這是很多同學比較困惑的問題，我來說說我的個人看法。
首先，從當前的技術發展趨勢來看，隨著云原生的落地應用，未來開發的門檻會逐漸下降，尤其是業務場景開發，所以要想通過學習大數據開發知識來拿到高附加值崗位，難度會逐漸增加。
但是目前大數據技術尚處在落地應用的初期，開發崗的人才需求確實更大一些，而且開發崗對于人才需求的類型也更加多元化，所以本科生選擇開發方向目前更容易實現就業。
其次，從人才需求趨勢來看，隨著數據中臺和業務中臺逐漸成熟，互聯網領域的人才需求趨勢會逐漸偏向于數據價值化人才，比如近兩年業務算法崗的人才需求就在增加，我相信這一趨勢會在未來幾年更加明顯。
目前數據分析是數據價值化的主要手段，所以從這個角度來看，學習數據分析似乎有更好的就業前景，但是數據分析的學習難度也同樣更高一些。
相比于開發知識來說，數據分析對于實踐場景的要求也更高，需要有數據和算力的支撐，所以本科期間如果想主攻數據分析方向，需要結合本學校的實際情況。
總體上來說，大數據專業是一個典型的交叉學科，知識量大且雜，所以要結合自身的發展規劃來制定學習計劃，要有側重點，否則容易學得雜而不精。
如果未來有繼續讀研的計劃，本科期間可以偏數據分析，這樣在讀研期間會有更大的選擇空間，如果想在本科畢業后就參加就業，那么可以偏開發方向，這樣更容易實現就業。
在專業知識的學習方面，既要把目光放長遠，同時還要立足當下。
最后，如果有大數據相關的學習、科研等問題，歡迎與我交流。