物聯網和大數據哪個容易學

㈠ 大數據與會計和物聯網應用技術哪個難

物聯網IoT（Internet of things）：可以簡單地理解為物物相連的互聯網，互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。
大數據（Dig Data）：相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
物聯網主要通過各種設備（比如RFID，感測器，二維碼等）的介面將現實世界的物體連接到互聯網上，或者使它們互相連接，以實現信息的傳遞和處理。物聯網的終極效果是萬物互聯，不僅僅是人機和信息的交互，還有更深入的生物功能識別讀取等。如今物聯網（IoT）肩負了一個至關重要的任務：資料收集
得益於大數據和雲計算的支持，互聯網才正在向物聯網擴展，並進一步升級至體驗更佳、解放生產力的人工智慧時代。

㈡ 大數據專業怎麼樣，學起來輕松嗎

一、大數據不好學，但可以學
1、大數據好不好學，答案是不好學，如果好學的話就不會有上百萬的人才缺口了
2、大數據學習是有門檻的，但並不像很多人說的那樣需要數學和統計學基礎（大數據分析需要這些基礎）。而我們經常說的大數據學習一般指大數據開發（大專學歷即可學習，理工科專業為佳）
3、為什麼說不好學呢？我們從大數據學習內容上來分析，大數據開發說白一點就是編程，相信對很多行外人來說，一提到編程就是滿屏看不懂的代碼，這就是大數據難點之一。如果你不入這一行總覺的困難重重。所以說，大數據難但是可以學！經過你的努力和堅持，小白也是可以完全學懂大數據的。
二、就業前景好
1、大數據行業的火爆就不用我贅述了

2、人才缺口達200萬
3、平均月薪20K+
4、應用廣泛、未來將覆蓋全行業
5、人工智慧、雲計算、物聯網和大數據密不可分

㈢ 大數據好學嗎，大數據需要學習什麼技術

大數據目前發展是比較好的，特別是在鴻蒙發布後物聯網時代的到來下，大數據相關崗位將會更多。想要轉行的話，大數據的確是個很好的方向。既然想要轉行大數據，那麼肯定要具備大數據的相關知識與技能。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

大數據可以從事的職業：

①大數據維護、研發、架構工程師方向

所涉及的專業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

②大數據挖掘、分析方向

所涉及的專業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。