python+大数据,大数据是python好还是java好 应该选择哪个

python+大数据,大数据是python好还是java好 应该选择哪个详细介绍

本文目录一览： python和大数据有什么关系

自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，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来教授程序设计课程。数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是较重要的语言。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。（推荐学习：Python视频教程）为什么是python大数据?从大数据的百科介绍上看到，大数据想要成为信息资产，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。数据怎么来？在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的优选，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。网络爬虫是Python的传统强势领域，较流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。当然，网络爬虫并不仅仅只是打开网页，解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是较早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。数据处理:有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家较喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习

python怎么做大数据分析

数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数???以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。数据存取：SQL语言在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据数据库的增、删、查、改数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：选择：数据访问缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。Python 数据分析掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林??基本的聚类算法：k-means??特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！

想学IT，python和大数据哪个好点？

答案：学习大数据好一些，因为Python是大数据的主要编程语言。
大数据时代：python是必须要掌握甚至精通的编程语言；
招聘要求：以百度为例，如下
如果有用，烦请采纳和点击右上角的关注。
如果你有了大量的数据，你应该去做什么呢？你可以去做人工智能，而最适合人工智能的编程语言是什么呢？当然是python了，这几乎已经是公认的，python中的一些可视化库，都是好看又好用的。
再看一下，如果你有了大量的数据，你应该去做什么呢？做科学计算？那怎么做科学计算更方便呢？当然还是python，numpy，pandas，scipy，做起来数学计算简直爽歪歪，超大矩阵秒出答案，各种数学公式一行代码解决问题。就一个字，顺滑！
当然其他的很多编程语言，也有很多非常不错的第三方库支持，不过就现在的趋势来说，python的占比份额越来越大。
而且对于初学者来说，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！
想学IT，python和大数据哪个好点 这两个目前的前景都挺好的，应用也很广泛。Python学会了你可以做web开发、运维、大数据、数据分析、人工智能、科学与计算等等。学了Python一样可以做大数据、数据开发。但是学大数据的话就不行做web开发，人工智能、运维这些。相对来说Python的就业方向要多一些。并且现在人工智能是未来的大趋势。当然，具体哪个好，还要看你对哪个更感兴趣，毕竟兴趣是最好的老师。
想学IT，python和大数据相比哪个好点，这两个目前的前景都挺好的，应用也很广泛。Python学会了你可以做web开发、运维、大数据、数据分析、人工智能、科学与计算等等。学了Python一样可以做大数据、数据开发。但是学大数据的话就不行做web开发，人工智能、运维这些。相对来说Python的就业方向要多一些。并且现在人工智能是未来的大趋势。当然，具体哪个好，还要看你对哪个更感兴趣，毕竟兴趣是最好的老师。
python是计算机语言。类似的还有Java，C，C++等语言。
大数据是一种技术，包含多个领域与学科。
大数据技术可以用python语言实现，也可以使用Java或者是其他编程语言实现。
从本质上说，没有哪个好的区别。
希望能对你有所帮助。
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Java、Python则是编程语言，三者并能直接进行对比。虽然Java、Python是编程语言，大数据是一种技术体系的总称，是发展方向，不过在未来发展和应用上，三者是有关系的。Java是学习大数据的基础，在这个层面上来看，你要选大数据方向，就必须学习Java。大数据目前正是应用落地阶段，发展也被看好；Java、Python也是目前人工智能开发领域常用的编程语言之二，学习这两门语言中的一个，以后都可以考虑往AI方向靠，这样看来前景很不错；Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。python作为一种开发语言，学习相对简单，且应用场景广泛，几乎可以在各个领域中得到应用。python作为一种开发语言，学习相对简单，且应用场景广泛，几乎可以在各个领域中得到应用。千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。

学大数据还是python 哪个前景好

两个都是比较热门的行业，大数据分析应该前景会更好，因为现在不懂的数据太多，各行各业都需要大数据分析人员，以达到数据的最大化利用，来达到数据的商业价值。虽然Python很火，也可以用来分析数据，但是感觉起来相比大数据范围偏窄。

大数据和python就业方向 1、Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2、随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
3、作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
在大数据领域，相关专业的毕业生有着非常广泛的从业选择。从国防部、互联网创业公司到金融机构，从零售金融到互联网电商，从医疗制造到交通检测，都需要大数据项目来做创新驱动，对大数据的需求无处不在，其岗位报酬也非常丰厚。
大数据和python发展前景 Python的发展前景：python作为一种开发语言，学习相对简单，且应用场景广泛，几乎可以在各个领域中得到应用。如今Python已经被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化等多个行业和领域，当然，还能够与人工智能、数据分析等领域进行对接，未来前景也非常不错。2020年一线Python开发岗位工资15-30k。
大数据的发展前景：大数据人才缺口百万，2020年一线城市大数据开发岗位薪资20-50K，大数据与人工智能、云计算、旅游、交通等各个领域对接，将创造出更多的就业机会。
Python是编程语言，而大数据则是一系列技术的整合，二者实际的关系是目标和实现的包含关系。

学大数据必须要会python吗？

应当要的
大数据分两个方向，一个是开发，一个是分析
开发主要就是大数据组件的二次开发，主要使用Java，这类岗位以开发为主，但也会需要使用一点分析手段
分析岗位则以SQL和Python为主，SQL应用在hive上，可能需要写自定义计算逻辑，这时候可能就用到Python。 另外一个是纯数据分析 也是Python为主，因为Python的科学计算生态非常强大，
如果不会Python，那么你的分析手段会受限，Python不难学，建议学起来，而且用途越来越广，还是应该早点入门
对于大数据领域的从业者来说，是否使用Python往往取决于自身的岗位任务，不少从事大数据开发岗位的研发人员，通常会重点使用Java和Scala，如果岗位任务不需要使用Python，那么也没有必要一定要学习Python。不一定的，但必须有一门编程语言基础，Java或者是python，要不就是研究生及以上学历；大数据核心是获取数据的方法，也就是建模。python只是一种可以用于大数据开发的编程语言。可以学python但不必须Python语言除了在IT互联网行业有大量的应用之外，在传统行业领域的应用也非常广泛，比如金融、医药、教育等领域，所以如果掌握Python语言，也会在一定程度上拓展自身的就业面；总之，就大数据技术而言，Java在PaaS和SaaS层都有非常多的实践和应用，如果你有Java基础，可以继续学好Java。如果你没有Java基础，又想往大数据技术方向发展，那么你或许可以考虑把Python作为你的First language。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

零基础，学python好还是学大数据好，

python开发和大数据全部都是可以零基础直接学习的。两者也有部分重合课程。
如何选择？其实主要还是看你个人想清楚自己将来想干嘛？然后去学自己最需要用到的技术。
Python和大数据有比较相似的地方，同时Python和大数据零基础都可以学习，两者之间的课程有部分是重合，具体选择哪个课程来学习，根据自己的情况决定就可以了，选择自己最感兴趣的课程去学习，毕竟兴趣是学习的动力。
Python是一种面向对象、交互式计算机程序设计语言。它的特点是语法简捷而清晰。由于它的易学、易读的特性，有些学校用它代替C语言作为基础入门的语言。同时Python且具有丰富和强大的类库，基本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。大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业要学的内容分为两种。大数据专业相对来说还是有一定难度的，毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的如果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易，会比非计算机专业的人士好很多，但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数据，难度还是很高的。应该根据自身的知识基础、能力特点和兴趣爱好来选择学习方向。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

黑马的python大数据是学习数据分析师的吗

黑马的python大数据是学习数据分析师。黑马的python大数据包含编程语言及其在大数据处理中的应用，及数据采集、处理、存储、分析等各个方面，则数据分析师需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。其中都包含了技术（编程）以及数据分析以及行业的知识。所以黑马的python大数据是学习数据分析师。

北大青鸟设计培训：学python和大数据哪个更有前途？

现在是一个信息爆炸式的时代，这很大程度上是得益于互联网的。IT行业的发展速度十分迅猛，不少人都察觉到了进军IT行业是一个很不错的选择。有小伙伴来咨询笔者说，想知道学python好还是大数据好，IT培训http://www.kmbdqn.cn/会详细讲一下，学python好还是大数据好，这个话题，来解答大家心中的疑问。1：python的后台编程必不可少，但是人才多;而大数据现在越来越被重视，而且人才较少。就从竞争的程度来讲，学大数据是比学python要更有优势的。大数据现在已经是一个潮流了，而且发展势头又很迅猛，现在正是缺人的时候。现在学python的那么多，现在才学的话可能没什么优势了，除非学得非常好。2：python市场人才已经饱和，市场上太多python工程师了，现在大数据虽然被炒得比较热，但是真正大数据人才还是一个市场缺口，就业肯定比python好，工资至少比python高一倍。学好大数据，就意味着能够拿到不菲的薪资。互联网软件未来必不可少的技术之一，就是大数据。3：阿里巴巴总裁马云说，我们已从IT时代进入了DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。从这里可见，大数据的发展空间无限大，掌握好了这门技术，前提也是一片大好。综合多个角度而言，学大数据还是比学python要有前途。

大数据是python好还是java好 应该选择哪个

Java和Python这两个语言应该都算是行业的标志性语言了，Java的需求量大，但是Java的从业者也多，经验丰富的更多，而Python因为近几年人工智能，机器学习，数据分析等这些技术的发展，Python在编程行业占据的地位越来越多，发展前景是很好的。

Java、Python大数据的区别 1、Java大数据
Java语言应用广泛，可以应用的领域也非常多，有完整的生态体系，另外Java语言的性能也非常不错。Java与大数据的关系非常密切，一方面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，另一方面Hadoop平台本身就是基于Java开发的，所以目前Java在大数据开发中的使用还是非常普遍的。但是Java语言自身的复杂性让很多程序员感觉它有点“重”，格式化的东西有点多。
单学Java以后的就业方向单一，薪资就是Java程序员的基本水平，而Java大数据工程师，以后的就业可以从事Java方面的工作，也可以涉猎大数据方面的工作。
2、Python大数据
Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，原因就是Python语言简单、直接、方便。Python语言是脚本式语言，所以学习起来比较简单，脚本语言的天然属性就是直接，所以Python在语法结构上比Java要“轻”很多。另外，由于Python有丰富的库支持，所以Python做软件开发也非常“直接”，程序员的作用有点像做“集成”的感觉。
但是Python缺点也比较明显，那就是Python的性能远不及Java，另外与大数据平台的耦合度也不如Java好。但是如果你使用Python做算法实现、数据分析、数据呈现等应用是完全没有问题的，效率也比较高。
学习大数据应该选择什么 java主要用于商业逻辑强的领域，如商城系统，erp，oa,金融，保险等传统数据库事务领域，通过类似ssh框架事务代码，对商业数据库，如oralce，db2，sql server等支持较好，软件工程理念较强，适合软件工程式的多人开发模式。python主要用于web数据分析，科学计算，金融分析，信号分析，图像算法，数学计算，统计分析，算法建模，服务器运维，自动化操作，快速开发理念强，适合快速开发团队或个人敏捷模式。
数据统计分析和大数据挖掘基础应用Python。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。
如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑，从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。
想从事大数据，Java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。