‘壹’ 小白想转行，web前端和数据分析学习哪个
web前端和数据分析两者就业前景都很广阔，想要学习其中的一个，可以根据自身情况来决定。如需web前端和数据分析培训推荐选择【达内教育】。
Web前端开发主要是利用各种Web技术进行客户端产品的开发。完成客户端程序的开发，开发JavaScrip以及Flash模块，同时结合后台开发技术模拟整体效果，进行丰富互联网的Web开发，致力于通过技术改善用户体验。
【数据分析】的职位分类按照数据处理的不同阶段分为数据采集、数据分析、数据挖掘三种。数据分析的职位分为业务方向与技术方向两个方向，这两个方向决定了两条不同的职业规划和晋升途径。
1、业务方向。大概分为两类：辅助业务的数据分析职位和数据分析师职位。
2、技术方向。技术方向主要指数据挖掘方向，分为三类：数据挖掘工程师、数据仓库工程师和数据开发工程师。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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‘贰’ 计算机网络技术就业方向
1、计算机网络技术专业简介
计算机网络技术专业培养具备扎实的电子技术、计算机技术、网络技术等方面的基本理论知识与技能，具有计算机网络实际组建、管理、维护等基本能力，能在各企事业单位进行网络设计、安装、调试和管理等工作的应用型技术人才。
2、计算机网络技术专业就业方向
本专业面向各企事业单位计算机网络应用技术岗位群，能进行计算机操作维护，计算机局域网的设计、安装、调试；计算机网络通信产品的系统集成；广域网的管理、维护；网络管理信息系统的设计、开发及应用、网站设计与开发等工作。可在软件园、高新技术园区、各大电脑公司、网络公司、网站、高新技术企业、公司、企事业单位和信息部门中从事网络管理、网站维护、网页设计与创意和电子商务等工作。
从事行业：
毕业后主要在计算机软件、新能源、互联网等行业工作，大致如下：
1 计算机软件
2 新能源
3 互联网/电子商务
4 计算机服务(系统、数据服务、维修)
5 通信/电信/网络设备
从事岗位：
毕业后主要从事网络工程师、运维工程师、技术支持工程师等工作，大致如下：
1 网络工程师
2 运维工程师
3 技术支持工程师
4 售前工程师
5 网络技术员
毕业后，上海、南京、北京等城市就业机会比较多，大致如下：
3、计算机网络技术专业就业前景怎么样
从目前的情况看，企业的IT技术管理岗位一般设置为企业信息主管、总监等； 工程技术岗位设置为网络工程师、 软件工程师和数据库工程师等；运行维护岗位设置为数据库管理员、 系统管理员、 网络管理员、 设备管理员等； 操作岗位则设置为办公文员、CAD设计员、网页制作员、多媒体制作员等。 与软件技术人员相比，网络技术人员的从业范围更广，知识体系更复杂，职业技能要求更高，目前网络工程师成为实施国内信息化的巨大瓶颈。
就网络工程师的学习方面来说,网络工程师学习过程中注重实践,对于基础相对薄弱的人来说较为容易学习，对自身将来就业也大有帮助. 网络产业作为21世纪的朝阳产业，有很大的市场需求。网络工程师是通过学习和训练，掌握网络技术的理论知识和操作技能的网络技术人员。网络工程师能够从事计算机信息系统的设计、建设、运行和维护工作。规模较小的企业，一个岗位可能涵盖几个岗位的内容，如系统管理员既要负责系统管理，又要承担网络管理；而大企业往往将网络工程师细分为网络设计师、系统集成工程师、网络安装工程师、综合布线工程师和系统测试工程师等。
网络工程师的就业范围相当宽广，几乎所有的IT企业都需要网络工程师帮助用户设计和建设计算机信息系统；几乎所有拥有计算机信息系统的IT客户都需要网络工程师负责运行和维护工作。因此，网络工程师的就业机会比软件工程师多，可在数据库管理、WEB开发、IT销售、互联网程序设计、数据库应用、网络开发和客户支持等领域发展。而且，薪酬待遇也不错，统计数据显示，网络技术人员平均月薪约3000～5000元，高的则在8000元以上。
‘叁’ 软件测试和数据分析哪个前景好
能选的话当然是数据分析了，不过这条路可能很码凯哪艰难曲折，但到后期是非常厉害的。
测试比较来说起步难度没那么大，但上限也很高。
好了前面都是场面话，下面进入正题：
我曾经这两个职业都做过，所以有资格来说说这两个职业的核心区别：
工资：工资方面大概率是数据分析要高于软件测试
工作：做测试有时候迟码会很 无奈，而做数据分析虽然很难，但你大概率上很自由，可以自己决定，掌控一些东西。多了不说，只可意会。（若想深入，请联系我，哈哈）
地位：数据分析在公司地位普遍是高于测试的（当然你不能拿刚入职的和测试总监比）。
发展：你以为前面那孙链么多铺垫最后测试就会翻盘嘛？不，并不会。除非你是非常非常厉害的测试开发 / 安全测试 大牛，数据分析的发展都是要远超测试的。其实你看一个行业的发展看我列的前三条就能说明问题了。
‘肆’ 数据分析和web后端选哪个 知乎
WEB开发中“前端”和“后端”的区别如下：
一、Web前端：
1）精通HTML，能够书写语义合理，结构清晰，易维护的HTML结构。
2）精通CSS，能够还原视觉设计，并兼容业界承认的主流浏览器。
3）熟悉JavaScript，了解ECMAScript基础内容，掌握1~2种js框架，如JQuery
4）对常见的浏览器兼容问题有清晰的理解，并有可靠的解决方案。
5）对性能有一定的要求，了解yahoo的性能优化建议，并可以在项氏斗目中有效实施。
二、Web后端：
1）精通jsp，servlet，java bean，JMS，EJB，Jdbc，Flex开发，或者对相关的工具、类库以及框架非常熟悉，如Velocity，Spring，Hibernate，iBatis，OSGI等，对Web开发的模式有较深的理解
2）练使用oracle、sqlserver、mysql等常用的数据库系统，对数据库有较强的设计能力。
3）熟悉maven项目配置管理工具，熟悉tomcat、jboss等应用服务器，同时对在高并发处理情况下的负载调优有相关经验者优先考虑
4）精通面向对象分析和设计技术，包括设计模式、UML建模等
5）熟悉网络编程，具有设计和开发对外API接口经验和能力，同时具备跨平台的API规范设计以及API高效调用设计能力
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1、数据析重点观察数据数据挖掘重点数据发现知识规则KDD（Knowledge Discover in Database）；
2、数据析结论智能结数据挖掘结论机器习集（或训练集、本集）发现知识规则；
3、数据析结论运用智力数据挖掘发现知识规则直接应用预测
4、数据析能建立数模型需要工建模数据挖掘直接完数建模传统控制论建模本质描述输入变量与输变量间函数关系数据挖掘通机器习自建立输入与输函数关系根据KDD规则给定组输入参数组输量
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一般数据采集，分为页面数据采集和API数据采集，采集一般用python语言，数据分析一般也是基于python上的框架做的，源数据，里有好多免费采集好的数据，可以直接下载，有兴趣的话，你可以去看看。
1、基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
2、其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显着性等
3、其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
4、概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
5、其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
可以把你这些GPA、专业等信息输入到留学志愿参考系统 中去，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了哪些院校和专业
这样子就可以看到你目前的水平能申请到什么层次的院校和专业了，对自己进行精准的定位。
数据分析类的app多，有统计的，有分析，有测试的，可上app先知查看，功能不少的。
2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。
Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效
(Python的数据挖掘包Orange canve
中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会
使R的速度和程序的长度都有显着性提升。
R的优势在让氏于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了
pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期
/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近
年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。
做过几个实验：
1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。
之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconctor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~）
2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。
3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东
西，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，之后可用的颜色，但是名字太长了~。pyplot
的legend比R 好用多了，算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，这点比R好用。
总的来说Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处
理，Python都有着明显优势。
而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等
这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。
结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
但世上本没有最好的软件或程序，也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R，现在完全不用又舍不得，所以对于想要学以致用的人来说，如果能把R和Python相结合，就更好不过了。
大讲台大数据培训为你解答：
1、大数据（big data）：
指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）
2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
随着互联网的高速发展，软件行业更加火爆，几乎高薪职位都与软件行业挂勾，软件行业成了高薪的标志。web前端作为近几年非常火的软件开发语言，更是得到了多人一致的好评和青睐。既然web前端这么火，学习这门课程当然前景更可观。
只要努力学到真东西，前途自然不会差。如果你想学好web前端开发，一般在2w左右，应该根据自己的实际需求去实地看一下，先去试听之后，再选择比较适合自己的，希望能给你带去帮助。
Hadoop生态体系是大数据开发分析的重要部分，是需要去重点学习的。
‘伍’ 网络工程师和软件测试师哪个好
网络工程师好。网络工程师属于工程技术的范畴，比如根据客户需求进行网络方案设计、网络设备选型、网络组网配置、网络优化和网络排障等等，网络工程师的各种认证也就是证明在这个领域内的能力，如CCIE。而软件测试工程师属于研发的范畴，是属于产品开发的一个环节。对于一个产品，开发工程师把软件编码完成以后，是否达到了设计要求，是否有bug，是否有隐含问题等，就需要软件测试工程师来把关，来进行白盒测试和黑盒测试，通过测试以后才能算产品初步完成。由此看来软件测试师只要了解产品和产品打交道就行，不用过多的和各种人打交道，所以软件测试师比较好。
‘陆’ 本科学的物联网，准备去读研，但数据分析，图像处理和网络信息安全，不知道选哪个
你说的是硕士的研究方向吗？其实在入读之前选择的方向大部分情况下问题不大，会根据导师的具体情况进行调整。
数据分析看方向和分析内容吧，今后做做大数据或者BI也挺不错的。
图像处理是最近比较火的研究领域，主要依靠机器学习/深度学习，我个人比较喜欢这个，因为出路很广泛，学起来也挺有趣。
网络信息安全的话比上面两个摸鱼一点，（这领域不太熟悉）
‘柒’ 网络安全和软件测试哪个好学
可能后者的软件测试会比较好学一些，虽然说这两个都是计算机专业，但是在计算机领域方面，网络安全的学习难度会比较高吧。
‘捌’ 职业规划。请问对于信息处理 专业的研究生（女生），以后做软件测试员和数据分析师哪个更加适合说说原因
数据分析师的工作具体猛芹做什么我不太清楚，但我自己是从事测试的。现在从事测试相关的培训，我个人感觉女生还是比较 适合做这个的。而且你的学历不错，可以考虑去比较大的公司做测试。测试毕竟也有复杂点的工作和容易点的工作之分，如果想偷个懒也还方便些。而且由于各公司对这好知漏种工种人数需求都大友烂，不会担心失业。但数据分析师总觉得专业性更强，用人单位有限吧
‘玖’ 女生学网络工程师和软件测试哪个简单
软件工程师与软件测试师这两者之间，难易程度来说，差不多，或许有人会说软件工程师肯定比测试师累，其实生活中不是这样的，测试也得会看代码，而且考虑的还必须比软件工程师全面。还有就是这两个职位其实在中国的大部分公司里，分的不是脊绝太清，软件工程师与测试师都可以互相做对方的工芦绝作，而且你刚参加后，即使自己面试的是软件工程师，也不会一开始就让你做开发，一般都是从测试开始。
所以我想说，为了以后的发展，你还是两者都看一下。主要学软件开发，有时间了学学测试。这样增加你在找工作过程中的竞争力。其实软件开发与软件测试是密不可分的。这都属于软件开发这个行业。
我推荐你做软件，不做网络。说的有点乱，自陪野姿己定夺吧。