劉國東
大數據和軟件開發涉及到的崗位都比較多，不同崗位的難易度也有較大區別，所以單純的比較大數據和軟件開發的難易程度難免有失偏頗。下面針對這兩個行業的不同崗位做一個簡單的描述，至於難易程度則仁者見仁智者見智。
軟件開發崗位涉及到的內容非常多，難易程度往往取決於所從事的領域和應用場景，比如金融領域、通信領域、電子商務、工業控制等領域的軟件開發相對來說難度要大一些，既要考慮速度問題，也要考慮穩定性、安全性、結果的正確性等等。這些領域的軟件開發也有相當複雜的業務邏輯，比如金融領域的算法就比較多，也比較複雜，對軟件開發人員來說難度較大。
大數據領域涉及到崗位就更多了，有從事數據採集的崗位，有從事數據整理的崗位，還有從事數據存儲、數據安全、數據分析、數據呈現、數據應用等崗位的工作，不同崗位的側重點不同，難易程度也有較大區別。大數據領域的數據分析有一定的難度，做平臺研發的工程師要做算法設計、實現算法、訓練算法、驗證算法等一系列工作，這部分工作的難度還是比較大的。
從知識結構上來說，大數據要比單純的軟件開發複雜一些，大數據涉及到的內容非常多，學習週期也比較長。從難易程度上來說這兩個行業各有千秋，但是軟件開發更容易上手，大數據的很多崗位往往需要具備軟件開發的基礎。
我的研究方向是大數據和人工智能，也從事了多年軟件開發工作，如果大家有關於這方面的問題，可以諮詢我。
我在頭條上陸續寫了關於互聯網領域的科普文章，感興趣的朋友可以關注我的頭條號，相信一定會有所收穫。
謝謝！
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