软件开发和大数据都是当前和未来技术领域中非常热门的方向，两者都有良好的前景和广阔的发展空间。软件开发的前景好处于以下几个方面：数字化转型推动需求增长：随着企业和组织的数字化转型趋势不断加速，对定制化、高效、可靠的软件系统的需求也在不断增长。
总之，软件开发和大数据都是重要的技术领域，具有广泛的应用前景和发展空间。选择哪个领域更好取决于个人的兴趣和职业规划。如果对编程和设计感兴趣，希望参与软件的设计和开发，那么软件开发可能是更好的选择。如果对数据分析和处理感兴趣，希望通过数据分析为业务提供决策支持，那么大数据可能是更适合的领域。
前景都不错，都属于朝阳行业，开发软件也需要大数据支持，建议可以做大数据，去华为腾讯阿里巴巴工作都可以，也可以去软件公司，就业前景更广阔。
两者其实是有交叉的。但是软件工程更偏工程，大数据更偏学术。从这个角度上看，大数据前景明显要好一些。但是专业的选择兴趣也很重要，可以预见的是大部分软件工程出来的最后都做了程序员，天天码代码。大数据专业出来的，也会敲代码，但没有那么高的比重。还要去做数据分析，弄各种图表等等。
大数据专业 在数字化时代，大数据已经成为了一种重要的资源，大数据专业将成为未来的就业热点。大数据专业包括数据分析、数据挖掘、数据仓库等多个领域，这些专业人才将能够通过数据分析和挖掘，为企业提供精准的决策支持和业务优化，成为企业中的重要力量。
1、通常采用软件开发工具可以进行开发，而软件开发是一项包括需求捕捉、需求分析、软件设计、软件程序编写和测试的系统工程。
2、大数据运维和云计算：成为一名大数据运维工程师，负责确保大数据平台的开发与稳定运行。需要熟悉大数据生态圈，掌握包括Linux、Hadoop、Python、Redis等在内的相关技术点。 大数据离线开发技术：成为一名大数据工程师或大数据开发工程师，专注于大数据离线开发。
3、大数据的择业方向有大数据开发方向、数据挖掘、数据分析和机器学习方向、大数据运维和云计算方向，主要从事互联网行业相关工作。大数据课程难度大，同时有本科学历要求！但工作需求大，毕业以后可以从事的岗位还是比较多的，回报高，待遇在年薪30~50万之间，如果是互联网大厂更高。
大数据需要学习的内容主要包括：数学基础、编程语言、数据处理工具、数据仓库与数据挖掘。 数学基础：大数据处理和分析中经常涉及到复杂的数学运算和统计分析，因此数学基础是必须要学习的。这包括概率论、数理统计、线性代数等基础知识。这些数学知识能够帮助理解数据的分布、变化和关联性。
大数据课程：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据专储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据技术专业以统计学、数学和计算机科学为基础学科，同时涉及生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等多个应用学科。学习内容不仅包括数据的采集和处理，还包括数据分析的基础知识，以及数学建模软件和计算机编程语言的使用。
大数据需要学习的内容有：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix；Redis；Flume；SSM；Kafka；Scala；Spark；Azkaban和Python与数据分析。
大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。