大資料分析會更有前景一些。

python只是一種工具。但是會工具不一定會分析，可以選擇的工具有很多，但是分析能力卻是比較有限的。

所以，能力比工具更重要。

我們要理清Python和大資料的關係，然後從應用場景、人才市場就業情況、薪資待遇、發展前景來判斷自己應該選擇哪個方向學習和就業？

Python是一種跨平臺的計算機程式設計語言，能夠高層次地對指令碼進行解釋、編譯、互動、面向物件。起初主要用於編寫自動化指令碼(shell)，由於版本的不斷更新和語言新功能的新增，越來越多極其方便的編譯器用於獨立的、大型專案的開發。

Web開發：它提供了許多選擇：先進的內容管理系統，例如Plone和django CMS

科學和數值計算：高校、科研院所提供科學計算和數值模擬平臺

程式語言教育：越來越多國家要求中學教授一門程式語言，培養學習邏輯思維能力，python是一個非常好的語言教學工具

桌面GUI：使用者互動介面的設計和開發

軟體開發：它通常用作軟體開發人員，構建控制和管理，測試以及其他許多方式的支援語言

商業應用：用於構建ERP和電子商務系統

就業崗位需求，根據去年某招聘網站提供資料，Python需求增速達174%，而Python崗位分佈如下圖，其中北京需求量最大，需要131017個崗位

薪資待遇方面，目前北京的工資待遇最高，平均月薪接近20K。

一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。大資料想要成為資訊資產，需要有兩步，一是資料怎麼來，二是資料處理。

大資料的應用幾乎涵蓋到各行各業，用於資料探勘預測，做決策。

製造業：利用工業大資料提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，最佳化生產過程能耗、工業供應鏈分析與最佳化、生產計劃與排程

全國大資料就業形勢分析：招聘待遇，工資6000-7999佔比最多，達28%。經驗要求，1-3年工作經驗要求的佔比最多，達46%；學歷要求，本科學歷要求的佔比最多，達48%。該資料僅供參考

目前最火爆的是AI、大資料。AI和大資料需要使用的語言平臺是Java和Python，所以我們能夠知道大資料的分析需要藉助Python等語言平臺

作者根據網上資料，總結髮現，目前Python就業前景比大資料具有優勢，而且工資待遇也比大資料高。

python和大資料哪個更有就業的前景 我來講講我的看法。如果同樣級別的python工程師和大資料工程師，那一定大資料工資更有發展一些，這點是毋庸置疑的。為什麼 呢

從以下幾點 給你解釋

1 行業的發展

2 技術的難度

首先講講 行業的發展

大資料是未來的一個趨勢和方向 未來各行各業都依賴於大資料技術，大家都知道現在最為火爆的人工智慧它的底層就是依賴大資料，大資料不僅僅是一種IT技術，更是一種新興的資源。在未來的生產 生活 都會依賴於大資料去判斷，去分析最終的結果。未來是得資料者得天下。舉例就目前而言 比如阿里巴巴 人們都知道他是一家電子商務公司 ， 我覺得不是，它更像一家資料公司，因為買家每天會自然生產大量的行為資料，交易資料。賣家每天也會自然的生產一些經營資料和行為資料，這些數以億計的資料，都會被阿里巴巴大資料平臺收集，收集完成以後 他們的會利用各種計算引擎

mapreduce也好 spark也好 flink也好 會在後臺進行大量的計算，產生資料結果。比如賣家的資料，分析淘寶賣家的經營狀況，淘寶賣家的資金狀況，淘寶賣家的信譽狀況，以及每個類目的銷售狀況。 淘寶透過這些資料就可以360度監控著賣家的一舉一動。還有更大的利益，淘寶會把一部分資料開放給賣家使用，當然檢視這些資料相當一部分要收費的哦。對淘Bora說也是一筆相當可觀的收入。還有就是依靠資料，知道賣家的經營情況，資金情況就可以做一些金融服務，比如網商銀行 給中小賣家貸款，知道他的信譽資料 就會評估貸款的額度。

再說說買家的資料，淘寶透過買家的資料，會給買家進行畫像，這樣畫像就會給你推薦相應的商品。所以說阿里巴巴是一家資料驅動的公司，阿里最值錢的就是資料，資料是一種不可再生資源。別的網際網路公司也是如此 大同小異。

人工智慧的背後也是依靠大資料，收集人們日常行為的海量資料，不斷的訓練機器來模仿人的行為 ，人的思想，這樣有朝一日就可以代替大部分人的重複性工作了。比如 翻譯。 比如 銀行 櫃檯 ，超市的收銀員

而python只是一個程式語言罷了，他開發效率比較高，所以才能廣泛的應用，他充其量是一門技術而已。

2 從 技術難度來說

python是一種技術而已，而大資料是一個生態圈的技術 比如資料同步 有datax sqoop flume。 中介軟體的技術 kafka ，資料計算的技術有 hive spark flink prosto imapla 儲存的技術有 hdfs redis 排程的技術有azkaban等等。這些技術就夠你學一陣的了，這就意味著大資料的學習門檻要比python高很多。而且有一些大資料技術也可以用python來實現 ，所以說從某種角度python也是大資料的一個基礎。

總結

判斷一個職位是否有發展本人認為從這幾個角度看

1 對未來生產生活影響有多大

2 學習的門檻有多高 學習門檻越高越值錢

俗話說物以稀為貴嗎 就是這個道理。

尾聲

大資料更好一點，未來大資料的應用會更廣泛，慢慢會滲透到各行各業，目前發掘的潛力依然非常大，而python只是作為一個高階組合語言存在，應用領域有限，當然，這兩個如果學好了，找工作都是不愁的，待遇也都很不錯的。

Python是程式語言，而大資料則是一系列技術的整合，二者實際的關係是目標和實現的包含關係。

大資料並不是一種概念，而是一種方法論，一句話概括，就是透過分析和挖掘全量的非抽樣的資料輔助決策。

關於大資料的發展前景，這裡引用馬雲說過的一句話：未來最大的資源就是資料，不參與大資料十年後一定會後悔！

資料可以實現的應用可以概括為兩個方向，一是精準化定製，二是預測。比如透過搜尋引擎搜尋同樣的內容，每個人的結果是不同的，定製新聞服務或網遊。再比如精準營銷，百度推廣，淘寶推廣，或者你到了一個地方，自動推薦周邊的消費設施等。

不少想學習大資料的零基礎學員都知道，學大資料部分課程之前要先學習一種計算機程式語言。大資料的開發需要程式語言的基礎，因為大資料的開發基於一些常用的高階語言，比如Java、R語言和python。不論是大資料生態架構，還是資料探勘，都需要有高階程式語言的基礎。因此，如果想學習大資料開發，還是需要著手學習一門高階語言。例如：Python。

ython是一種面向物件的解釋型計算機程式的設計語言, Python具有豐富和強大的庫。它常被稱為膠水語言，能夠把其他語言製作的各種模組很輕鬆地結合在一起。

Python可以做日常任務，比如自動備份MP3；可以做網站，很多著名的國網路站YouTube就是Python寫的；可以做網路遊戲的後臺，很多線上遊戲的後臺都是Python開發的。

Python的發展方向：資料分析、人工智慧、web開發、測試、運維、web安全、遊戲製作等等。

另外說下，Python目前的發展趨勢非常好，伴隨著大資料和人工智慧的發展，Python的應用將得到更廣泛的普及，目前在落地應用中已有不少Python開發的專案了。所以就目前的趨勢來說，Python要比Java更具有前景一些。

終的選擇權還在你們自己的手中！但並不是說哪個前景好就去學哪個，最重要的還是興趣。有句話說得好，“興趣是最好的老師”，只有你對某個語音感興趣了，才有學習的動力，才能堅持下去。

如果僅僅是為了發展前景好就去學習自己不感興趣的東西，那麼很可能半途而廢，最終一事無成。適合自己才是最重要的！

大資料和人工智慧時代，兩個前景都非常好。看你對哪個感興趣。Python現在是排名第一的語言。做人工智慧和爬蟲等。人工智慧是現在很火的技術。大資料呢是在IT行業中薪資最高的。看你如何選擇。

我覺得大資料分析應該前景會更好，因為現在不動的資料太多，各行各業都需要大資料分析人員，以達到資料的最大化利用，來達到資料的商業價值。雖然Python很火，也可以用來分析資料，但是感覺起來還是範圍偏窄。

python比較火，相對於來說，學的也是比較簡單一些，像大資料的話，比較穩，而且難度也稍微大一些，我同學在優就業學的Python，現在出來8k,感覺學python也還不錯

大資料生態有很多產品是基於Java程式設計需要的所以需要學習Java,Python多用於資料建模資料分析專案！

Python是程式語言，而大資料則是一系列技術的整合，所以應該分開來看，兩者並不能直接進行對比。兩者實際的關係是目標和實現的包含關係。

Python的發展前景：python作為一種開發語言，學習相對簡單，且應用場景廣泛，幾乎可以在各個領域中得到應用。如今Python已經被廣泛的用在Web開發、運維自動化、測試自動化等多個行業和領域，當然，還能夠與人工智慧、資料分析等領域進行對接，未來前景也非常不錯。2020年一線Python開發崗位工資15-30k。

大資料的發展前景：大資料人才缺口百萬，2020年一線城市大資料開發崗位薪資20-50K，大資料與人工智慧、雲計算、旅遊、交通等各個領域對接，將創造出更多的就業機會。

總體來說大資料和python發展前景都很好。1、大資料具有：大量、高速、多樣、低價值密度、真實性等特點。大資料是一項資料分析工作。2、python具有簡單易學，程式碼簡潔，快速建模等特點。python是一門程式語言。總結：大資料分析是python語言的一個方向，python語言可以用來做web開發，爬蟲，遊戲製作，運維等等。大資料分析可以使用python也可以使用其它語言。兩者的發展前景都很好。