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?
01
Python
Python和大数据:
Python本身的特点是高效率的开发和简单的维护,大数据运维领域也在普遍采用Python语言来编写管理脚本;Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用,在数据科学领域,尤其是在深度学习领域,Python是常见的选择。
如果要往大数据分析和大数据运维领域发展,可重点学习Python语言,在这两个领域的应用是比较普遍的。
Python常用于:
数据分析,人工智能,web开发,测试,运维,web安全
Python学习难度:
从学习难易度来看,对于初学者,Python更易入门,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。
Python发展前景:
Python在国外应用相对成熟,在国内还处于起步阶段,近几年,随着人工智能、机器学习、大数据以及云计算的兴起,Python市场人才紧缺,就业形势和薪资待遇在IT行业靠前,未来发展空间也很好。
02
Java
Java和大数据:
Java与大数据的关系非常密切,目前做大数据开发的程序员很多都是从Java程序员转过去的,Hadoop平台本身就是基于Java开发的。大数据开发在Spark平台下,很多程序员更愿意使用Scala语言,而Scala就是基于Java语言构建的。
Java常用于:
web开发,大数据开发,安卓开发,服务器开发, 桌面开发,游戏开发
Java学习难度:
Java相比于Python,资历更老,市场需求量大,应用更广泛,是一门很持久的编程语言,更稳定。作为编程语言的元老,Java编程较Python复杂,Java市场已经十分完善,对于Java开发人员的技能要求更高。
如果转行大数据开发,Java和Python最好都学习一下(主学Java),做大数据开发多掌握几门语言能让你在开发的时候更从容。
Java发展前景:
Java在互联网方向的应用非常多,目前采用Java开发互联网网站及应用的IT企业很多,未来将是大数据,人工智能爆发的时代,大数据又和人工智能息息相关,将会有大量的企业需要借助大数据,而Java是和大数据最密切的编程。
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