大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据要学习python吗的问题，于是小编就整理了4个相关介绍大数据要学习Python吗的解答，让我们一起看看吧。
python大数据课程难学吗?需要多长时间？
Python语言更适合初学者，Python语言并不会让初学者感到晦知涩，它突破了传统程序语言入门困难的语法屏障，初学者在学习Python的同道时，还能够锻炼自己的逻辑思维，同时Python也是入门大数据分析、人工智能的首选语言。
0基础学习的话需要半年左右的时间。
学习大数据，java和python都要学习吗？
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
虽然目前大数据的技术体系已经逐渐成熟，而且大数据领域的岗位也比较多，但是掌握编程语言还是很多大数据岗位的基础要求，比如大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位都需要从业者具有扎实的编程语言基础。
目前在大数据开发领域会使用多种编程语言，其中Java和Python是比较常见的编程语言，是否都需要都掌握，应该结合自身的学习方向。
如果选择往大数据平台研发方向发展，那么应该重点关注一下JAVA编程语言，J***a编程语言在大数据平台开发领域有较为广泛的应用，比如Hadoop平台就是***用J***a语言开发的，而且由于J***a语言有较为健全的语言生态和较强的扩展性，在平台开发方面具有较多的优势。
如果选择往大数据应用开发方向发展，那么J***a和Python都应该学习一下，因为这两门编程语言在大数据应用开发领域都有比较广泛的应用。对于初学者来说，可以先学习J***a，然后再学习Python。掌握J***a能够在一定程度上提升自身的岗位适应能力，而且Python语言自身比较简单，在掌握J***a编程之后再学习Python也相对比较容易，目前不少Python程序员之前就在从事J***a开发。
如果要往大数据分析和大数据运维领域发展，那么可以重点学习一下Python语言，因为在这两个领域，Python语言的应用还是比较普遍的。***用Python进行数据分析，不论是***用统计学方式还是机器学习方式，Python都具有一定的优势，而大数据运维领域也在普遍***用Python语言来编写管理脚本。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
学习大数据是应该先学Python，还是先学J***A？
这是很多同学都比较关心的问题，我结合课题组的情况来回答一下。
首先，大数据目前已经形成了一个庞大的技术体系，不同的发展方向需要构建不同的知识结构，在编程语言的应用上也有不同的侧重点。
从大数据课题项目研发的角度来说，主要涉及到数据***集、数据预处理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证、算法应用这几个大的环节，而算法应用也有不同的方式，有的团队会把算法模型封装进平台，以API的形式对业务端开展支撑服务，这整个流程都需要使用编程语言。
通常情况下，在数据***集到算法实现这个过程中，***用Python语言会更方便一些，Python语言提供了很多库可以使用，这会在一定程度上提升研发效率，尤其是处在验证期的项目，***用Python是比较高效的选择。
但是在应用端，***用J***a则是更常见的选择，一方面J***a语言在生产场景下有更完整的生态支撑，另一方面J***a语言的性能和扩展性都比较强，***用J***a语言对于开发团队来说，也会在一定程度上降低风险，尤其是安全性方面。
以我们课题组为例，在算法实现、验证、训练等环节都会***用Python语言，但是在封装平台的过程中，会***用J***a语言来完成，整个平台也是基于J***a语言来搭建的，所以课题组的同学基本上都会同时掌握Python和J***a，一部分[_a***_]、统计学专业考上来的同学还会使用R语言来完成算法实现。
对于本科生同学来说，如果未来想从事开发类岗位，没有进一步读研的计划，选择J***a更适合一些，毕竟开发岗的人才需求类型更加多元化，数据挖掘类的算法岗对于学历往往有更高的要求。
如果未来有进一步读研的***，想在本科阶段积累一定的科研基础，此时选择学习Python则更适合一些，毕竟学习Python语言本身的时间成本会比较低，而且Python语言在完成算法实现时也更方便。
目前我联合多所大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在围绕大数据、人工智能、物联网相关方向开展科研、项目和成果分享等活动，最近在持续开展科研兴趣小组活动，机器学习、深度学习、联邦学习等是重点关注的方向，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有大数据相关的学习、科研等问题，或者需要我的帮助，都欢迎与我交流。
大数据专业需要学编程吗？
这是一个非常好的问题，作为一名大数据领域的教育工作者，我来回答一下。
首先，大数据专业方向不论是本科教育还是研究生教育，学生都需要具有扎实的编程基础，因为不论是从事大数据分析岗位、大数据开发岗位，还是大数据运维岗位，都需要具有程序设计能力。
大数据专业是一个典型的交叉学科，其中主要学科涉及到数学、统计学和计算机三大块，还包括经济学、社会学等***学科，所以学习大数据专业还是比较辛苦的，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高。
对于大数据专业的本科生来说，计算机知识的学习是非常重要的，包括操作系统、数据库、编程语言、算法设计和大数据平台等，其中编程语言是一个学习的重点。目前在大数据领域应用比较多的编程语言包括J***a、Python、Scala和R等，其中大数据分析方向可以重点关注一下Python和R语言，而大数据开发方向可以重点关注一下J***a语言。
从当前大数据领域的就业情况来看，大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，不少大数据方向的研究生也会放弃算法岗位转向从事大数据开发岗位，而要想从事大数据开发岗位则一定要有较强的程序设计能力。
大数据本科生学习编程知识需要关注三方面内容，其一是尽量制定全栈开发学习路线，这一点在大数据时代还是比较重要的；其二是重视大数据平台知识的学习，基于大数据平台进行的应用级开发将是本科生工作的重点内容；其三是重视实践经验的积累，尤其是行业知识的积累，这对于就业有比较直接的帮助。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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需要，编程是基础
如果不学一门编程语言，你就不能和计算机对话，就没有办法让计算机来处理数据，也就不能证明你的想法和算法的有效性和准确性。
***s://***.toutiao***/i680212836***28094731/
以优就业的课程为例，优就业的课程不包含就业指导有5个阶段。下面小U来详细的说下大数据培训每个阶段都需要学习什么内容。
第一阶段为J***a基础，主要讲了J***a基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动***管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性等这些基础知识，这一阶段主要是为没有基础的人打基础。
第二阶段为J***aEE核心，主要讲了前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、M***en、Spring、SpringBoot、Git等知识点，这一步主要帮助学员进一步学习J***a开发技术，掌握一定的J***a框架技术。
第三阶段为Hadoop生态体系，主要讲Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台等技术。
第四阶段为Spark生态体系，主要会讲Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink等知识点。
最后第五几段为项目实战+机器学习，这一阶段主要是让学员上手大型企业级项目，帮助学员积累实战经验的，优就业这一阶段的实战项目有：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习这几个项目。
以上就是大数据培训的课程内容，也就是想做大数据工程师需要学习的知识。由于课程内容比较多，所以大数据培训学习时长一般在6个月以上。如果你想了解更多大数据相关的学习内容，可以来了解一下我们中公优就业网络安全课程，如果想要更详细的了解，可以在***咨询老师，也欢迎你来我们的学习基地参观试学。
到此，以上就是小编对于大数据要学习python吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据要学习python吗的4点解答对大家有用。
