程序员需要什么学历 java开发，转大数据好还是机器学习？

java开发，转大数据好还是机器学习？

谢谢。我建议转向大数据。

我也从事java开发，我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟，如果我精通Java，我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习，我基本上想告别Java，这无疑是一个非常不幸的选择。

此外，转向机器学习不仅需要深入了解python，还需要掌握数学算法，这是不可能一蹴而就的。因此，转向人工智能的风险相对较高，很容易打乱一个人的职业规划。

目前，大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作，而Hadoop和Java是分不开的。

最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资，机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。

为什么有人说大数据工程师比Java程序员工资高50%？

目前正处于大数据时代，基于大数据的相关应用也处于落地应用的初级阶段。由于大数据研发人才缺口较大，整个IT行业从事大数据开发的研发人员薪酬相对较高。因为早期从事大数据开发的工程师往往受过高等教育（研究生以上），这也是薪酬较高的原因之一。

在IT行业，技术人员的薪酬与其知识结构密切相关。对于掌握流行技术的开发者来说，薪水往往更好，这也是促进人才结构升级的一种方式。与大数据相关的研发工作往往对开发者有更多的要求（数学、统计学等），而从事与大数据相关的研发工作往往需要很长时间的积累，因此大数据人才的待遇相对较高。由于大数据产业的发展速度明显快于人才培养速度，未来大数据领域将长期面临人才短缺的问题，尤其是专业技术人才，这将在一定程度上进一步提升大数据开发岗位的薪酬水平。

Java程序员组是目前IT行业中一个相对较大的组。主要原因是Java语言具有广泛的应用场景和稳定的性能。无论是大规模的互联网应用还是中小规模的开发，Java都有丰富的解决方案。随着Java语言在大数据领域的广泛应用，许多Java程序员逐渐转向大数据领域。从目前行业的发展来看，选择大数据方向的Java程序员在待遇上往往有比较明显的提高。

最后，随着工业互联网的发展，未来大数据开发工程师的付出空间会更大，因此程序员学习大数据相关知识是很有必要的。

Java跟大数据哪个容易学？

首先，Java是一种编程语言，广泛应用于web开发、大数据、Android开发等领域。Java语言的特点是性能稳定，可扩展性强。很多大型互联网平台更愿意采用java开发解决方案，因为它可以在一定程度上降低开发风险。

学习java可分为三个阶段：基本语法阶段、web开发阶段和分布式开发阶段。基本语法阶段是学习的难点。Java语言是一种纯面向对象的编程语言，因此在学习之初需要接触很多抽象的概念。掌握了这些抽象概念后，后续的学习就相对容易了。

学习java要注意三点：一是多做实验和总结，逐步建立编程思想；二是多做技术交流，交流的过程也是学习的过程；三是跟上技术发展的趋势，而目前选择大数据方向是一个不错的选择。

java大数据开发和人工智能哪个好？

是指在一定时间内，传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。

研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，是一门新兴的技术科学。它指的是计算机系统执行复杂任务的能力，这些任务只能由人类智能完成。

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现在大数据和java哪个比较有前景？

大数据采集、数据存储等一系列环节已经逐步形成细节，可以说大数据已经逐渐形成了一个生态系统。Java是一种特定的编程语言，在大数据领域也有着广泛的应用，主要从事大数据应用开发。从这个角度来看，大数据与Java语言密切相关。

目前正处于大数据应用的初级阶段，未来大数据领域将释放出大量的发展机遇。因此，大数据的发展前景仍值得期待。Java语言作为IT行业最流行的编程语言之一，与大数据紧密结合。例如，大数据平台Hadoop是用Java语言实现的，因此在Hadoop下使用Java语言是一种常见的选择。当然，Java语言不仅可以用于大数据开发，还可以用于web开发、Android开发和各种后端服务开发。

从未来发展趋势来看，工业互联网将是一个重要的发展方向。工业互联网的核心技术包括物联网、大数据、人工智能等相关技术。因此，学习大数据相关技术是一个不错的选择。就大数据与Java技术本身的关系而言，可以考虑学习。

学习Java和从事大数据开发可以从Java语言的基本语法入手，再进一步学习Hadoop平台的相关知识，最后在Hadoop平台下用Java完成任务开发。目前，很多从事大数据开发的工程师都是从Java程序员转学过来的，因此通过学习Java进入大数据领域也是一个便捷的学习渠道。

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