大数据前端开发
你先理解一下，什么是前端，前端就是你所看见的，前端工程师的目的，让用户以最回舒适的方式观看程答序作品。
大数据，可以说是数据管理的一种模式。
而人工智能，可以这么说，一种自动识别然后做出相对的反应的程序产品。
他们之间，即是独立的，又是相互依赖的。
就计算机而言，对数据的管理，人工智能让程序产生智慧，都是为前端服务的，目的都是给人们带来一种最舒适的产品。
② web前端和大数据开发哪个比较好，同样零基础
大数据，这个专业建议你考入，一流的理工科计算机系强的大学学了才会好。大数据这个技术运用的很多理论上的东西，包括高等数学，数据结构，统计学算法，等等。这些东西可不是技术学校和培训机构能够给与的。
③ 学大数据好还是学前端好
大数据就业前景：
1、市场需求大
随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也版在逐年扩大。据国内权威数权据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例，我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长，每年新增需求近百万。
2、就业范围广
一般稍微有规模的企业，都有自己的IT部门，如果企业里的信息量比较大，就势必需要数据库的管理、企业信息化管理等，学员除了去新兴行业外，还可以去这些比较有规模的企业，担任信息部的重要岗位。
3、高薪职位
市场经济高速发展的今天，大数据行业以其超强的发展势头，成为目前最具前景的高薪行业之一，大数据分析、大数据开发等大数据人才必将成为市场紧缺型人才，发展前景好，薪资水平也水涨船高。
前端开发
建议把基础打扎实，掌握数据结构，算法，数学，逻辑思维等通用的技能，这些将来不管从事哪个计算机垂直行业都会用得着，并不会随着哪门语言而不一样，或者淘汰。
④ 大数据开发 为什么 需要 学前端
大数据开发并不需要学前端的。 除非是那种大数据可视性开发。
⑤ 大数据，java,移动开发，web前端，选择哪个开发方向比较适合中国的国情
大数据缺口很大，而且难度相对较高。对应的工资也比其他几个高的多！我哥
⑥ 数据可视化的web前端开发采用什么样的架构比较合适
web前端分为网页设计师、网页美工、web前端开发工程师
首先网页设计师是对网页的架构、色彩以及网站的整体页面代码负责
网页美工只针对UI这块儿的东西，比如网站是否做的漂亮
web前端开发工程师是负责交互设计的，需要和程序猿进行交互设计的配合。
web前端需要掌握的有脚本技术javascript DIV+CSS现下最流行的页面搭建技术，ajax和jquery以及简单的后端程序等。 后端的话可供开发的语言有 asp、php、jsp、.NET 这些后端开发语言的话搭建环境都不一样，具体如果你想学的话看是想从事前端部分还是后端程序部分。后端开发如果有一定的条件的话可以转为软件开发。不过要有一定的语言基础，类似java语言。C#等。关键是看你的兴趣爱好。。
这个到后期不会区分这么细，做前端到后期也会懂一些后端的技术，反之，后端也是。
在我们实际的开发过程中，我们当前这样定位前端、后端开发人员。
1）前端开发人员：精通JS，能熟练应用JQuery，懂CSS，能熟练运用这些知识，进行交互效果的开发。
2）后端开发人员：会写Java代码，会写SQL语句，能做简单的数据库设计，会Spring和iBatis，懂一些设计模式等。
现在来看，我们对前后端的要求还是蛮低的，尤其是后端，新员工经过培训之后都是可以参与到后端开发的，没有太高的技术门槛，唯一需要做的就是先变成熟练工种，这个阶段没有涉及到设计模式、架构、效率等一些列问题。
还是先google一下，看看网上对Web前端开发、Web后端开发分别是什么？
Web前端: 顾名思义是来做Web的前端的。我们这里所说的前端泛指Web前端，也就是在Web应用中用户可以看得见碰得着的东西。包括Web页面的结构、Web的外观视觉表现以及Web层面的交互实现。
Web后端：后端更多的是与数据库进行交互以处理相应的业务逻辑。需要考虑的是如何实现功能、数据的存取、平台的稳定性与性能等。
我们再来看看大公司对前后端人员招聘的要求，通过这个角度看看前端、后端的技术要求：
Web前端：
1）精通html，能够书写语义合理，结构清晰，易维护的HTML结构。
2）精通CSS，能够还原视觉设计，并兼容业界承认的主流浏览器。
3）熟悉JavaScript，了解ECMAScript基础内容，掌握1~2种js框架，如JQuery
4）对常见的浏览器兼容问题有清晰的理解，并有可靠的解决方案。
5）对性能有一定的要求，了解yahoo的性能优化建议，并可以在项目中有效实施。
6）......
Web后端：
1）精通jsp，servlet，java bean，JMS，EJB，Jdbc，Flex开发，或者对相关的工具、类库以及框架非常熟悉，如Velocity，Spring，Hibernate，iBatis，OSGI等，对Web开发的模式有较深的理解
2）练使用oracle、sqlserver、mysql等常用的数据库系统，对数据库有较强的设计能力
3）熟悉maven项目配置管理工具，熟悉tomcat、jboss等应用服务器，同时对在高并发处理情况下的负载调优有相关经验者优先考虑
4）精通面向对象分析和设计技术，包括设计模式、UML建模等
5）熟悉网络编程，具有设计和开发对外API接口经验和能力，同时具备跨平台的API规范设计以及API高效调用设计能力
6）......
从几个公司的招聘要求可以看到，做Web开发，对前端和后端的要求是各自所不同的。而我们目前的实际情况，也和这个差不多，但是，我们无论在知识的掌握程度上，还是知识掌握的宽度上，都是不够的。
首先，我们在前端缺乏积累，没有沉淀，专业的前端技术的积累是从去年才开始的，同时，在前端也缺乏支撑与高手，所以，走起来比较困难。同时，前端人员培养的较少，一个原因是对前端了解太少，另外一个原因就是对前端与后端的工作比例估计不足。所幸，我们在这一年也在前端有了很快的进步，培养了几个优秀的开发人员，有意识的解决了前端的用户体验，这都是可喜的。今年，需要更进一步，专业化。
其次，我们在后端发展的不够宽，后端的知识体系已经比较完善，但是，很多应用点都没有涉及到。同时，对现有技术框架的理解都不够深入，太浮躁。我们目前的设计团队在解决互联网高并发、大数据量的存取上经验与能力都还不足，需要正视这些问题。后端技术的发展需要更加的精进，以解决实际存在的问题为主。
最后，我们在前端、后端都缺乏熟练工，这会影响到开发的速度，同时，也不利于后期技术的研究。
⑦ java大数据和前段，哪个容易，以后就业区别是什么
全栈工程师需要从前端到后端到数据库的技能都有所掌握，目前就业多为回web开发，主要掌握技能答为html，js，java，sql等，注重界面和功能的开发、主流框架的使用、数据库的设计和开发、系统的维护等。
大数据主要偏重后端和数据库方面，掌握内存数据库，关系和非关系型数据库，hadoop系列的使用。数据量一般在t级别以上，因此对性能的要求比较高，维护的工作量比较大。
⑧ 大数据和前端那个值得学习
大数据和前端现在行业前景都非常好，这两个不管学哪个前景都不会差。具体学哪个可以根据自己的兴趣来。毕竟兴趣才是最好的老师。可以自己先去【千锋】实地试听两周感受下，看你适合学哪个，能不能学会，亲身体验过在决定。
⑨ 大数据开发和大数据可视化哪个好
大数据开发的学习内容中包含可视化，掌握了大数据的开发技术，也可以从事可视化的相关工作。
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据技术人员的就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
工作岗位：ETL研发、Hadoop开发、可视化（前端展现）工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据预测（数据挖掘）分析、企业数据管理、数据安全研究、数据科学研究等。
⑩ 前端、后台、ui、大数据各是什么意思各有什么优势
前端：展现层，也就是使用者能看到的东西，比如一个网页，你能看到的东西都属于前端，像文字、图片、布局等等。也就是展现给人们看的
后台：逻辑处理，比如你进行登录，你输入账号密码后点击登录按钮，服务器会对你输入的数据与原数据进行对比，如果一致就表示登录成功，让你的登录界面发生改变，而这个过程使用者是看不到的，使用者能看到的东西就是点登录按钮之后要么说密码错误要么登录成功。后台就是使用者看不到的数据运算
UI：User Interface，用户界面，其实就是前端
大数据：这个跟普通的编程不一样，大数据指的是海量的、不能用传统数据库软件和方法统计分析的数据集合，从事这方面需要很强的数据库知识，而这是基本的，大数据主要还是分析
前端后台都是传统意义上的编程行业，大数据着重的是数据分析处理为决策提供数据支持和建议