其實你們被那些培訓班和廣告誤導了，程式設計需要和平臺，與雲計算大資料根本不衝突，雲計算大資料是一種應用，都需要程式語言和平臺來處理，只是不同程式語言和平臺的特性不太一樣，用到的點也不太一樣，搞大資料JAVA可以，Python可以，.Net可以，C/C＋＋也可以，甚至彙編，但是因為語言和平臺的特性不同，用到的點不同，雲計算大資料人工智慧，都不是一種語言來搞，配合使用，比如做演算法，Python演算法庫很多，但是庫大多是C和C＋＋寫得，JAVA也可以呼叫，也可以單獨用JAVA實現，只是有現成的幹嘛還要自己做，除非你演算法好的不得了，研究演算法的大多用類似Python或者matlab等，是因為簡單易上手，數學方面計算庫很多，正事使用會有人用C或C＋＋封裝成效率更好速度更快的庫來使用，所以，不要糾結太多，數學好，肯學習，啥語言都能搞這些，只是語言不同的特點用在不同的地方，有的簡單易上手，有的庫多，有的不用編譯，有的效率高，有的整合能力強，所以，要多學就好，當然大資料雲計算人工智慧等要走高階，還是要演算法層面好，理科好的，不然就是應用層面，使用別人的庫和框架，能理解演算法的大致思路和框架實現思路並用好框架和第三方庫，就已經很厲害了。

如何理解你說的出路？

普通java開發需求量大，找工作容易，門檻相對較低。

而大資料雲計算很多也都用java語言開發，入門相對較高，因為這些都是很多機器協同計算的，牽扯到網路儲存等各個方面。但市場需求量明顯沒有普通java開發大。

若從發展趨勢看，大資料雲計算似乎更流行。現在各種資料總量太多，傳統技術很難去處理。動不動就需要用大資料技術去解決。

題主問的應該是行業前（錢）景如何是吧？

學程式碼、堆框架、學Java可以理解為業務研發崗，而云計算、大資料相對偏技術研發崗。但是凡事沒有那麼絕對，要知道沒有業務價值的技術都是扯淡。做相對底層的技術研發不能瞧不起做業務研發的，做業務研發的也得努力學習，不斷提高自己的技術深度。

那麼從就業前景來說，近幾年來最熱崗位有如下幾個（排名不分前後）：

Java工程師（服務端一統天下，是個公司就招）

Python工程師（人工智慧）

前端工程師（5G來了，速度飛起）

大資料工程師（大資料時代）

雲計算（2019年是雲計算的元年）

題主的問題基本上和這幾個崗位掛鉤，但是具體選擇的話還需要根據自身情況來決定。

作為一名IT行業的從業者，同時也是一名教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，學習更多的程式設計技術與學習大資料和雲計算並不衝突，Java語言也是大資料和雲計算領域比較常見的開發工具，所以完全可以同步進行。

隨著大資料、雲計算和人工智慧相關技術的發展，目前從事技術開發的程式設計師崗位也出現了一些比較顯著的變化，從技術崗位上來看，有兩個崗位的人才需求數量在明顯提升，一個是全棧程式設計師崗位，另一個是研發級程式設計師崗位。

大資料和雲計算技術的逐漸成熟，在一定程度上提升了網際網路產品的迭代速度，網際網路產品正在從傳統的瀑布式迭代轉向併發迭代，這導致了一個比較明顯的現象，就是開發團隊正在向小型化方向發展，這就要求程式設計師需要具備更全面的技術能力，所以全棧程式設計師未來的就業競爭力會得到加強。從這個角度來看，程式設計師不斷豐富自身的知識結構是正確的選擇，而且要緊跟技術發展趨勢，對於傳統Java程式設計師來說，學習大資料和雲計算技術是很有必要的。

如果具有紮實的基礎學科基礎和全面的計算機知識結構，完全可以考慮走研發級程式設計師路線，研發級程式設計師無論在薪資待遇方面還是職業生命週期方面，都具有比較明顯的優勢，而且研發級程式設計師的崗位上升空間也更大一些。因此，研發級程式設計師崗位也是眾多應用級程式設計師進行崗位升級的重要目標。如果要從事大資料或雲計算領域的研發，在條件允許的情況下，最好讀一下研究生，這樣未來會有更強的崗位競爭力。