大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于算法转化java语言的问题，于是小编就整理了3个相关介绍算法转化Java语言的解答，让我们一起看看吧。
- Java程序员想转算法工程师可行吗？
- 你为什么从后端开发（JAVA/golang）转到大数据开发（Hadoop/Spark）？
- 对于一个小白，培训云计算还是JAVA比较好？有没有资深大佬给讲解一下，谢谢？
JAVA程序员想转算法工程师可行吗？
困难是有，看你有多大决心了。持续j***a走下去，比较顺当，能混到阿里差不多级别，出来能在其他公司，混个管理层，但算法，就基本等于从头开始了，所幸，你年纪还小，只能说，很困难，但依然可能做到
你为什么从后端开发（J***A/golang）转到大数据开发（Hadoop/spark）？
本质
无论是j***a还是go，还是Hadoop spark，并没有本质区别，它们都是为特定业务开发服务的。
比如j***a go之类的，主要用于业务开发，比如各种业务系统，各种app或者pc服务的后台，比如淘宝的后台。主要解决的矛盾是实现业务需求，规模上来后。矛盾就是如何解决并发，流量，服务治理，扩容，存储，容灾这类问题。
而Hadoop spark是解决大数据问题而产生的，它们解决问题的场景是围绕大数据的存储，计算而产生的。当业务规模没有上来的时候，数据存储和计算都不是问题，比如统计用户的行为等等，用户分析，根本不需要这些大数据框架，往往单机就能搞定，单机能搞定的，肯定不需要多机分布式了。
当业务规模上来后，单机或者说。即使是多机，不用这些大数据套件，从头造轮子，很不可取和经济。好比原来餐馆是雇人洗盘子，餐馆生意好了些，再雇多几个人，也能搞定。经过发展，生意越来越好了，发现直接购买洗碗机或者外包给洗碗公司，效率更高质量又好。放在我们的业务上也一样，规模上来后，就必须用上这些为大数据而生的Hadoop spark了，发现用了又快又好。
说了这么多，本质上来讲，是根据业务规模来转的。而不是无缘无故转的，有需求才有转的动机。
另一个方面，对于个人来说，等待业务需要再来转，未免有点迟了。在技术出现的时候，非常考验个人技术洞察力，一个人的经历毕竟有限。选一门技术天花板高，未来使用广的技术路线就非常重要了，提前布局学习。在2010年那会儿，Hadoop刚兴起的时候，那时候你如果对Hadoop数字熟悉并专攻，比如成为Hadoop commiter，可以毫无疑问的说，一定是行业大牛了，阿里百度腾讯随便进了。所以你看，选择和努力同样重要。
为什么转，一个是业务需要，一个是个人技术洞察力，提前布局。Hadoop spark在相当长时间内，都是需求很旺的技术了，只不过，经过近10年的发展，现在大数据这块，基本是百花齐放了。比如flink，有取代spark的趋势了。
总结下，向内看业务需要，向外看行业需要。
对于一个小白，培训云计算还是J***A比较好？有没有资深大佬给讲解一下，谢谢？
1.云计算
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算***共享池（***包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些***能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
2.J***a
J***a是一门编程语言。其主要从业方向大致可分为两种：web端和手机端。如果题主打算从事web端开发工作的话，则需要了解大量的中间件技术，如：tomcat，mybatis，jdbc等。如果题主想从事手机端开发，则需要另外学习Android相关开发知识。在这两种中，web端的从业人数是最庞大的。
了解了以上，再说说一个新手小白该选啥吧。首先，云计算，从名字上理解，就不难看出这对算法的要求是极高的，但其相较于j***a而言，显然前景更好。所以题主如果对自己的数学知识有充分自信的话，就可以选择云计算，否则，还是选择J***a比较合适。
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到此，以上就是小编对于算法转化j***a语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于算法转化j***a语言的3点解答对大家有用。
