学什么技术好？什么行业有前途？正确的选择是成功的一半，选择需要综合考虑薪资福利、发展前景、社会地位、工作环境、投资回报率等因素。随着高校扩招趋势越来越大，大学虽然好考，但是大学的含金量并不高，大学已经从“精英教育”转变为大众教育。对此你该怎么办？

大数据一定要学java吗？需要什么基础？

大数据开发原则上需要编程语言的基础，但不一定是java，因为大数据的开发是基于一些常用的高级语言，比如java和。网。无论是hadoop还是数据挖掘，都需要高级编程语言的基础。一般有几年java开发经验，转行做大数据会比较容易。

如果你不想受油烟、高温环境、长时间站立的洗礼，IT行业是你的首选；

【/h/】如果你不想接受汽油机油的污渍，老是穿脏衣服，IT行业是你的首选；

IT行业优势:

1)IT产业成为中国第一大产业；

2)IT行业薪资高，超过金融行业，行业第一；

3)就业范围广，晋升速度快；

4)IT软件工程师是全能型人才；

5)学习机会多，工作充满成就感。

学大数据一定要先学java吗？

就大数据技术而言，Java在PaaS和SaaS层有很多实践和应用。如果你有Java基础，可以继续学好Java。如果你没有Java基础，想往大数据技术方向发展，那么你可能会考虑把Python作为你的第一语言。

站在企业主的角度，随便打开一个大数据开发的招聘JD，你会发现很多公司在招聘大数据开发工程师的时候，对具体编程语言的要求已经不再严格。一般情况下，你只需要熟练掌握Java/C/Python中的一门。毕竟软件工程师的核心能力不是语言本身而是逻辑思维能力。

在数据科学领域，尤其是深度学习领域，Python是好的选择。当然，没有一种语言是完美的。不要把任何一门语言当成一个软件工程师的全部。如果你拥抱变化，希望未来在数据工程和软件工程领域有发展机会，那么我建议你毫不犹豫地拥抱Python，不断尝试新的工具和技术。

学习大数据之前需要掌握的基础知识

学习大数据需要一定的编程基础，大数据的大部分岗位都需要。目前大数据方向的程序员常用的语言有四种，分别是Python、Java、Scala和r，这四种语言都有一定的应用场景，不同岗位的程序员使用的语言略有不同。

目前Python主要用于数据分析、数据挖掘和算法实现。可以说Python在大数据领域应用广泛。

目前Java在大数据领域的应用还是和平台直接相关的，通常是在需要高性能的数据处理部分开发。

Scala和R主要基于场景。Scala建立在Java的基础上，代码结构比Java简单。同时，Scala是Spark的实现语言，所以在Spark相关的开发中使用Scala是比较好的选择。R语言本身的特点就是统计分析，语法简单，功能强大，是大数据统计分析的利器。

众所周知，IT行业是一个高薪行业，也是很多人梦寐以求的工作。在全球缺人的十大行业中排名第一。事实证明，IT行业是一个很好的就业方向。