大数据数学不好可以学吗 学习Python好还是Java好？

学习Python好还是Java好？

在学习方面，两者没有好坏之分。只要我们认真学习一种知识，努力把相关的知识学好，那么两者都是很好的选择。如果你想知道学习Python和Java哪个更好，这取决于你从事的是哪种工作。如果是大型企业项目，最好选择Java进行一些软件和后台开发。如果是人工智能和深度学习，最好选择python。

它具有简单、面向对象、分布式、健壮、安全、平台无关和可移植、多线程、动态等特点。

Python还具有简单、易学、快速、免费、开源、可移植、可嵌入、可扩展和丰富库的优点。

如果您看看语言本身，python语法更简单，更易于使用。大多数情况下，一行或两行代码可以完成任务，但Java需要多达10行，甚至20行。Python像Java一样节省了记忆语法和结构的时间。通过基本的学习，你可以阅读大量的代码。Java语言广泛应用于Web时代（servlet、JSP等）、移动互联网时代（Android）和大数据时代（Hadoop）。可以说它是一种非常顽强的语言，这主要得益于Java语言稳定的性能和强大的可扩展性。

学习大数据，java和python都要学习吗？

虽然大数据技术体系已逐渐成熟，大数据领域岗位众多，但掌握编程语言仍是很多大数据岗位的基本要求，如大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等，这需要从业者有坚实的编程语言基础。

目前在大数据开发领域使用的编程语言很多，其中Java和python是比较常见的编程语言。他们是否需要全部掌握，要结合自己的学习方向。

如果您选择向大数据平台开发方向发展，您应该关注Java编程语言。Java编程语言在大数据平台开发领域有着广泛的应用。比如Hadoop平台是用Java语言开发的，由于Java语言具有良好的语言生态和很强的可扩展性，因此在平台开发上有很多优势。

如果选择向大数据应用开发方向发展，应该学习Java和python，因为这两种编程语言在大数据应用开发领域有着广泛的应用。对于初学者，可以先学习java，然后再学习python。在一定程度上，掌握Java可以提高自己对岗位的适应能力，而python语言本身就相对简单。掌握Java编程之后，学习Python相对容易。目前，许多Python程序员以前都从事过java开发。

如果想在大数据分析和大数据运维领域发展，可以重点学习Python语言，因为在这两个领域，Python语言的应用比较普遍。使用Python进行数据分析，无论是统计还是机器学习，Python都有一定的优势。在大数据运维领域，python语言被广泛用于编写管理脚本。

想做数据分析是学python还是学大数据？

大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。

2020年学习java好还是学习python好？Java程序员饱和了吗？

至于Java或python，这取决于职业规划。

您可以检查每种语言的历史记录。随着技术和硬件的进步，历史上许多流行语言已经被淘汰或正在衰落。

但市场上唯一不变的是算法的基本要求。算法和数据结构是基本技能。从MySQL默认存储引擎的B树到redis的哈希，所有的软件都离不开基本的数据结构和算法。

具有高性能要求（如响应时间和QPS）的技术公司基本上都是Java。各种中间件、微服务和业务逻辑开发基本上都是用redis实现的java。

有些性能要求很高，可能使用C。

寿命很短。我用python。选择Python意味着拥有一个庞大的Python生态系统。从爬虫、数据分析、人工智能、网站背景等，基本上都有现成的框架或工具。

但是Python的一个大漏洞是Gil，而多线程基本上是鸡肋。

Python的性能比Java差得多。有些公司从Python开始。Python无法处理随后的业务扩展。如果你没记错的话，你就饿了，你知道接下来的业务已经转移到Java了，最核心的功能已经用Java重写了。

语言只是手段，核心是算法。至于如何选择，应该结合职业规划和具体领域。

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