大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。
大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。
大数据可视化分析工具有：Tableau，连续六年在GatherBI与数据分析魔力象限报告中占据领导者地位的体量巨大的老牌产品。Tableau功能强大，注重细节，倾向于较专业的数据分析师，只要数据预先处理好，就可以制作很多绚丽多彩的信息图。
常用的数据分析工具包括SAS、R、SPSS、Python和Excel。 Python是一种面向对象、解释型的编程语言，以其简洁的语法和丰富的类库而受欢迎。它常用于快速原型开发，然后针对特定需求用其他语言进行优化。
大数据分析工具比较好的有Python数据分析、DataV数据分析、Cloudera数据分析、 MongoDBMongoDB数据分析、Talend数据分析等 Python数据分析 Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。
专业的大数据分析工具 - FineReport：这是一款基于Java的企业级Web报表工具，它集数据展示和数据录入于一体，支持简单拖拽操作以设计复杂的中国式报表，适用于构建数据决策分析系统。
专业定位不同 计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。通过基础教学与专业训练，培养基础知识扎实、知识面宽、工程实践能力强，具有开拓创新意识，在计算机科学与技术领域从事科学研究、教育、开发和应用的高级人才。
数据科学与大数据技术专业是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的，以统计学、计算机科学、可视化以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、预处理、数据管理及数据计算等为研究内容的一门学科。相较于计算机科学与技术，大数据专业是一个比较“年轻”的专业。
可以说，计算机专业为大数据提供了技术基础，而大数据专业则是对计算机技术在数据处理方面的深入应用。计算机专业的学习内容涵盖了计算机系统的基本原理、硬件架构、软件开发、操作系统、计算机网络等。而大数据专业则更注重数据科学、数据挖掘、统计分析、机器学习等课程。
1、大数据时代是IT行业的术语，它指的是那些超出常规软件工具处理能力的数据集合。这些数据集量大、增长迅速且形式多样，需要全新的处理模式才能挖掘其潜在的决策支持力、洞察发现力和流程优化能力。
2、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。
3、大数据时代：利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
此外，近年来政府机构和事业单位对计算机人才的需求量也大大增加，所以女生如果选择计算机专业对于未来进入体制内工作还是比较有优势的。不过，也正因为有如此多的优点，报考计算机科学与技术的人数非常多，作为一个大热门专业，必定会存在就业竞争，想要获得好工作，一定要出类拔萃。
数据科学与大数据技术好。数据科学与大数据技术 专业热度 首先，当前计算机科学与技术和大数据这两个专业的热度都比较高，这两个专业本身也没有所谓的好坏之分。而且这两个专业本身也有非常紧密的联系，当前计算机专业也是培养大数据研究生的主要专业之一。
数据科学与大数据技术和计算机科学与技术都是发展前景较好的专业。大数据专业是新设立的专业之一，而且未来大数据领域的人才需求潜力也比较大。
计算机科学与技术专业和大数据专业相比较，计算机科学与技术专业会更好一些，计算机科学与技术专业更加广泛。这个专业涵盖的知识面非常广。相比之下，大数据专业相对来说比较单一，侧重于数据的处理和分析。计算机科学与技术专业更好就业。计算机和大数据哪个专业更好 计算机科学与技术专业的就业前景更加广泛。
大数据领域发展迅猛，因此在选择计算机与大数据专业时，大数据专业显得更有前景。计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网技术等二级学科归于计算机大类领域，而大数据作为新兴技术学科，涵盖了数据科学与大数据技术，被部分高校归类于计算机专业或数学专业。