数据挖掘应用实例 数据挖掘需要学习什么语言和库？
数据挖掘需要学习什么语言和库？
有许多编程语言，如python、C、C、Java和Delphi。你可以选择一个你熟悉的。我更喜欢推荐python。
图书馆。
需要了解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够理解MapReduce的原理操作，能够熟练使用Hadoop工具。
作为一个java程序员，开发过程始终依赖百度，正常吗？
作为一名国内程序员，我经常访问百度和谷歌查询相关信息，这真的很正常。在开发过程中访问百度是非常常见的。我有以下情况。
1. 在阅读技术文档时，我们会遇到不熟悉的技术词汇，通过百度的查询，快速获得相关技术词汇所包含的知识点和技术信息。
2. 如果在发展过程中出现一些一时解决不了的问题，我们可以通过百度了解其他人是否也会遇到相关问题，百度可以提供解决问题的思路和信息。特别是在使用一些第三方开源软件时，百度可能会找到相关的解决方案信息。
3. 有许多工具和shell命令我们不能在开发中使用。linux命令很多，参数也很复杂。百度可以快速了解它们的基本用法。
4. 技术标编制。一般情况下，在编制相关技术方案时，会对行业现有的解决方案进行查询。在编写技术方案时，要比较几种方案的可行性和优缺点，因此可能需要使用百度和知网进行查询。
5. 忘记功能接口原型，一般使用几个功能，可能忘记其功能接口原型。您可以通过百度快速搜索浏览函数原型，避免函数参数的错误。
在自己的开发过程中，代码编写一般不是百度的，因为它涉及到软件本身的业务逻辑，而百度解决不了这个问题，所以需要多思考。善用百度会事半功倍，善于利用百度学习并提供技术能力。
大数据分析需要从java，python这些语言开始学吗？该怎么学？
大数据是我的主要研究方向之一，让我来回答这个问题。
有许多不同的位置可以进行数据分析。虽然都是数据分析，但在分析的过程和使用的工具上也有很大的差异。例如，应用级数据分析师通常通过各种工具和软件完成数据分析和整理。传统的Bi工程师大多需要掌握数据库知识和业务知识，对编程语言几乎没有要求。事实上，未来企业使用的数据分析师更多的是这样的应用级数据分析师，这仅仅意味着做场景数据分析。
另一种数据分析是研发级数据分析。这部分数据分析任务通常需要与机器学习和其他技术相结合。我们需要掌握各种常用的数据分析算法，并用编程语言实现这些算法，然后由实现工程师完成应用程序的实现。
数据分析过程包括数据采集、排序（清洗、脱敏、合并等）、算法设计、算法训练、算法应用等步骤。算法实现需要用编程语言来实现，而Python是目前最常用的语言。我在早期做大数据的时候用的是java。后来，我换成了python。我建议使用Python进行大数据分析。使用python真的很方便。
因此，要做大数据分析和研发层面的数据分析，我们需要学习编程语言，但并非所有的数据分析师都需要编程。
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