大資料誰說不用寫程式碼的。說實話，到現在，大資料其實和傳統的前後臺差別不是很大，都是程式碼，偶爾寫寫指令碼，調調優，除非你高階一點，架構師啥的，或者更高層次的，其實底層也是程式碼，只是大資料很多程式碼被配置檔案代替了，程式碼量少了很多，很精簡

其實做大資料、雲計算、人工智慧的，很多也就是普普通通的程式設計師。雖然這三個在現在這個時代非常火，被譽為未來發展的方向，但是在技術實現上，也就是透過我們熟知的技術來完成的。

我們來看看開發語言的排名情況

Java因為網際網路的興起，生態環境的發展，第一的位置幾乎是無法動搖的了。

C和C++也一直維持在前五的位置。

然後我們再來考慮一下，學習語言其實本身沒有問題，你可以會C++，也可以會Java，Python，這個是不衝突的，如果你精力充沛，你甚至可以同時精通幾種語言。

但是大資料，雲計算，人工智慧其實是一種技術的產物，不是說就必須使用什麼語言來能做某個工作，當然，肯定也有優劣。

你想做什麼，最終取決的，還是你的興趣，你喜歡做什麼？喜歡做大資料，就做大資料，喜歡AI就做AI。做這些和你是不是想做一個優秀的程式設計師是不衝突的，因為你一定要是一個優秀的程式設計師，你才能夠做得更好。

至於學習，開源社群，BBS，書，都是幫助你學習的很好的工具，你需要的就是，堅持，付出自己的時間。

無論做什麼方向，基礎一定要學好。作業系統，演算法，數學，網路等等都是通用的。學好這些以後，再找自己感興趣的方向深入學就好。一開始直接學某個專業方向的內容，就是無源之水，學不好的。至於程式語言，不必糾結，程式語言只是一種工具，有其適應的場景而已

選前者。

但就目前看，高校沒有什麼實質改變，基本上追風名詞而已。

前者應該較多的學習演算法設計、建模、分析理論，長久看前者後力大。但國內高校在這方面的質量並不樂觀，更多以一流院校為主。

如果研究生學習，建議樓主還是選擇大資料、人工智慧和雲計算，都非常不錯。先在網上找這3個方面的專業知識技術看下，看自己適合往哪個方向發展，再進行技術鞏固。如果樓主基礎和程式設計能力很強，可以自學或者去參加個2個月的培訓班，找個靠譜的培訓機構。華信智原大資料應用研究院（天津研發中心） 專注大學生，致力於Java大資料，Java軟體開發，Web前端開發，UI設計，大資料精準營銷，跨境電商等專案實戰。官方服務電話： 022-87081819，022-58151212

就做程式設計師！其它都是要處理或編碼的物件。打個比方，如果問“紅燒肉、扣肉、熘肉段VS廚師兩個方面選哪個？”問題就很顯然了。其實這麼提問本身就是有問題的。其實大資料就是資料、雲計算就是計算、AI還是AI，平臺、容器、路徑、規模不同而已。沒有真正程式設計師的功底，這些領域當中有些基本或外圍的事可以做，比方給廚師洗菜切菜啥的。

大資料、雲計算、人工智慧與普通程式設計師，這原本就不矛盾。大資料、人工智慧和雲計算這些都是計算機的應用領域，換句話說，是把計算機的能力應用到大資料的處理、影象和語音識別這些上層的應用上。而要實現這些功能，也離不開程式設計師的程式設計。實際上，雖然現在各種框架和工具越來越豐富，不少工具都號稱透過簡單的拖拽就可以完成程式設計，但真正實用的應用軟體還是靠程式設計師寫出來的，即使不是一行一行的寫。

比如，在雲計算領域很火的OpenStack，要讓它真正部署到企業中，必須經過程式設計師的二次開發和調整。同樣，在人工智慧最為熱門的deep learning的框架CNTK、Tensorflow, 要讓它最後能真正完成影象識別、自然語言處理等工作，也需要程式設計師來程式設計。所以，無論將來準備從事大資料還是雲計算和人工智慧，都需要具備程式設計師的基本功。

前一段時間有個話題引起了廣泛關注，就是不會寫程式碼的人能否做CTO。個人認為，CTO不一定要會寫程式碼，但是最好是會寫程式碼。先不說不會寫程式碼是否能很好地理清軟體架構這樣的問題，至少會寫程式碼的CTO與程式設計師的交流無疑會更通暢。

就大資料而言，目前也並沒有一個特別準確的定義。雖然現在Hadoop/Spark和MangoDB很熱，但還是建議從資料庫的基礎知識開始。一方面，目前在企業的核心業務系統中結構化資料的處理還是佔多數，同時，這對後期學習NoSQL這類資料庫也有幫助。

這個就要根據你的實際情況與你的興趣來決定了。雖然說大資料、人工智慧非常的火熱，但是沒有一定的基礎以及對技術的熱情，也很難在這個行業紮根下來。

如果條件合適的話，建議學習大資料、人工智慧這一塊，在這一行業選擇一個更具體化的方向深入進去，不僅有目的有方向的學習，而且能有更好的成績。

建議從大資料方面入手，做資料的分析與處理，對資料進行清洗、處理、分析，構建知識圖譜等，資料是人工智慧的基石，有了資料鋪墊後，人工智慧、雲計算等學習起來就會輕鬆很多。

大資料在最近幾年，跟誰著人工智慧的浪潮，確實挺火的，尤其是2017年，發展大資料產業被寫入政府工作報告中，大資料開始出現在企業戰略以及政府的規劃之中，可以說是網際網路世界的寵兒。不過要學習好大資料，還是需要很多的基礎知識的學習的。

1、熟悉Linux開發環境，熟悉Shell命令，這對於大資料的運維非常的重要2、熟悉Java、python、scala語言（至少一種），尤其是python語言，集成了大量的庫，用於對資料的分析與處理3、具備較豐富的基於Hadoop、Map Reduce、Yarn、Storm、Spark、Hive、Hbase、kafka、Flume、HDFS、Spark Streaming等的大資料處理專案經驗。

一、大資料就業前景

《大資料人才報告》指出,目前全國的大資料人才僅46萬,未來3-5年內將會出現高達150萬的大資料人才的缺口。

《2016年中國網際網路最熱職位人才報告》顯示，當下中國網際網路行業需求最多的六類人才職位為研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和資料分析。其中需求量最大的是研發工程師，而最為稀缺的是資料分析人才。領英報告表明，高度稀缺的是資料分析人才，其供給指數最低，僅為0.05，。並且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

根據中國商業聯合會資料分析專業委員會統計，未來中國基礎性資料分析人才缺口將高達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才。

二、大資料就業方向

1. Hadoop大資料開發方向

市場需求旺盛，大資料培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

對應崗位：大資料開發工程師、爬蟲工程師、資料分析師 等

2. 資料探勘、資料分析&機器學習方向

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：資料科學家、資料探勘工程師、機器學習工程師等

3. 大資料運維&雲計算方向

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大資料運維工程師

三、就業薪資