软件开发大，软件开发大学排名_软件开发

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于软件开发大的问题，于是小编就整理了4个相关介绍软件开发大的解答，让我们一起看看吧。

软件开发与大数据开发区别？

两者完全不同！软件开发是根据需求（业务或个人），通过编程创建出一套可以满足需求或是解决问题的系统方案；而大数据开发是对“数据本身”的再次应用，主要是对系统方案所采集的数据，加以分类，分析，储存，挖掘，进而对决策者呈现及时准确的决策支撑。两者之间有先后的关联。

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大数据和软件开发哪个学起来比较难？

大数据和软件开发涉及到的岗位都比较多，不同岗位的难易度也有较大区别，所以单纯的比较大数据和软件开发的难易程度难免有失偏颇。下面针对这两个行业的不同岗位做一个简单的描述，至于难易程度则仁者见仁智者见智。

软件开发岗位涉及到的内容非常多，难易程度往往取决于所从事的领域和应用场景，比如金融领域、通信领域、电子商务、工业控制等领域的软件开发相对来说难度要大一些，既要考虑速度问题，也要考虑稳定性、安全性、结果的正确性等等。这些领域的软件开发也有相当复杂的业务逻辑，比如金融领域的算法就比较多，也比较复杂，对软件开发人员来说难度较大。

大数据领域涉及到岗位就更多了，有从事数据采集的岗位，有从事数据整理的岗位，还有从事数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现、数据应用等岗位的工作，不同岗位的侧重点不同，难易程度也有较大区别。大数据领域的数据分析有一定的难度，做平台研发的工程师要做算法设计、实现算法、训练算法、验证算法等一系列工作，这部分工作的难度还是比较大的。

从知识结构上来说，大数据要比单纯的软件开发复杂一些，大数据涉及到的内容非常多，学习周期也比较长。从难易程度上来说这两个行业各有千秋，但是软件开发更容易上手，大数据的很多岗位往往需要具备软件开发的基础。

我的研究方向是大数据和人工智能，也从事了多年软件开发工作，如果大家有关于这方面的问题，可以咨询我。

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谢谢！

软件工程和大数据相比，哪个更有价值和前景？

作为一名教育工作者，我来说说我的看法。

首先，当前大数据专业和软件工程专业都是就业表现比较好的专业，虽然大数据专业前两批毕业生刚开始大面积就业，但是就业表现还是非常不错的，成为了继计算机科学与技术、软件工程专业之后，又一个就业表现亮眼的计算机相关专业。

从大的行业发展趋势、技术发展趋势和人才需求趋势来看，未来较长一段时间内，产业领域对于大数据专业人才的需求还会持续提升，而且这一趋势在工业互联网的推动下会越发明显，从这个角度来看，大数据专业未来的就业表现还是非常值得期待的。

IT互联网行业对于新技术是非常敏感的，掌握新技术不仅意味着更多的就业机会，也会有更多机会来获得高附加值的就业岗位。目前大数据领域的高附加值就业岗位还是比较多的，比如算法岗就是一个典型的代表，虽然算法岗的竞争比较激烈，但是对于大数据专业的同学来说，算法岗依然是一个主要的就业岗位之一。

软件工程专业长期以来都是就业的明星专业，相信未来较长一段时内，产业领域对于软件研发人才的需求量依然有较大的提升空间，但是对于软件工程专业的同学来说，如果想获得高附加值的就业岗位，需要重视大数据、人工智能相关技术的学习，这一点还是比较重要的。

相对于大数据专业来说，软件工程专业的知识结构比较集中，对于学生的自主学习规划要求没有那么高，而且软件工程专业对于实践场景的要求同样没有大数据专业高，从这个角度来说，在普通大学就读的同学，选择软件工程专业更稳妥一些。

我从事教育、科研多年，目前在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

大数据在当下的社会中已经开始“大行其道”了。相应的，大数据也被看成是一个极具发展前景的行业。

数据驱动一切这句话相信很多人都听过很多遍，但是谁真正的付出了行动呢？举个简单的例子，在2009年移动端开发刚出现雏形时，很多开发者认为移动端成不了气候，仍然守在PC端开发，结果几年后随着移动互联网的快速发展，想再投身于移动端，最佳时机已过。而在如今的2019年，虽然十年已经过去，但场景是何其的相似。而且，针对于大数据的影响力相信不止IT人能够感受到，就连普通人都能够感受到。所谓识时务者为俊杰，在如今的数据时代，偏安一隅，只停留在原地，只会慢慢被时代抛弃。既然大数据时代已到，作为码农主动靠近便成为了一种趋势。2019年被誉为是大数据的落地年，各个领域都将与大数据进行更加深入的对接，而这也将创造出更多的就业岗位。