『壹』 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。
『貳』 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。
『叄』 學大數據好還是學前端好
1、市場需求大
隨著信息產業的迅猛發展，行業人才需求量也在逐年擴大。據國內權威數據統計，未來五年，我國信息化人才總需求量高達1500萬— 2000萬人。以大數據分析為例，我國大數據人才需求以每年遞增20%的速度增長，每年新增需求近百萬。
2、就業范圍廣
一般稍微有規模的企業，都有自己的IT部門，如果企業里的信息量比較大，就勢必需要資料庫的管理、企業信息化管理等，學員除了去新興行業外，還可以去這些比較有規模的企業，擔任信息部的重要崗位。
3、高薪職位
市場經濟高速發展的今天，大數據行業以其超強的發展勢頭，成為目前最具前景的高薪行業之一，大數據分析、大數據開發等大數據人才必將成為市場緊缺型人才，發展前景好，薪資水平也水漲船高。
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。
『肆』 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。
『伍』 就現在IT行業的前景來說，前端H5，後端，混合大數據，哪一個相對來說工資待遇要好一些
前端太累，尤其是擁有千萬甚至上億級別用戶的平台。敏捷開發，迭代周期短，甚至一周迭代兩次。運營和產品驅動開發，交互和用戶體驗也會經常變更設計。具有所知，這方面國內沒有不加班的，慎重考慮。工資待遇就是加班加出來的。
後端如果是架構團隊，和前端類似，當然相對比較輕松，只是相對而言。後端的基礎架構開發會比較輕松一些，輕松不是指工作內容輕松，也是可以按時上下班。因為工作復雜性比較高，工作量比較少，不需要隨著用戶需求而變更設計，但需要將系統做得高可靠，高可用，足夠健壯。技術含量也比較高。工程實現和理論研究會多一些。工資相對沒有前端多。
大數據團隊做商業智能的，也很累，工資和前端差不多。
望採納。
『陸』 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