学习大数据要学python吗,

kodinid 2024-11-09 6 0

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习大数据要学python吗的问题，于是小编就整理了5个相关介绍学习大数据要学Python吗的解答，让我们一起看看吧。

python数据分析需要学python web吗？
大数据要学什么？
如果学大数据，最好学习哪种编程语言？是Java还是Python或者c++？
大数据专业需要学编程吗？
Python好学还是大数据好学，对于女孩子哪个发展前景好？

python数据分析 需要学python web吗？

python数据分析需要学python web。

因为python web 是网页方面的开发的，做数据分析一般都是需要将数据从网站上面获取下来然后再解析获取到自己想要的数据的，而这个时候获取的数据是网页的形式存在的，所以需要懂web方面的技术知识才能够将网页解析出来。

（图片来源网络，侵删）

大数据要学什么？

大数据需要学习java 编程技术、linux 命令、Hadoop、Hive、Python与数据分析等。大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段。

如果学大数据，最好学习哪种编程语言？是Java 还是Python或者c++？

我的感觉是大数据用j***a，人工智能用python。但是编程语言选择不是很重要，性能或许有点不同。语言自身的性能常常是我们在开发复杂架构时决定到底使用哪种语言的一个关键因素，而且这一因素常常被过度夸大。实际上真正重要的是我们如何使用一种语言，正如Linus Torvalds所说，“低水平的程序员总在关心代码，而高水平的程序员则关注数据结构及其关系。”

我的标准是最早系统用什么语言，就用什么编程语言学习。

（图片来源网络，侵删）

想一想Hadoop MapReduce，它最早用J***a编写。HDFS呢?也用J***a来编写。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(使用Clojure和Scala)，这意味着J***a是这些项目中的“一等公民”。另外还有像Google Cloud Dataflow(现在是Apache Beam)这些新技术，直到最近它们还只支持J***a。

使用J***a让你可以访问一个庞大的生态系统(包括分析器、调试器、监控工具以及确保企业安全和互操作性的库)，以及除此之外的更多内容，大多数内容在过去二十年已久经考验(很遗憾，J***a今年迎来21岁，我们都老矣)。

当然现在支持其他语言包的API都有，但是从历史沿革的角度看，我觉得是bigdata用j***a，AI用python。

（图片来源网络，侵删）

欢迎讨论学习路线。

实际上，J***a本来就是从C++衍生出来的，而且J***a语言的对象模型几乎就是C++对象模型的简化版。然而，C++和J***a之间仍存在一些显著的差异。

j***a语言另辟蹊径，充分考虑程序员们为了应对复杂多变的应用开发，降低开发成本，提高代码复用，选择了编程效率优先这条路。j***a语言的设计者希望语言可以做到跨平台(write once,run anywhere)。那么如何做到跨平台呢，j***a的解决方案是：在操作系统和应用程序间加入一层虚拟机，虚拟机负责屏蔽平台差异，而应用程序编译后生成的是字节码（bytecode）,虚拟机通过加载字节码执行，这样就能够满足一份程序在不同平台都生成相同规范的字节码从而做到跨平台，此外各大商业公司、开源社区提供了功能强大的库供j***a程序员使用，效率能不高吗？为了消除内存[_a***_]和内存回收工作量，虚拟机还需要负责内存的分配和回收。

J***a是一种优秀的程序设计语言，相对而言，J***a更容易学习，并且编程环境更为简单。

1.J***a为纯面向对象的语言，能够直接反应现实生活中的对象，容易理解，编程更容易。

2.跨平台，j***a是解释性语言，编译器会把j***a代码变成中间代码，然后在JVM上解释执行，由于中间代码和平台无关因此，j***a语言可以跨平台执行，具有很好的移植性。

3.J***a提供了很多内置的类库，简化了开发人员的程序设计工作，缩短了项目的开发时间。例如，J***a语言提供了对多线程的支持，提供了对网络通信的支持，最重要的是提供了垃圾回收器，这使得开发人员从对内存的管理中解脱出来。

4.去除了C++语言中难以理解、容易混淆的特性，例如头文件、指针、结构、单元、运算符重载、虚拟基础类、多重继承等，使得程序更加严谨、简洁。

J***a 是纯粹的面向对象语言，它因统一的字节码文件和差异化的 JDK 而具有平台无关的特性。

大数据专业需要学编程吗？

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。

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。

入门大数据为什么要从编程开始

***s://***.toutiao***/i680212836***28094731/

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内容，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。

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，或者私信我！

Python好学还是大数据好学，对于女孩子 哪个发展前景好？

作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，从当前的技术发展趋势来看，学习Python和大数据都是比较不错的选择，而且学习Python和学习大数据也并不冲突，Python语言是大数据技术体系当中的重要组成部分，大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位都会使用到Python语言。

从学习的难易程度来看，学习Python语言要更容易一些，即使没有任何编程基础也是能够直接学习Python编程的。相对于Python来说，学习大数据则需要初学者具有一定的数学基础和计算机基础，而且大数据的技术体系相对比较复杂，需要初学者经过一个系统的学习过程才能入门。

对于女生来说，如果未来要想在IT（互联网）行业发展，可以把大数据作为学习方向，然后从Python语言开始学起，再根据自身的知识结构和能力特点，来选择不同的发展方向，当前大数据开发和大数据分析岗位都比较适合女生从事。从目前大数据领域的人才需求情况来看，读研会明显提升自身的岗位竞争力，而且大数据分析（算法）岗位往往对于学历有较高的要求。

如果未来并不会进入IT（互联网）行业发展，而是想通过学习计算机相关技术来提升自身的岗位竞争力，那么可以考虑学习一下Python语言，相对于J***a等编程语言来说，Python语言的应用边界还是比较宽的，在传统行业也有很多岗位需要使用Python语言。随着工业互联网的发展，未来更多的传统行业从业者需要学习Python语言。

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，或者私信我！

近几年来，大数据是比较具有热点的编程技术，就目前IT技术行业的发展趋势来看，大数据的就业前景还是很大的。首先一点是，学习大数据开发技术没有性别之分，所以说女生也是可以学习大数据开发技术的。

随着市场的不断发展，大数据开发技术也逐渐成熟，正在有互联网产业向传统行业过渡。而且大数据行业所对应的岗位也是很多的，比如：大数据分析、大数据呈现、大数据运维、大数据平台开发等，而女生更倾向于大数据分析、大数据呈现等岗位。

那小伙伴该怎么去学习大数据开发技术呢？反过来讲，并不是每个女生都可以学习大数据开发的，学习大数据是需要一定的编程基础和较强的思维逻辑能力的，所以说小伙伴要充分了解自己。

1.编程基础的积累

无论小伙伴是选择大数据培训还是自学大数据开发技术，都是需要进行积累编程基础知识的。尤其是在大数据培训班，老师会根据每个小伙伴的不同基础，将小伙伴分配到不同的班级进行学习编程基础，有了良好的编程基础才好学习大数据开发知识。

2.以用为学

在这一点学习当中，小伙伴要确定自己的发展方向，了解企业对大数据开发技术的需求，针对性学习，才能提高学习效率，在工作中能够提升职业价值。

3.多敲代码

小伙伴在大数据培训班学习的时候，不要只依靠培训班有限的上课时间去学习，在课下也要注重项目案例的练习，多练习代码是可以让小伙伴更快速的理解代码的含义，培养自身编程思路的过程。

4.多交流

Python语言简单易学，是最简单的入门编程语言，基础语法容易上手，被称为胶水语言。