python大数据学习吧（python大数据技术）

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你好，这主要是因为Python在处理大数据方面有着得天独厚的优势。

学习Python还是有一定必要的，一方面Python语言在大数据领域的应用比较广泛，另一方面Python语言也比较简单易用，在很多场景下***用Python也会明显提升工作效率。实际上，很多初学者学习大数据，往往都是从学习Python语言开始的。

而且，对于初学者来说，比起其他编程语言，Python 更容易上手。

从事大数据行业必须学习python。为什么从事大数据行业必学Python？这还要从Python这门语言的优点开始讲起。虽然Python这种语言不如java、C++这些语言普及，却早在1991年就已经诞生了。

language。Python既是一种面向对象的编程语言又因为其简单、易学、开源、脚本语言范儿的“人设”，是一种既适合数据科学又适合大数技术从业者学习的语言。大数据如果走分析的话还是需要学Python，Java 或者Python都可以的。

你好，这主要是因为Python在处理大数据方面有着得天独厚的优势。

已经成为很多学术科研人士和普通爱好者的数据分析工具。对于数据分析师从业者而言，经常需要从事：数据库操作、报告撰写、数据可视化、数据挖掘的工作。Python 在这些方面都有着很好的支持，因此学习 Python 可以提高工作效率。

大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术。

大数据专业的具体学习内容：大数据专业需要学习数据***集、分析、处理软件，如Python、R语言、J***a等，还需要学习数据可视化软件，如Tableau、PowerBI等。此外，还需要学习数学建模软件和计算机编程语言，如MATLAB、C++等。

从事大数据行业必须学习python。为什么从事大数据行业必学Python？这还要从Python这门语言的优点开始讲起。虽然Python这种语言不如J***a、C++这些语言普及，却早在1991年就已经诞生了。

数据分析还是具备一定难度的，但通过系统的学习，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。

Python相对来说挺好入门的，不过也不要掉以轻心，学习的时候还是应该认真努力，学习内容整理如下：Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。

python比较好学。完全没经验也可以学习。【点击测试我适不适合学设计】 Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

其实，我觉得scala更适合大数据…linkedin后台好像就是它写的，但是我觉得scala难，再加上种种原因，一直没来得及学以上就是我的看法。

综合来看，这两种语言各有各的优势，有基础的人可以学J***a，零基础的人建议学python。

两者均可，但相较而言，python比j***a简单易用对于初学者，尤其是没有接触过语言的人想入门大数据，个人觉得先学python，后学j***a。首先python作为一门脚本语言，很容易入门。

想从事大数据，J***a和Python两种语言较合适，无论你选择哪一种语言做大数据开发，只要是适合的就是最好的，语言本身就是工具，学习起来并不是十分困难，想大数据行业发展的就要快速成长起来。

python是最容易上手的语言。相对于j***a大数据方向来说。python开发的前后端学习在容易上手这个属性上优势太大了。但是工作待遇一定跟你的本事挂钩的，一定要搞清楚这种事物的本质。

从学习难度上来看，python更容易一些，很多转行的人都会选择从python入手。Python简单好上手，学习门槛低，更适合新手学员。当然了，j***a也有它的特点和优势，在性能上，J***a还是略胜一筹。

J***a的跨平台特性使其具有广泛的应用领域，从Web开发到移动应用，再到大数据处理，J***a都能胜任。而Python则以简洁、易读的语法和丰富的库支持而闻名。

对于初学者来说，python会更加友好，容易学，也容易找工作，用python入门，然后向大数据的方向发展学习，这才是一个更好的选择，大数据是一种发展方向，而J***a、Python则是编程语言，三者并能直接进行对比。

综合多个角度而言，学大数据还是比学python要有前途。

同时Python且具有丰富和强大的类库，[_a***_]上能胜任平时需要的编程工作，而且它对一些新兴的技术例如大数据、机器学习等也有较好的支持。

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