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數據分析師和前端哪個好

發布時間:2023-05-30 17:55:53

大數據和前端那個值得學習

大數據和前端現在行業前景都非常好,這兩個不管學哪個前景都不會差。具體學哪個可以根據自己的興趣來。畢竟興趣才是最好的老師。可以自己先去【千鋒】實地試聽兩周感受下,看你適合學哪個,能不能學會,親身體驗過在決定。

⑵ 小白想轉行,web前端和數據分析學習哪個

Web前端開發

主要是利用(X)HTML/CSS/JavaScript/Flash等各種Web技術進行客戶端產品的開發。完成客戶端程序(也就是瀏覽器端)的開發,開發JavaScrip以及Flash模塊,同時結合後台開發技術模擬整體效果,進行豐富互聯網的Web開發,致力於通過技術改善用戶體驗。

建議把基礎打扎實,掌握數據結構,演算法,數學,邏輯思維等通用的技能,這些將來不管從事哪個計算機垂直行業都會用得著,並不會隨著哪門語言而不一樣,或者淘汰。

數據分析

數據分析的職位分類按照數據處理的不同階段分為數據採集、數據分析、數據挖掘三種。

數據分析的職位分為業務方向與技術方向兩個方向,這兩個方向決定了兩條不同的職業規劃和晉升途徑,包括下面章節要說的數據分析的學習規劃也跟這兩個方向緊密相關。

1、業務方向

在招聘網站中搜索數據分析的職位,大概分為兩類:輔助業務的數據分析職位和數據分析師職位。

2、技術方向

技術方向主要指數據挖掘方向,分為三類:數據挖掘工程師(機器學習)、數據倉庫工程師(構架師)和數據開發工程師。在互聯網和金融行業崗位設置較多

普遍來說:技術方向的基礎崗的工資薪酬要比業務崗的薪酬高一個等級,但是做到管理崗的話,在中國,業務崗的薪酬比技術崗的薪酬要高。

⑶ 女生做 數據分析工程師好還是做web前端好

數據分並培析包含不同的角度分工:
第一類,側重於網站分析的分析師,包括營銷分析師、網站分析師、SEO分析師等。
第二類,側重於業務分析師,包括運營分析師、數據分析師等。
第三類,側重於技術走向的,例如數據挖掘工程師、數據科學家、數據工程師等。
從收入看,第侍蔽斗一類最低,中間的次之,第三類最高。原因:
1.中國普遍技術取向,涉及到IT、編程、開發類的工資高;
2.業務價值認知,網站分析類或業務類分析師的輔助對象一般都是業務部門,這些人的能力和視野決定了分析的價值落地型,因此限制較高。
前端的行業狀況
市場需求:目前前端的市場需求任然是火熱的,如今在跨平台越來越流行的情況下,NativeApp的開發很多都被Flutter、RN、Weex這樣的跨平台框架所取代,所以在未來不短的時間內,前端任然會是一個熱門的行業。
語言熱度:在Tiobe2019年發布的2份編程語言排行榜中,Javascript都是排在第六的位置,社區活躍度依然保持一個比較高的水平。
發展空間:前端在開發領域是一個迭代和發展非常快速的行業,且對於人才的全棧復合能力越來越高,全棧型人才在企業內往往是老磨比較吃香的。

⑷ 裸辭工作,自學或培訓前端或大數據,哪個方向好一點

這個毫無疑問,當然是大數據更有前途和發展的前景了。大數據,物聯網和雲計算是以後發展的主流趨勢了。前端是好學,但是屬於傳統的IT行業了。各方面也是不能喝大數據相比的。大數據是到已經來臨了,大數據培訓檸檬學院。

⑸ 數據分析和web前端開發哪個更有前途

當然是數據分析,web前端基本上都有模板的

⑹ 大數據和前端那個值得學習

首先,大數據是一個產業鏈,Web前端是一個具體的崗位,二者並不完全對等。
大數據本身也需要Web前端做呈現,所以二者之間也有緊密的聯系。
從前景來看,現在開始學習大數據是一個不錯的選擇!
但是前端學習的就業前景也是非常可觀的!

⑺ 想轉行,零基礎是學習數據分析還是web前端

web前端和數據分析都是目前兩個前景十分不錯的崗位,人才需求非常大,崗位工資相差也不大。論難易度的話,web前端學起來要比數據分析簡單一些,數據分析要難一些。具體學哪個要看你對哪個更感興趣,畢竟興趣是最好的老師。

⑻ 女生做 數據分析工程師好還是做web前端好

數據分析包含不同的角度分工:

第一類,側重於網站分析的分析師,包括營銷分析師、網站分析師、SEO分析師等。

第二類,側重於業務分析師,包括運營分析師、數據分析師等。

第三類,側重於技術走向的,例如數據挖掘工程師、數據科學家、數據工程師等。

從收入看,第一類最低,中間的次之,第三類最高。原因:

1.中國普遍技術取向,涉及到IT、編程、開發類的工資高;

2.業務價值認知,網站分析類或業務類分析師的輔助對象一般都是業務部門,這些人的能力和視野決定了分析的價值落地型,因此限制較高。


前端的行業狀況

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