Java和web前端目前就业前景都不错，整个市场需求都很旺盛，学会两门技术中的任何一种，我觉得找工作都不是难事。整体来说，Java的应用场景相对广泛一些，所以会比前端发展空间更大。

①web前端

前端入门比较快，容易上手，框架丰富，目前用的比较多的是Vue、Angular、React、Bootstrap等，容易出成果。

②Java

Java入门很容易入门，且从就业来说，Java有着不错的就业前景。但是，如果想要后期有更大发展前景，还有很多东西要学，如数据结构、计算机网络、操作系统这些基础知识都要懂。Java的应用领域极其广泛，由于大多涉及到企业的业务模块，人员需求量很大，他们在公司的重要程度可想而知，升职空间很大。

初学者开始学习C语言的话，一般来说都是先建议自学，这样可以帮助自己了解是不是真的想学习这门语言。你可以在网上搜索一些学习资源，比如BILIBILI上面就有许多的视频教学资源，另外你也可以在一些网站上搜索，比如简书、CSDN技术社区、知乎等等。

你也可以选择报班学习，现在关于c语言的培训班不少，在培训班里，你可以有个学习环境也可以让老师帮你解答问题，最主要的是有人鞭策你学习。

“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。

“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向：

分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。