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python大数据还是java大数据的问题，于是小编就整理了1个相关介绍学习Python大数据还是Java大数据的解答，让我们一起看看吧。
Python和大数据有什么区别，学哪个以后好就业？
在过去几年中，对数据分析师和数据科学家的需求一直在快速增长。Python是用于数据分析最流行的语言，如果你想在数据字段中，您将工作可能需要学习Python(尽管R可以是一个伟大的选择。
像任何编程语言一样，Python需要花费一些时间来掌握。但是，如果您有动力并愿意学习一种新技能，那么就有很大的机会来满足就业市场对数据科学家的需求。数据科学领域充满了需要Python编程能力的工作。在2017年，IBM估计到2020年对数据科学专业人员的需求将增长28%。
了解Python是在包括工程，医学研究，人工智能，机器学习，汽车等行业的数据科学和其他编程工作中的一项关键技能。尽管学习数据科学似乎很漫长，但您可能会惊讶地发现，进入数据科学的Python的入门门槛实际上很低，尤其是与高回报相比。
为什么Python需求如此之高?
Python社区内部有个玩笑，说Python是所有功能的第二好语言。当然，最好的办法是主观的，但是Python非常灵活。这是最常见的- 数据的科学使用的语言(R是紧随其后)，并且它也经常在其他一些行业的使用。
其广泛普及的原因之一是它是处理数据时更易于学习和使用的语言之一。而且，***的是，对于雇主和数据科学家来说，不需要多年的学习时间即可掌握。
学习Python需要多长时间?
只要有适当的时间和奉献精神，您就可以在短短几个月内学习Python !
就像任何技能，你如何快速学习Python 是最终取决于你有多少时间和精力投入。虽然每个人都学会以自己的节奏。
大号等我们一起来看看一些是进入学习Python的，包括我们的事情原因，研究这种语言，为充分利用您的时间花费的技巧学习ING。
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。
首先，直接回答问题来说，大数据更好就业。招聘的岗位更多一些
下面详细说下，相信题主就会有更多自己的见解了。
一、大数据
大数据广泛来说是一个生态，包括很多涉及到数据工程的工具和相应的开发语言，在这里就包括Python，当然最重要的还有J***a、Scala等等，在这里对Python本身来说要求不是特别高；另外涉及到算法的话，首选Python，就是由于它有很多的相关的包 。
二、Python
单单的就Python来说，一部分是做服务端的，与当下J***a开发，GO、PHP等无异。
而相当一部分人是用来做数据分析的，此时也会涉及到一小部分大数据的技术，主要还包括要会运用SQL。无论是Python还是SQL，都是用来查询和处理数据的，SQL偏向于查询，Python更擅长于数据处理，利用最常见的numpy和padas就可以对数据进行各种计算。
也就是说，Python一部分做服务端的研发，而另外一部分做数据分析，离不开SQL
总的来说
1. 大数据岗位多，要求高，薪资也高，Python只是其中一种代码工具。
2. 纯Python岗位对于数据分析来说，分析能力很重要，对Python进行数据处理的能力要求高，很多招聘偏向于招收统计学专业的人员。
下面对比下较为关心的薪资问题，来自头条招聘
最后说一句，可以努力先进行大数据研发工作，后续慢慢也同时做一些数据分析、算法相关的事情，这样会对行业有较为深刻的理解。
到此，以上就是小编对于学习python大数据还是j***a大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python大数据还是j***a大数据的1点解答对大家有用。
