前言
马云说:“未来最大的资源就是数据,不参与大数据十年后一定会后悔。”毕竟出自wuli马大大之口,今年二月份我开始了学习大数据的道路,直到现在对大数据的学习脉络和方法也渐渐清晰。
我们先来看一下数据分析相关职位现在的薪资情况:
北京数据分析师的平均薪资是17250元,招聘岗位为17000多个。而且相关职位普遍薪资是年薪12万到50万不等。
(文末送读者福利)
今天我们就来谈谈学习大数据入门语言的选择。以下都是各位网友的经验分享,希望对大家有所帮助!
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java和python的区别到底在哪里?
官方解释:Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了c++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
2022年编程语言排行榜:Python排名第一。
java和python,都可以运行于linux操作系统,但很多linux可以原生支持python,java需要自行安装。java和python强于c#的原因大于支持linux,支持osx,支持unix,支持arm。java和python比c++受欢迎的原因在于不需要指针。
不少想学习大数据的零基础学员都知道,学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。
大数据开发需要编程语言的基础,因为大数据的开发基于一些常用的高级语言,比如Java和python。不论是大数据生态架构,还是数据挖掘,都需要有高级编程语言的基础。因此,如果想学习大数据开发,还是需要着手学习一门高级语言。
那学习大数据我们到底该选择什么?
咱们再来说下大数据。目前国内很多人在说大数据的时候,实际上是把大数据技术和数据科学(含数据分析、数据挖掘、机器学习)混在一起的,许多讨论和争辩其实源于大家说的不是一个事情。
目前高等学校已经有了大数据相关的专业,名字起得也很好,叫《数据科学和大数据技术》,就是把大数据分成两个方向来看待的。数据科学侧重数学抽象和软件工具的使用,对数学和编程要求较高;而大数据技术侧重软件工程实施,对计算机和编程要求较高。
虽然两个方向都强调编程,但数据科学的编程是泛编程,可以简单理解为以使用脚本语言或需要编程的软件工具(如Matlab、SAS、R),而大数据技术的讲的编程是计算机通用编程语言(如Java/C/Python),职位也更接近我们所说的程序员或者说“码农”。
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java。首先python作为一门脚本语言,很容易入门。编程并不是说掌握一门或几门语言就足够了,重在提高思维能力。而python容易入门,工具多,短短数行代码就可以实现一个强大的功能,增强初学者的信心,另一方面让初学者有一个对编程思维的初步理解。
在这之后再学习java,首先语法很容易入门,再者对编程有一定理解后,才更能体会到类,继承,接口,甚至之后接触各种框架,这些内容对于大型项目带来的优势。
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