Python和Java，是大数据行业最常见的两种编程语言，对于想转行大数据的人来说，学习哪个语言是比较好的选择呢？
学习大数据开发，java语言是基础，主流的大数据软件基本都是java实现的，所以java是必学的，
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据是新时代的石油，大数据技术是新时代的引擎。 在这个快速变化的世界，如何有效地利用数据，提供有价值的洞察和解决方案，是每一个企业和组织都面临的挑战和机遇。 我从事 Python 和大数据开发多年，参与过多个行业领域的项目，从电商到金融，从医疗到教育，从社交到娱乐。我深刻地感受到了 Python 和大数据技术给我带来的便利和效率，也见证了它们在各个场景下的强大和创新。 《Python 大数据架构全栈开发与应用》是在这个背景下应运而生的一本图书。 它
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
我想通过学习Python语言来学习数据科学，所以我在谷歌上搜索：“我想通过学习Python语言来学习数据科学。而在谷歌，不一会儿的功夫就列出所有关于Python语言学习的链接。然后，你会对于无数可行的关于学习Python语言的相关链接而感到困惑。最终，你会因此停下来反思：“我到底该从哪里入手？”。 真的是这样吗？不要担心。因为你以前从未遇到过这样的情况。 这里有很多可用的资源，它们将引导你如何学习Python从而学会编程和数据科学。而其中的问题是它很难找到一个结构化的方法来掌握这门语言。为了解
各位同学对于大数据编程语言知道多少呢？今天加米谷带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言，一起来看看他们的功能与特征。
大数据文摘作品 编译：王一丁、王梦泽、夏雅薇 本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源，由浅入深，比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。 之前，我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次，我们将从更基本的概念讲起，以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章，研究网络上流传的大数据的概念，查看与大数据相关的出版物。 数据可视化： ht
Q：学校里的大佬学长说他们搞大数据基本是python，java很少，但一个培训机构的老师说大数据的许多框架都是java写的，本人有python的基础，想学大数据的方向，培训机构那边的课是用java的，而且钱已经交了 所以到底学大数据要不要java呢，我要怎么选择？ A：首先我们先区分一下概念。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
Python是目前最流行、最易学最强大的编程语言之一（学习Python的五大理由），无论你是新手还是老鸟，无论是用于机器学习还是web开发（Pinterest就是案例），Python都是一件利器。此外，Python不但人气日益高涨，而且Python程序员的薪酬行情也是水涨船高，北美Python程序员的平均年薪高达10万美元。 对于有志学习Python的开发者来说，Python吸引人的地方不仅是有一个优秀的社区，而且还有大量的精品免费资源可用。连环创业家，Code（Love）创始人Roger Huang近日
近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点
对于没有任何编程基础的人来说，选择学习Python是不错的选择，一方面Python语言本身的语法结构比较容易掌握，另一方面Python的实验也比较好做，这会增强初学者的学习成就感，从而能够走得更远。另外，Python语言是全场景编程语言之一，在Web开发、大数据开发、嵌入式开发和人工智能开发等领域都有比较广泛的应用，所以掌握Python语言未来会有比较广阔的应用空间。
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程，并且也广泛用于商业领域。 下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上，十年的时间一直是徐徐上升，最近大数据的兴起，Python作为数据挖掘编程语言备
大数据是眼下非常时髦的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。 这群人被称做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，每家公司对
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。
最近有很多人问我，大数据是怎么学？需要学什么技术以及这些技术的学习顺序是什么?今天我把个问题总结成文章分享给大家。 大数据处理技术怎么学习呢？首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表
这是一个好消息，如果你希望在2016年找一份数据科学的工作—在该领域职位空缺的数量正在不断增加，企业希望利用大数据来获得竞争优势。但事实上，找一份梦寐以求的数据科学工作就意味着你要具备一些技能的组合，你可能会惊讶学习哪些技能是雇主所最需要的。 最近，人们在CrowdFlower上针对Linkedin的3490个数据科学职位做了分析，并对最常出现的21个技能进行了排序。有些结果并不那么令人惊讶—SQL排在最前，而其它的结果可能是数据科学领域不断发展的领先指标。 如上所述，SQL是最常见的技能，在Link
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热，由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作，因此决定在大数据领域对自己的所见所闻，来对该行业之外的人士所做一个讲述，以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
在编程时，小挫折可能与大难题一样令人痛苦。没人希望在费劲心思之后，只是做到弹出消息窗口或是快速写入数据库。因此，程序员都会喜欢那些能够快速处理这些问题，同时长远来看也很健壮的解决方案。 下面这6个Python库既可以快速解决眼前的棘手问题，同时也能够作为大型项目的基础。 Pyglet ---- Pyglet 是一个纯Python语言编写的跨平台框架，用于开发多媒体和窗口特效应用。 为什么需要它：从头开发图形界面应用所需要的功能模块是十分繁琐的，Pyglet提供了大量现成的模块，省去了很多的时间：窗口函数，O
python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。
本文的英文原文地址是：Python for Data Science vs Python for Web Development，发布时间是10月29日。译者一开始在Python日报上看到推荐，初步看看了，觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这点感觉并不是没有根据。作为一篇软文，它成
最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。
关于Python、R和Numpy、Scipy以及Pandas的速查表 有了这些和R语言、python、Django、MySQL、SQL、Hadoop、Apache Spark以及机器学习算法相关的速查表，会让你对数据科学和数据挖掘的概念及相关命令得心应手，并加快开发速度。 在数据科学界，有着成千上万的软件包和成百上千的函数！一个激情澎拜的数据爱好者没有必要掌握所有的。这里会包含大多数重要的软件包和函数，能够让你在紧凑的几页中集思广益并吸收知识。 精通数据科学需要掌握统计学、数学、编程知识，特别是R语言、
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
大家可能都比较熟悉python这门技术语言，确实在大数据火起来之后python的热度一度高涨，不可否认的是python在数据采集这块真的很好用，很方便。
最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
在数据科学领域有成千上万的包和数以百计的函数公式，你虽然不需要掌握所有的这些知识，但是有一些速查表在你的学习中是非常重要的。学习大数据包括对统计学、数学、编程知识（尤其是R、python、SQL）等知识的理解，还需要理解业务来驱动决策。这些表单也许能给你一些帮助。 Python的速查表 Python在初学者中非常受欢迎，同样足以支持那些最受欢迎的产品和应用程序，它的设计让你在编程的时候感觉同用英语写作一样自然，Python basics 或者Python Debugger的速查表覆盖了重要的语法。 Pyth
导读：新学期开始了，数据叔猜你一定带着 想死 期待的心情回到了学校。数据叔也相信在刚过去的暑假里你一定有所收获！（至少收获了体重吧？）为了迎接新学期，数据叔今天要推荐6本书，并且再来一波送书福利！
今天就进入实战演练：通过Python来编写一个拉勾网薪资调查的小爬虫。 第一步：分析网站的请求过程 我们在查看拉勾网上的招聘信息的时候，搜索Python，或者是PHP等等的岗位信息，其实是向服务器发
但是，学习Python往往都要有一个比较明确的学习方向，不同的学习方向，在电脑的配置上还是具有一些特定要求的。目前Python主要的学习方向包括Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域，其中大数据开发和人工智能开发领域对于电脑的配置还是有一定要求的。
机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据开掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，触及概率论、核算学、逼近论、凸剖析、核算复杂性理论等多门学科。对比于数据开掘从大数据之间找互相特性而言，机器学习愈加注重算法的设计，让核算机可以白动地从数据中“学习”规则，并利用规则对不知道数据进行猜测。因为学习算法触及了很多的核算学理论，与核算揣度联络尤为严密。
闻名的TIOBE排行榜刚刚发布最新的2018年2月编程言语排名榜。TIOBE编程社区索引是编程言语评价的一个指标，该指数每月更新一次。小伙伴们赶忙看看下面的排名情况吧！
在 2013 年，大数据刚刚崭露头角，有一大批程序员，在那个时间点，踏上了靠转型大数据升职加薪的日子。在那个时候，只要稍微懂一点点 Hadoop，会写一点点 HQL，工资翻一番是分分钟的事情。
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
近年来，大数据技术的发展，不论是技术迭代，还是生态圈的繁荣，都远超我们的想象。从 Spark 成为 Hadoop 生态的一部分，到 Flink 横空出世挑战 Spark 成为大数据处理领域的新星，大数据技术的发展可谓跌宕起伏，波澜壮阔。
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
在当今数字时代，大数据已经成为信息社会的核心，它对商业、科学和社会产生了深远的影响。本文将深入探讨大数据的概念、应用领域和对未来的影响。
首先我说大数据，现在有很多培训机构培训大数据，根据我多年的从业经验来看，大数据这名字听着不错，好像很高大上。但所谓培训“零基础”的、没有做过开发的人去学习大数据，就跟过家家是一样的。大数据可不是零基础就可以培训出来的，它是需要在特定环境下才能进行的，没有多少公司需要大数据的岗位，这个东西门槛很高。培训机构借助互联网这股风，趁机培训所谓的大数据课程，在我看来是没有底线的，但凡有点常识的人都知道，大数据的工作是已经做了两三年开发后，才能去做的工作，都是在工作中慢慢积累的，零基础去培训大数据就是扯淡，我接触的所有培训大数据的，没有能找到工作的，因为一家公司不可能招聘一个没有工作经验的大数据工作者，这是完全不符合逻辑和现实的。
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
现在有如此之多的Python包，几乎没有人能够全盘掌握。 光是PyPI就可单独列出47,000个包！ 近日，听到很多数据科学家切换到Python的消息，我不由地想到，虽然他们得到了pandas、scikit-learn和numpy的一些巨大好处，但却错过了一些稍微老一点但同样能提供帮助的Python库。 在这篇文章中，我将介绍一些鲜为人知的库。即使你已经是Python高手，也应该看看，可能会有那么一两个是你从来没有见过的！ 1）delorean Delorean是一个非常酷的日期/时间库。它是我在Pytho
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
下面是一些机构的定义： 维基百科： 传统数据处理应用软件不足以处理的大型而复杂的数据集； 包含的数据大小超过了传统软件在可接受时间内处理的能力。 互联网数据中心(IDC)： 为了能够更经济地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
Spark 是 Apache 软件基金会 顶级项目 , 是 开源的 分布式大数据处理框架 , 专门用于 大规模数据处理 , 是一款 适用于 大规模数据处理 的 统一分析引擎 ;
如果你还没有仔细研究过 Spark （或者还不知道 Spark 是什么），那么本文很好地介绍了 Spark。描述了基本的数据结构、shell ，并对其包含的 API 进行了概述。 ---- 你已经知道
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