⑴ 大数据方面java有哪些优势，C#和php优势不如java吗

其实没有什么特别的优势（尤其是对C#），不过PHP通常面向中小型应用，对于大数据并没有太多成熟的框架可以借鉴。
另外编译运行的代码在复杂应用上比php确实是要有优势的，包括执行速度、稳定性、并发控制等。
但是归根结底大数据方面最大的差距来自于数据库，如果java + mysql，你搞死了也不会比 php + oracle快。
所以我的看法是对于大数据，开发语言不是很重要，毕竟核心是数据，数据库的能力与设计才是影响性能的最重点。

⑵ 大数据是学php吗

1、电脑行业需求量大，工作很好找，而且工作环境也不错。
2、电脑行业的工作与社会接触都比较紧密，紧跟潮流，所以见识和思想都会比较开放，也有利于以后自己发展。
3、学习电脑入手比较快，学习难度不是很大。

⑶ 统计和大数据的区别是什么

大数据（复big
data），是指无法在制可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴
藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2)
做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3)
面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

⑷ 线下大数据和大数据有什么区别

大数据自诞生伊始，就自然而然产生了“线上”和“线下”的分别。大数据依托于互联网发展，自然对“线上”亲近一点。我们日常使用电脑手机上网，这其中所产生的数据流就属于“线上大数据”的范畴。
而“线下大数据”这个概念，其基本要义是和“线上大数据”一样的，都是人的行为数据。区别在于，线上大数据是基于用户的互联网行为采集的，而线下大数据则在线下真实场景采集（例如实体店，步行街，住宅区，博览会等）。因此线下大数据能够精准对应真实用户，比起线上数据来说，更加立体，精准和深入。

⑸ 大数据开发和数据分析有什么区别

1、技术区别

大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。

因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。

如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。

在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

2、薪资区别

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。

在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

3、数据存储不同

传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。

4、数据挖掘的方式不同

传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。

⑹ 学大数据和PHP哪个好

可以说是各有千秋吧，不过大数据相比php会好点，未来就业薪资也会高点，不过如果是学习的话还是来北京吧

⑺ 什么是大数据和大数据时代有什么区别

大数据指的是你以后所有的信息，包括你曾经在哪家医院看病，得了#什么病，医生给你的方子，你是否有犯罪记录等等，都会有

⑻ 大数据与大数据量有什么不同

大数据是指一个数据或几个的值很大，
大数据量是指数据个数很多。

⑼ 是学大数据好还是学php好

大数据是现在的发展趋势，当然不可缺少人工智能AI，马云之前就已经提出，未来将是大数据时代。学哪一种，你需要结合个人能力和喜好，喜欢做web可以学php，想跟大量数据打交道可能学学大数据，分析数据等等！