后端开发和大数据领域均属于高需求技术岗位，但选择取决于个人兴趣与技能适配性。后端开发岗位数量更多、技术栈成熟，适合喜欢逻辑与系统设计的人群；大数据领域薪资潜力大、技术前沿，适合数学与算法能力强者。

1. 就业市场需求对比
   后端开发需求覆盖互联网、金融、传统行业等全领域，尤其是中小型企业基础岗位更多，适合快速就业。大数据岗位集中在大型企业、科技公司或数据服务商，对学历和技能要求更高，但新兴领域如AI、物联网的发展持续拉动需求。

2. 薪资与职业发展空间
   后端开发起薪稳定（8k-12k），经验积累后可达20k+，职业路径清晰（工程师→架构师→技术管理）。大数据岗位起薪更高（10k-15k），资深数据科学家或算法工程师年薪可达30万+，但需持续学习机器学习等前沿技术。

3. 技能门槛与学习成本
   后端开发需掌握Java/Python/Go等语言及数据库、微服务架构，技术栈固定且学习资源丰富。大数据要求统计学基础、Hadoop/Spark等分布式工具，并需熟悉数据分析与可视化，入门难度较高但复合型人才稀缺。

4. 行业趋势与适应性
   后端开发技术迭代稳健，适合追求稳定发展的从业者；大数据与AI、云计算结合紧密，技术更新快，适合愿意长期投入学习且对数据敏感的人。

总结：若追求快速就业和广泛适用性，选后端开发；若擅长数学、算法且愿意深耕前沿技术，大数据更具竞争力。两者均需持续学习，建议结合自身优势选择。