大数据开发可以简单地划分为两类，一类是大数据平台开发，另一类是大数据应用开发，当前大厂的岗位多集中在大数据平台开发岗位上，随着大数据逐渐开始落地应用，未来大数据应用开发岗位的人才需求量会逐渐增加。相对于大数据开发，大数据分析是另外一个发展方向，我们都知道大数据开发涉及到的编程内容较多，同时开发工具也多，那么大数据分析学习什么内容呢，学起来难不难了。
1、大数据开发和数据分析，学哪个方向好？
相对于大数据开发，大数据分析是另外一个发展方向，我们都知道大数据开发涉及到的编程内容较多，同时开发工具也多，那么大数据分析学习什么内容呢，学起来难不难了。下面我们一起看看大数据分析的学习内容：阶段一：WEB前端实战开发学习内容：WEB前端开发学习目标：掌握原稿设计、HTML与CSS、Java、jQuery框架、Bootstrap框架等前端开发实战，
阶段二：数据库实战学习内容：数据库实战开发学习目标：熟练进行数据库安装与管理、使用DDL/DML/DCL、掌握数据库编程开发。阶段三：Python实战开发学习内容：Python实战开发学习目标：能够编写网络爬虫、Python进行网络编程、PythonWeb全栈开发、Python机器学习，阶段四：Echart数据分析学习内容：Echarts数据分析学习目标：熟练使用Echarts进行开发设计、可视化开发、Echarts大数据可视化分析阶段五：D3大数据分析学习内容：D3数据分析学习目标：熟练掌握D3进行项目开发，全面掌握D3数据分析。
阶段六：BI平台大数据分析学习内容：BI平台大数据分析学习目标：熟练掌握平台基本应用，能够用平台搭建项目大数据可视化分析，阶段七：SmartBI大数据分析学习内容：SmartBI大数据分析学习目标：掌握数据源链接及数据编写、资源权限、功能及数据权限、熟练实现大数据分析阶段八：SapDesignStudio大数据分析学习内容：SapDesignStudio大数据分析学习目标：熟练使用产品安装与配置、公共函数编程、GEO地图，并实现大数据分析。
阶段九：Tableau大数据分析学习内容：Tableau大数据分析学习目标：能够熟练查询DSL、掌握底层索引控制、索引段统计与故障处理，阶段十：R语言大数据分析学习内容：R语言大数据分析学习目标：掌握R语言核心语法及函数编程、熟练运用R语言处理数据、实现大数据分析。阶段十一：七大行业数据建模可视化分析学习内容：七大行业数据建模可视化分析学习目标：旅游、房地产、零售、汽车、医疗、金融、电商等七大行业案例业务及数据分析建模，
阶段十二：大数据可视化分析项目实战学习内容：大数据可视化分析项目实战学习目标：能够综合运用所学知识熟练进行真实企业项实战、完成大数据可视化分析。大数据分析好学吗上面看来大数据分析的学习内容还挺多的，很多人肯定会想，大数据分析是不是比较难学呢？其实并不然，相较于大数据开发而言，大数据分析对比编程的要求并不高，在实际学习和工作中，代码的工作量也不高，所以看着内容多，其实更多的是对于可视化工具的使用，所以并不难学，
2、学习大数据开发，需要掌握哪些开发语言？
大数据开发所用的需要有Java、Python、Scala、R等Java和Python主要用于Hadoop平台的编程语言，而Scala则用于Spark平台下。大数据无疑是近年来很火的专业，我们的生活中也逐渐的感觉到了大数据带来的福利！学习大数据也是很多人的打算，但是作为初期入门的人来说也不需要学习太多的语言JAVA和scale就可以了，就可以做一些大数据开发的工作了，以后要想更好的发展在学习其他语言已经相匹配的知识！下图为大数据生态要是先全部学完全部的需要那估计花的时间就要成倍的增加了，其实JAVA和scale也不需要学的很深，只要会一些简单的开发，看的懂代码就可以了，主要目的是学习大数据开发，不要本末倒置！。
