云计算与大数据的关系，大数据与云计算可以认为是信息化的一次升级么？
易店无忧认为：
从2011年年底开始，大数据成了行业内的时髦的名词。那么什么是大数据？
这个世界的数据由两类组成：交易型的数据，是线性的，在牛顿力学的范畴之内，由理性思考的右脑产生并进行逻辑运算;大数据，则是离散的，属于量子力学的范畴，由感性思维的左脑生成情感类的信息。
典型的传统数据多是来自银行的金融交易活动、运营商的计费信息，以及其他公共服务类公司的大量用户信息。但今天，除了线性的交易型数据之外，来自雅虎、谷歌、Facebook这些门户网站、搜索网站和社交网站的用户生成信息，则产生了随机的、发散的、弹性的、爆发式的大数据。相较于传统数据，大数据更能反映这个世界的真实情况，比如，人们会上传和公布大量的图片来记录个人的生活和社会的变化。如今，一天之内人们上传的照片数量就相当于柯达发明胶卷之后拍摄的图像总和。在过去，用于解决大企业交易型数据的计算机并不记录这些信息，只有在云计算产业已经规模化发展 3 年之后，分布式结构计算才给大数据提供了记录的载体。可以说，云计算使大数据变成可能，打个比方，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
总之，云计算带来了硬件存储的条件——更便宜的分布式运算存储，互联网时代的今天呼唤数据应用和服务。技术和需求的双重推动会让越来越多的政府机构、公司企业和个人意识到数据是巨大的经济资产，像货币或黄金一样，它将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
硅谷与北京零距离
从美国《自然》杂志在2008年9月4日提出大数据的概念，到IBM 定义的大数据4V理论(规模性化Volume、多样性Variety、高速率Velocity和真实性 Veracity)，今天硅谷的大数据科技公司已经分成以下三类。
首先，像亚马逊、谷歌和Facebook 这类公司，因其拥有大 量的用户信息，通过对用户信息的大数据分析解决自己公司的精准营销和个性化广告推介等问题。
其次，像IBM和惠普这类公司，是通过整合大数据的信息和应用给其他公司提供硬件+软件+数据的整体解决方案。
最后，新兴的创业公司则通过出售数据和服务更有针对性地提供单个解决方案。这些公司更接近与把大数据商业化、商品化的模式。
第一类公司将改变营销学的根基，精准营销和个性化营销将有针对性地找到用户，多重渠道的营销手段将逐渐消失。第二类公司将改变公司的管理理念和策略制定方式，没有数据分析支撑的决定将越来越不具有可靠性。第三类公司将大数据商品化，这将带来继门户网站、搜索引擎、社交媒体之后的新一波创业浪潮和产业革命。同时，第三类大数据公司的针对性咨询服务会对传统的咨询公司产生强烈的冲击。即使是第二类提供整合服务的科技公司，也会因其系统和软件的垄断封闭性受到第三类开源大数据的挑战。
这三种公司类型在中国也不会有太大的不同。互联网兴起的时代，人们常说中国的科技公司与硅谷有20年的差距，社交媒体时代这个距离缩短至5年，但在大数据的浪潮中硅谷与北京零距离。中国宽带产业基金投资的大数据公司中有很多也是雅虎Hadoop平台的主要工程师，联合投资伙伴也有来自硅谷的杨致远，我们也在和Hortonworks和Cloudera密切合作。在这一轮科技浪潮中，中国企业比任何一次反应速度都快。
我认为还会有新的商业模式出现，就像互联网创造了搜索、电子商务、竞价排名一系列商业模式一样，大数据会孕育更多新的公司类型，这也是大数据最有投资潜力的原因。“数据矿”就在那里，分析平台也已经成熟，现阶段是要用解决问题的视角，寻找数据分析师和懂得商业操作的人才，把数据分析产品化。
大数据的挑战
大数据带来的挑战是跨行业、跨领域的。
在公司内部，从公司的管理层到董事会，都应该认识到大数据即将带来的转型。将公司和行业之外的数据纳入分析并作为决策依据，则是要公司董事会、高管们重新认识的内容。
当移动互联网时代渗透进你的客户、你的员工团队时，公司的决策和管理无法不受到影响。比如，SOHO中国的首席执行官张欣就已经看到传统的营销渠道已经无法准确找到针对性的客户，而微营销、微传播的力量巨大。很多公司也在使用企业内部的Facebook或者Evernote这样的APP来进行信息分享与交流，而传统的企业资源计划(ERP)已经悄然退场。
同时，大数据发展的最大障碍在于数据的“流动性”和“可获取性”。2009年，美国政府创建了Data.gov网站，为大数据敞开了大门，公众能够通过这个网站获得各种政府数据。现在，在印度也有“数据公开”运动。中国要赶上这样一场数据的变革，首先从政府开始公开数据，其次是企业，最后在个人。开放的、流通的数据是时代趋势的要求，闭关锁国最终拒绝的是财富创造。
国有企业也有其独特的优势，集中化的资源使其积累了大量数据，国有企业如何将数据资产化是他们面临的问题。另外，无论是电信行业、金融业还是数字油田的发展，国有企业都要开放API端口，拓展平台，鼓励独立开发者参与国有企业的数据分析。
这是一个大数据的时代，对于成长在这一代的年轻人来说，数据的实时性、公开性、可流通性是毋庸置疑、自然而然的。一个等级的不公平的社会，最大的问题就在于信息的垄断和封闭。这涉及到个人隐私，但也是权力扁平化的社会需要。
云计算和大数据将注定带来一次革命，无论是对社会、公司和个人来说，都是一次世界观的改变。互联网不再是一个展示公司的工具或平台，而是属于未来的生产方式，是关乎竞争和生存的关键。就像工业经济时代，人们无法拒绝用电;个人计算机时代，公司无法拒绝用电脑办公;大数据将带来的是竞争形态的改变，当你的客户都在互联网上，你的市场就在互联网上，如果缺乏对客户数据的判断对市场的了解，缺少的就是核心竞争力——企业的IQ。政府和个人也一样，需要拥抱大数据时代的来临。
还是转学云计算大数据有出路？
题主问的应该是行业前（钱）景如何是吧？
学代码、堆框架、学Java可以理解为业务研发岗，而云计算、大数据相对偏技术研发岗。但是凡事没有那么绝对，要知道没有业务价值的技术都是扯淡。做相对底层的技术研发不能瞧不起做业务研发的，做业务研发的也得努力学习，不断提高自己的技术深度。
那么从就业前景来说，近几年来最热岗位有如下几个（排名不分前后）：
Java工程师（服务端一统天下，是个公司就招）
Python工程师（人工智能）
前端工程师（5G来了，速度飞起）
大数据工程师（大数据时代）
云计算（2019年是云计算的元年）
题主的问题基本上和这几个岗位挂钩，但是具体选择的话还需要根据自身情况来决定。
如果题主属于985/211等一类院校计算机专业学生，那么完全可以选择门槛相对较高的云计算、大数据行业。最好是直接考研，然后专注于具体领域深耕。毕业后钱景一定是广阔的。如果是属于一般院校但是自认为基础还不是很好的情况下，那就选择学代码、堆框架、学Java吧，如果确实对大数据、云计算等领域感兴趣，也可以先就业再择业嘛。另外兴趣也很重要，建议在前期都或多或少的了解一下各方面的技术栈和知识体系，看看是否能激发自己的兴趣，兴趣是最好的老师。但是说到根，自身的努力是第一位的，且平台无关的。好的学校你也可以什么都不会就毕业了，差的学校也可以优秀的毕业，这都需要靠自己不断的学习。所以，还需要题主根据自身的情况综合考虑选择一个方向，不见得非得跟风走，有自己的节奏比什么都强。以上是我个人的建议，欢迎评论交流，批评指正~
什么叫大数据？
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 [1] 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。之前接触过尚学堂的专业老师，让我明白了很多。随着科技越来越发达，大数据的引领着我们生活。
网络安全和云计算有什么关系呢？
作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。
首先，网络安全和云计算虽然有比较紧密的联系，但是二者之间的区别也是非常明显的，属于不同的研究领域，各自的细分方向也有明显的区别。
网络安全涵盖的领域非常广泛，可以说只要涉及到网络通信的技术体系，都离不开网络安全，在大数据、云计算和物联网时代，网络安全的重要性也有了明显的提升，网络领域的安全环境也发生了比较深刻的变化，比如网络应用边界的拓展就带来了更多的安全挑战。
从技术体系结构来看，网络安全涉及到三大块内容，其一是网络通信过程的安全性；其二是端到端的安全性；其三是应用场景的安全性。由于在不同的技术体系下，网络安全需要制定的安全策略也有比较明显的不同，所以网络安全通常与具体的技术体系有比较直接的关系，比如物联网就单独定义了安全层，以解决物联网技术体系所面临的安全威胁。
与网络安全不同，云计算本身是一种服务方式，云计算能够通过互联网（各种网络形式）为用户提供计算资源，这里面的计算资源涵盖的内容非常广泛，随着云计算向全栈化和智能化方向发展，云计算的功能也在逐渐完善。从当前的发展趋势来看，早期的云计算主要以为用户提供“廉价的计算资源”来占领市场，但是当前云计算自身的附加值已经越来越高了。
在当前工业互联网快速发展的大背景下，企业上云已经是一个大的发展趋势了，一方面基于云计算能够为企业搭建大数据应用基础，另一方面云计算本身也为企业整合资源和运营创新提供了新的方式。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
还是JAVA好？
你好。大数据和云计算两个都是前途不错的方向，并且其关系也十分紧密，大数据带动云计算的发展，云计算为大数据提供有力支持。这两个都是新兴行业，相对来说大数据更为趋于成熟，且就业机会更广些。下面具体说说大数据的就业前景：
1、国家政策支持力度大，大数据加快落地，产业规模愈加增大。
2、大数据覆盖全行业，未来将在细分领域进一步发展，还将提供更多就业机会。
3、大数据行业人才稀缺，目前人才缺口达百万+4、大数据行业薪资普遍偏高，2018年大数据开发人才薪资15-20k所以说，大数据的前景还是相当看好的。
