錯。
2、電腦行業的工作與社會接觸都比較緊密，緊跟潮流，所以見識和思想都會比較開放，也有利於以後自己發展。
3、學習電腦入手比較快，學習難度不是很大。

⑶ 統計和大數據的區別是什麼

大數據（復big
data），是指無法在制可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
有人把數據比喻為蘊
藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2)
做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3)
面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

⑷ 線下大數據和大數據有什麼區別

大數據自誕生伊始，就自然而然產生了「線上」和「線下」的分別。大數據依託於互聯網發展，自然對「線上」親近一點。我們日常使用電腦手機上網，這其中所產生的數據流就屬於「線上大數據」的范疇。
而「線下大數據」這個概念，其基本要義是和「線上大數據」一樣的，都是人的行為數據。區別在於，線上大數據是基於用戶的互聯網行為採集的，而線下大數據則在線下真實場景採集（例如實體店，步行街，住宅區，博覽會等）。因此線下大數據能夠精準對應真實用戶，比起線上數據來說，更加立體，精準和深入。

⑸ 大數據開發和數據分析有什麼區別

1、技術區別

大數據開發類的崗位對於code能力、工程能力有一定要求，這意味著需要有一定的編程能力，有一定的語言能力，然後就是解決問題的能力。

因為大數據開發會涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎，適合有一定的開發基礎，然後對於新東西能夠快速掌握。

如果是大數據分析類的職位，在業務上，需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握，通過數據感知業務的變化，通過對數據的分析來做業務的決策。

在技術上需要有一定的數據處理能力，比如一些腳本的使用、sql資料庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動的范圍比較少，主要還是業務的理解能力。

2、薪資區別

作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。

在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元。大數據開發工程師在一線城市和大數據發展城市的薪資是比較高的。

大數據分析：大數據分析同樣作為高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，並且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30K以上。

3、數據存儲不同

傳統的數據分析數據量較小，相對更加容易處理。不需要過多考慮數據的存儲問題。而大數據所涉及到的數據具有海量、多樣性、高速性以及易變性等特點。因此需要專門的存儲工具。

4、數據挖掘的方式不同

傳統的數據分析數據一般採用人工挖掘或者收集。而面對大數據人工已經無法實現最終的目標，因此需要跟多的大數據技術實現最終的數據挖掘，例如爬蟲。

⑹ 學大數據和PHP哪個好

可以說是各有千秋吧，不過大數據相比php會好點，未來就業薪資也會高點，不過如果是學習的話還是來北京吧

⑺ 什麼是大數據和大數據時代有什麼區別

大數據指的是你以後所有的信息，包括你曾經在哪家醫院看病，得了#什麼病，醫生給你的方子，你是否有犯罪記錄等等，都會有

⑻ 大數據與大數據量有什麼不同

大數據是指一個數據或幾個的值很大，
大數據量是指數據個數很多。

⑼ 是學大數據好還是學php好

大數據是現在的發展趨勢，當然不可缺少人工智慧AI，馬雲之前就已經提出，未來將是大數據時代。學哪一種，你需要結合個人能力和喜好，喜歡做web可以學php，想跟大量數據打交道可能學學大數據，分析數據等等！