导读：很多朋友问到关于大数据和数据库哪个工资高发展好的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
数据库技术顾问和大数据哪个前景好
大数据前景好。根据查询相关资料信息，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大，人才供不应求。
大数据库工程师和java工程师哪个前景好或者薪酬高，大数据库工程师学习要求多吗
大数据近年来越来越火，因为有了它，好像什么行业都能精准分析。但是，大数据本身的发展却很少有人分析。近日，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》，首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题，全面呈现了出来。
用大数据来了解大数据
这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条相关数据，综合运用多种大数据分析方法，对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以，称得上是用大数据来了解大数据。
北京、广东、上海大数据发展位居前三
报告显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看，就有意思了。
国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，这个不足为怪，东部沿海地区这些省份排在前面，大家也都能够想象。但是在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”
产业落后是地方大数据发展的突出短板
具体来看，各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。分析认为，这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市，早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象，国家行政学院教授汪玉凯建议，这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题：“它们是首先抓住了一个概念，然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的，这是它们的软肋。所以我认为，你们一定要注意应用，要打造你的优势。”
人才短缺问题日益突出
报告指出，数据管理环节漏洞较多，是大数据发展面临的首要问题，包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。而我们更关注的是另一大问题。
我们会发现，大数据领域里数据是有了，但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面，现在分析类的人才，市场是供不应求，缺口非常大，而项目管理类的人才，供给又远远大于需求，所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺，这是最突出的问题。”
发展大数据要谨防人才“眼高手低”
大数据的核心就是数据的抓取与分析，而分析环节，目前离不开人工设置变量，建立模型。所谓“差之毫厘，谬之千里”，大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示，我国大数据人才能搞管理的不少，真正能做分析的却远远不够，这是典型的“眼高手低”，势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补，探索新的人才培养模式。比如，将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面；比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。
大数据好找工作吗？
随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。
大数据的学习阶段
阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。
大数据的主要编程语言是Java，而主要的开发和运行在Linux环境当中完成，所以这两项基础必备。Java基础主要在Java SE、数据库方面，需要额外重视，而Linux，掌握基本的系统命令就能慢慢上手类 ，多用会越来越熟练。
阶段二，就是大数据技术组件框架的学习，这部分也是重点。
大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。
但是从企业应用的角度来说，主要是基于开源框架开发应用的多，所以就是主流的大数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态圈。
阶段三，是项目练手。
招聘面试的时候，企业会很看重这方面，实战能力，能够基于具体的需求，去完成开发，给出合理的技术解决方案。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
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数据库工程师和大数据工程师有啥区别?
就两个岗位而言，大数据工程师的待遇呈现菱形机构，差异不大，平均薪资应该比数据库的高。数据库工程师的薪资结构呈现两极状态，非常拔尖的待遇很好，但起点待遇都不高。那么数据库工程师和大数据工程师有啥区别呢，我们接着往下看。
1、数据库工程师主要是做数据库的sql开发、维护;大数据工程师主要是做数据的提取、解析、计算、分析。总的来说，一个偏底层建设，一个更偏向业务应用。
2、数据库工程师是一个比较泛的概念，主要指从事和数据库相关的工作，可以是开发，也可以是维护。薪资也很宽泛，该岗位比较传统，偏稳定，待遇不如大数据工程师;大数据工程师，就是我们所知的大数据开发工程师，主要从事大数据平台的搭建，对个人技术要求偏高，需要从业者具备java基础，还得具备以下技术能力，hadoop、hive、hase、flume、storm、kafka、spark等，是一个非常庞大的技术集群。
3、数据库工程师主要是做数据库的sql开发、维护;大数据工程师主要是做数据的提取、解析、计算、分析。总的来说，一个偏底层建设，一个更偏向业务应用。
4、数据库工程师入门门槛相对较低，了解各个数据库的基础特性，学习一些入门书籍，就可以入行，后续可以往DBA的方向发展;大数据工程师，入门门槛较高，要掌握很多的大数据算法、开源框架，并且，由于需要海量的数据进行测试，所以在有大数据量的公司里，大数据工程师更能得到快速的提升。
个人建议走大数据工程师，考证可以考个国家工信部的证，但证书不能代表你的个人能力，只能说锦上添花，有核心技术才是关键。综上所述，就是小编今天给大家整理分享的关于数据库工程师和大数据工程师的相关内容，希望可以帮助到大家。
大数据的就业前景怎么样
大数据领域的就业岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖。
大数据是目前互联网行业的新兴领域，人才需求大，薪资高，学好大数据之后，能够胜任的岗位也是很多的，比如大数据开发工程师、大数据分析师、大数据运维工程师、Spark工程师、Python爬虫工程师等等。
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
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大数据开发和数据分析哪个前景更好哪个薪资高
近几年，大数据不可谓不火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。
大数据产业的背景
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据就业方向
大数据毕业之后的主要从事工作举例如下：
1.大数据开发工程师
基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序。
2.大数据分析师
负责数据挖掘工作，运用Hive、Hbase等技术，专门对从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。以及通过使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，对数据进行数据可视化和数据呈现。
等等
大数据就业的钱景(薪酬)
大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资： 30230/月。
数据分析师
北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。
Hadoop开发工程师
北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。
数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。
算法工程师
北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。
目前，大数据人才数量较少，但是在数据驱动的未来，大数据人才市场势必会越来越大，而现在仅仅是大数据起步的初级阶段，现在入行正是恰逢其时。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据和数据库哪个工资高发展好的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～