机器学习不适合在哪个运维领域
大数据，Java，Web前端哪个前景更好？为何？
大数据，Java，Web前端哪个前景更好？为何？
谢谢邀请！
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，大数据是一系列技术的统称，从目前大数据行业的产业结构来看，涉及到的岗位包括大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位，不同岗位对于知识结构的要求也不同。
从大数据发展的基本面来看，未来在产业互联网时代，大数据技术的前景还是非常广阔的，近两年大数据领域也逐渐释放出了更多的就业岗位。如果具有扎实的基础知识储备（数学），同时自身的学习能力也比较强，那么可以重点考虑一下大数据平台开发岗位。在产业互联网时代，开发平台是一个大的发展趋势，大型互联网企业会陆续推出自己的大数据平台，这个过程会需要大量的研发人才。目前计算机专业的研究生可以重点考虑一下大数据方向，从2019年的秋招情况来看，大数据领域的人才需求潜力还是比较大的。
Java语言是全场景编程语言，目前被广泛应用于Web开发、Android开发和大数据开发领域，而且Java语言不仅是应用级程序员的常见工具，研发级程序员也会使用Java来完成项目研发，所以学习Java语言目前也会有比较多的就业机会。
相比于大数据的技术体系来说，Java语言说到底只是一个编程工具，所以二者之间并没有太多的可比性，虽然Java语言目前依然有非常广泛的应用场景，但是随着Python和Go语言的快速发展，未来Java语言的应用场景会被进一步压缩，这一点应该引起Java程序员的注意。目前如果想通过学习Java获得更强的岗位竞争力，应该考虑走全栈程序员路线。
Web前端的就业机会也比较多，而且Web前端的学习门槛相对要低一些，对于计算机基础比较薄弱的初学者来说，从Web前端开始学起也是不错的选择。相对于大数据和Web开发来说，Web前端开发岗位大部分都是应用级开发岗位，所以可能会存在职业生命周期偏短的问题，所以前端开发人员应该重视自身知识结构的更新，关注前端技术的发展趋势。
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！
学习Python，可以做Linux运维吗？
首先，答案是肯定的，学习Python是可以做Linux运维的，但是做Linux运维不仅仅需要掌握Python语言，还需要掌握一系列内容，下面做一个简单的介绍：
第一：网络基础。运维工作的大部分内容是基于网络展开的，所以掌握网络知识对运维工程师来说还是非常重要的，比如交换机、路由器的配置，网络拓扑结构的设计、网络故障排错这些都是基本的技能。
第二：Linux基础。操作系统是运维工程师的基本技能，尤其是Linux系列操作系统，比如redhat、CentOS、Ubuntu这些常见Linux系统是一定要掌握的。这些内容包括基本的Linux命令的使用、存储、文件管理、服务配置、集群配置等内容，当然对于云计算的运维工程师来说，还要掌握虚拟化的相关技术。对于大数据运维工程师来说还需要掌握Hadoop、Spark的安装和部署，以及一系列大数据平台产品的安装、部署和调试。
第三：系统管理脚本。写系统管理脚本对于运维工程师来说非常重要，如果不通过系统脚本来管理服务简直是不可想象的。写系统脚本就需要掌握Shell和Python了，当然Shell是一定要掌握的，而Python编写脚本也非常方便，也是很多运维工程师比较喜欢采用的语言，简单和直接是Python的特点。
第四：系统工具。系统工具就比较多了，比如防火墙、数据库、备份、负载等内容，工具对于运维人员来说非常重要，掌握这些工具才能顺利处理运维过程中的各种问题。掌握这些内容需要一个系统的实验过程，实际操作环节对于学习运维的人来说是非常重要的。
学习Python除了能做运维还能做很多事，比如做Web开发、大数据开发、人工智能开发等，随着大数据和人工智能的快速发展，Python得到了广泛的应用，未来的发展前景也十分值得期待，所以学习Python是一个不错的选择。
我目前在使用Python做机器学习方面的应用，我会陆续在头条写一些关于Python学习方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有Python方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！