数据处理python 大数据比软件工程好吗？

大数据比软件工程好吗？怎么说？目前这两个专业很有前途，关键看个人兴趣和是否能在大学里真正学到东西。首先，让我简单介绍一下大数据和软件工程。大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集

大数据比软件工程好吗？

怎么说？目前这两个专业很有前途，关键看个人兴趣和是否能在大学里真正学到东西。首先，让我简单介绍一下大数据和软件工程。

大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。

目前大数据专业主要分为两个方向，一个是大数据开发，另一个是数据分析与挖掘。

1. 大数据开发：JA VA、大数据基础、Hadoop系统、Scala、卡夫卡、SCAP等；2。数据分析与挖掘：Python、关系数据库mysql、文档数据库mongodb、内存数据库redis、数据处理、数据分析等，软件工程以计算机科学技术为基础，强调软件开发的工程性。在掌握计算机科学与技术知识和技能的基础上，掌握软件需求分析、软件设计、软件测试、软件维护和软件项目管理所需的基本知识、基本方法和基本技能，培养学生的专业知识和技能，培养能够从事软件开发、测试、维护和软件项目管理的高级专门人才。

在我看来，两者都是好的，因为它们都涉及到计算机核心理论体系的构建。大数据是近年来出现的一个新的技术方向，因此在理论上应该略逊于软件工程。毕竟，国内很多大学在这个专业有足够的经验。就工作而言，两者都有各自的需要。由于国内体制原因，双向人才缺口较大。因此，不存在谁比谁好或比谁坏的概念。

研究生期间，学习大数据该需要准备啥？

大数据，说白了就是从海量数据中挖掘那些潜在的、有价值的信息。作为一名研究生，他关注的仍然是科学研究和理论。学习任何一种语言都是次要的。让我主要谈谈我的理解。

1. 首先，你要学会获取基础数据，无论是爬虫、从网上还是别人的好数据。其次，你应该学会对数据进行预处理，清理数据，并将数据转换成你需要的格式，以便于后续的计算和处理。

2. 学习数据分析的理论，如数理统计、概率论、线性代数、神经网络、机器学习等，最重要的是在获得数据后挖掘出有价值的信息。如何将现有的理论应用到其中，并通过学习算法找到潜在的规律是关键所在，也是一个重要的科研方向。

3. 得到结果后，需要对训练模型进行整体评价，其精度不够，如何调整参数以达到最佳等。其次，我们需要学习如何形象化，图片可以更直接地显示结果。

4. 至于哪种编程语言，我个人推荐Python和R语言。这两种语言在数据分析和处理方面都很好，也比较热门。至于软件，你可以用SPSS，这也是很好的。至于平台，可以学习Hadoop、spark等。综上所述，关键是要打好理论基础，不要敲代码和纠结编程语言。对研究生来说，最重要的是理论和科学研究，取得更多的成果。

如何学习大数据处理？

随着当今信息时代的飞速发展，从IT时代已经到了DT时代。大数据起着至关重要的作用，因此越来越多的人接触和学习大数据。他们怎样才能学好大数据处理？具体内容如下：！高层建筑都是由地基建成的。在学习大数据处理之前，掌握扎实的基本技能非常重要，这将决定你未来的身高。基本技能包括掌握python、Java等支持大数据的编程语言、Linux操作系统、常用主流数据库，以及高等数学和英语的标准。

了解大数据处理的工作机制，Hadoop、spark、strom等主流大数据框架及相关算法软件。

有了计划，学习就会有明确的目标和具体的步骤，可以增强工作的主动性，减少盲目性。根据自己的基础和学习状态制定一套切实可行的学习计划，计划必须分解到位，详述。并按照计划，一步一步地完成。

对于不了解、专业知识较强的人员，我们可以通过网络检索、访问学术网站或查阅学术文献等方式学习相关知识，从而快速进入和熟悉未知领域，丰富我们的能力。

再好的知识储备，没有实际的实践，也只是空谈。所学知识在实际项目经验中获得相应的经验价值，知识才会真正落地，自身也会得到提高。

只有通过不断的归纳和及时的复习，所学的知识才能成为自己可以运用的能力。对于那些不够扎实、被遗忘的地方，我们需要在学习的过程中多思考、多总结，以文件的形式记录下来，转化为自己的东西。