学习大数据应该怎样看待java和python的学习

Java 和 Python 都是大数据领域中非常常用的编程语言，学习它们对于从事大数据相关工作的人来说都是非常重要的。

Java 是大数据领域中最广泛使用的编程语言之一。Hadoop、Spark、Hive、HBase 等大数据处理框架和工具都是基于 Java 开发的。学习 Java 可以让你更好地理解和使用这些工具，并且 Java 本身也具备较高的性能和稳定性。Java 还有很多优秀的开源工具和框架，比如 Spring、MyBatis、Netty 等，这些工具都能够帮助你更好地进行大数据开发。

Python 也是大数据领域中常用的编程语言之一，它被广泛用于数据挖掘、机器学习等领域。Python 有很多优秀的数据分析和机器学习库，比如 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等，这些库能够帮助你更好地进行数据分析和建模。另外，Python 的语法简洁清晰，易于学习和使用，因此很多人喜欢用 Python 进行数据处理和分析。

综上，学习 Java 和 Python 都是非常重要的，如果你想从事大数据相关工作，建议你学习并掌握这两种编程语言。

相关问题

公司里大数据开发一般用java还是Python

大数据开发中，Java和Python都是常用的编程语言。Java在大数据处理中的应用较为广泛，因为它具有较好的可扩展性、高性能和可靠性，适合处理大规模数据。而Python则更适合进行数据分析和机器学习等方面的工作，因为它具有较好的数据处理和科学计算库。因此，具体使用哪种语言还需根据具体需求和情况来选择。

学习大数据应该学习什么

学习大数据需要掌握以下几个方面：

1. 数据库基础知识：包括SQL语言、数据结构和算法等。

2. 大数据技术：包括分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka等，以及云计算平台，如AWS、Azure、Google Cloud等。

3. 数据挖掘和机器学习：包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等，以及机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。

4. 编程语言和工具：包括Java、Python、Scala等编程语言，以及开发工具，如Eclipse、IntelliJ IDEA等。

5. 数据可视化和报告：包括数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，以及报告撰写技巧和表达能力。

除此之外，还需要具备良好的沟通能力、团队协作能力和自我学习能力，以及对业务问题和数据分析的敏锐度和洞察力。