數據分析師與web前端怎麼選

『壹』 學習完Python後，將來能從事哪些工作

1、Linux運維：Python是Linux運維中必須要掌握的一門語言，Python是現在非常流行的編程語言，可以很好地滿足Linux運維工程師提升效率的需求，同時還能夠提升自己的能力。
2、web網站工程師：在這個互聯網的時代之中，我們離不開網路，自然就離不開web了，我們可以利用Python的框架做網站，還可以做一些比較精美的前端界面。
3、Python自動化測試：Python在測試中具有非常大的幫助，而且在自動化測試之中Python的用途也是非常廣泛的，而且就目前情況來說，我了解的Python是使用最多的自動化測試。
4、數據分析：Python是數據分析領域中第一語言，最合適的選擇，面對大數據的時代，Python可以將我們的工作效率提高，帶來了非常大的幫助。
5、人工智慧：Python也是人工智慧領域之中首要的語言，具有非常好的發展前景，也是人工智慧最合適的選擇了。

『貳』 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。

『叄』 2024大數據技術專業學什麼 就業前景怎麼樣

大數據技術專業主要學計算機網路技術、Web前端技術基礎、Linux操作系統、程序設計基礎、Python編程基礎、資料庫技術、數據採集技術、數據預處理技術、大數據分析技術應用、數據可視化技術與應用等課程，以下是相關介紹，供大家參考。

2024大數據技術專業學什麼課程

第一，大數據技術要學編程語言課程

要學習大數據技術，首先要掌握一門基本的編程語言。Java編程語言應用最廣泛，所以就業機會會更多，Python編程語言正在高速推廣應用，學習Python的就業方向會也有很多。

第二，大數據技術要學Linux課程

學習大數據必須掌握一定的Linux技術知識，不要求技術水平達到就業水平，但必須掌握Linux系統的基本操作，能夠處理實際工作中遇到的相關問題。

第三，大數據技術要學SQL課程

大數據的特點是數據量大，所以大數據的核心之一就是數據存儲。所以大數據工作對資料庫的要求很高，甚至很多公司單獨設置資料庫開發工程師。

本專業培養德智體美勞全面發展，掌握扎實的科學文化基礎及資料庫基本原理、程序設計、操作系統原理、計算機網路及相關法律法規等知識，具備大數據項目方案設計及實施等能力，具有工匠精神和信息素養，能夠從事大數據實施與運維、數據採集與處理、大數據分析與可視化、大數據平台管理、大數據技術服務與產品運營等工作的高素質技術技能人才。

2024大數據技術專業就業前景怎麼樣

大數據專業畢業生的就業前景非常好，需求量高，應用廣泛，技術發展快，薪資水平高，創業機會多。對於有興趣和熱衷於數據分析、數據處理和數據挖掘的人來說，選擇大數據領域的就業方向是明智的。

大數據技術可以幫助組織和企業從海量的數據中提取有價值的信息和洞察，以支持決策和業務發展。因此，對於具備大數據分析和處理能力的專業人才的需求非常高。

大數據技術在各個行業中都有廣泛的應用，包括金融、零售、醫療、製造、能源等。無論是傳統行業還是新興行業，都需要大數據專業人才來處理和分析數據，以優化業務流程、提升效率和創造商業價值。

大數據技術本身也在不斷發展和演進，涉及到數據採集、存儲、處理、分析和可視化等方面。因此，對於具備大數據技術知識和技能的專業人才的需求也在不斷增加。

該專業畢業生就業方向廣泛，以下是一些常見的就業領域和職業選擇：

大數據工程師：負責設計、構建和維護大數據系統，包括數據採集、存儲、處理和分析等環節。

數據分析師：運用數據分析技術和工具，對大數據進行挖掘和分析，為企業提供商業決策支持。

人工智慧工程師：結合大數據技術和人工智慧演算法，開發智能應用和系統，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。

數據科學家：通過深入分析和建模，從大數據中發現有價值的信息和知識，為企業提供戰略規劃和決策支持。

金融科技領域：在銀行、證券、保險等金融機構從事風險評估、信用評分、市場預測等工作。

『肆』 數據分析師和程序員選哪個大四應屆畢業生,基礎比較一般從長遠來看應該如何選擇,往哪個方向發展

個人覺得應該選數據分析師。但企業對數據分析師的要求較高，不管是從學歷上還是從工作經驗上講。你是個應屆生，建議先敲個幾年代碼，積累下經驗，當然，中間需要不斷的充電，然後在轉向數據分析師。

『伍』 數據分析師的就業前景如何

數據分析師是一個發展前景非常好的工作，時代的發展決定了在未來，數據分析師將成為必不可少的一個工作崗位，如果大家能夠有幸進入到這個行業，那麼就好好珍惜，而對於那些還沒考慮未來就業方向的朋友來說，數據分析師絕對是一個不錯的選擇。

數據分析師在進階的道路上有多種選擇，可以成為數據技能超強的產品經理，也可以成為數據指導業務的運營VP，更可以進入到管理或者戰略層，而這些，都是在工作的過程中，開闊視野所帶給人們的。

技能要求

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。