大數據分析和開發
大數據開發：簡單粗略來說就是用工具實現大數據分析後所需要得出的結果。簡單回理解，大數據答開發就是製造軟體的，只是與大數據相關而已，通常用到的就是與大數據相關的開發工具、環境等等。大數據分析：簡略來說就是從天量的數據中通過演算法搜索找出隱藏在其中的信息數據的過程，然後對收集來的大量的信息數據進行詳細研究和概括，推斷其趨勢或者結果，以便於做出判斷及採取適當的行動。
B. 大數據開發和大數據分析哪個簡單一些，以後可以做什麼
都不簡單，涉及比較多的演算法和數學，比如圖，叉樹、統計學、數理統計等等，而這些培訓班都不會教你。
C. 大數據開發和大數據分析哪個好學
這兩個是相關專業 有一定的關聯性 數據分析應該比數據開發好學！
D. 大數據可視化和大數據開發哪個好
大數據開發的學習內容中包含可視化，掌握了大數據的開發技術，也可以從事可視化的相關工作。
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
大數據技術人員的就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
工作崗位：ETL研發、Hadoop開發、可視化（前端展現）工具開發、信息架構開發、數據倉庫研究、OLAP開發、數據預測（數據挖掘）分析、企業數據管理、數據安全研究、數據科學研究等。
E. 大數據開發和數據分析哪個前景更好哪個薪資高
大數據就業兩大方向：
1、大數據開發工程師
數據工程師建設和優化系專統。更多的是朝著軟體開屬發能力上學習和提升。
2、大數據分析師
一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。核心職責是幫助其他人追蹤進展，和優化目標。
大數據工程師主要工作在後端。持續的提升數據管道來保證數據的精確和可獲取，好的工程師會為組織節省很多的時間和精力。
大數據分析師一般用數據工程師提供的現成的介面來抽取新的數據，然後取發現數據中的趨勢，同時也要分析異常情況。
數據分析師中的數據挖掘技術方向，門檻較高，需要扎實的演算法能力和代碼能力，同時薪資待遇也更好。
F. 大數據分析與大數據開發
您好抄：大數據平台應用開襲發是目前一個就業的熱門方向，一方面是大數據開發的場景眾多，另一方面是難度並不高，能夠接納的從業人數也非常多。大數據開發是在大數據平台基礎之上的開發，充分利用大數據平台提供的功能來滿足企業的實際需求。
大數據分析是大數據應用的一個重點。大數據分析是基於大數據平台提供的功能進行具體的數據分析，數據分析與場景有密切的關系，比如出行大數據分析、營銷大數據分析、金融大數據分析等等。
大數據開發工程師：
開發，建設，測試和維護架構，負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等；
數據分析師：
收集，處理和執行統計數據分析；運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力；
G. 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。
H. 大數據開發和大數據可視化哪個好
大數據開發的學習內容中包含可視化，掌握了大數據的開發技術，也可以從事可視化的相關工作。
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。大數據數據採集階段：Python、Scala。大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
大數據技術人員的就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
工作崗位：ETL研發、Hadoop開發、可視化（前端展現）工具開發、信息架構開發、數據倉庫研究、OLAP開發、數據預測（數據挖掘）分析、企業數據管理、數據安全研究、數據科學研究等。
I. 大數據開發和Java開發相比，哪個合適
從工作內容，大數據開發主要負責大數據的大數據挖掘，數據清洗的發展，數據建模工作，主版要負責處理和大權數據應用，結合大數據可視化分析工程師，挖掘出價值的數據，為企業提供業務發展支持。大數據數據開發工程師偏重建設和優化系統。
目前，1-2年左右經驗的大數據工程師月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的工程師薪酬達到40~160萬元每年不等。
對於就業面來說，學習Java就業面較寬，可從事JavaWeb網站開發（一般是電商網站）、Java桌面程序設計（一般是ERP等企業級應用）Java游戲開發等。行業跨度比較大，包括軟體開發（或外包），以及電商、通信、金融等公司從事軟體設計和開發工作。
正因為這樣，對於Java人才方面的需求會比大數據的門檻要低一點，但薪資待遇也能保持在比較高的水平，1-2年左右經驗的Java工程師年薪大概在10-15萬。
總得來說，各有所長，但還是需要看個人興趣。