web前端开发 JAVA web转大数据开发，有必要学习统计学吗？
JAVA web转大数据开发，有必要学习统计学吗？
我在大数据公司工作。我来回答。
负责任地说，大数据需要学习统计知识。
目前，大数据仍然属于程序员的范畴，但它具有很强的数据分析和统计属性，也与数据挖掘密切相关。虽然日常工作是编写代码，但与Java不同的是，需求提出者有时不知道哪些指标可以统计，如何使数据更具科学性和代表性。与Java端不同，Java端有项目需求，产品经理提供清晰的产品原型和逻辑，而抛出到大数据端的需求通常只是一句话。对数据进行分析（还有一些清晰的统计，如总量、PV、UV等）
上级领导和运营商希望您能主动对数据进行分析和挖掘，提供一些参考和价值。在这个时候，你不满足于了解统计知识，去盯着数据，让它脱颖而出吗？你甚至不知道方差、波动、标准化、四分位数等等，如何清理数据，做好自己的工作。
一些做大数据的人只把自己定位为代码农民，他们的增长将非常缓慢。他们应该主动把自己定位为数据分析师，学习统计知识。一是能把工作做好，二是能进入机器学习领域，一举两得。
当您发现自己的统计知识为您提供了一种处理大数据的方法，并获得了公司领导的认可和赞扬时，一个月的时间是多少。
来吧，每天进步一点，未来会很不一样的。
如果您有任何问题，请与我讨论。如果你同意我的意见，请点击右上角的红色字母“注意”。非常感谢。
大数据和Java语言有啥区别？
大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、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。
软件开发是根据用户需求构建软件系统或系统的软件部分的过程。软件开发是一个系统工程，包括需求捕获、需求分析、设计、实现和测试。就业肯定软件开发是更好的就业
在学习大数据之前先学一门计算机编程语言。大数据的开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发是基于一些常用的高级语言，比如Java和Java。净额。Java具有简单性、面向对象性、分布式、健壮性、安全性、平台无关性和可移植性、多线程、动态性等特点。Java可以编写桌面应用程序、web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序。学习java会有一定的学习能力，然后学习其他语言和技术会容易得多。无论是Hadoop还是数据挖掘，都需要高级编程语言的基础。
因此，如果你想学习大数据开发，你还需要至少掌握一门高级语言。例如，许多Hadoop和其他大数据处理技术都使用Java，比如Apache基于Java的HBase、acumulo和elasticsearchas。因此，学习Hadoop的首要条件之一就是掌握Java编程语言。
学java web好，还是学大数据好呢？
感谢您的邀请：
从复杂的角度到简单的分析：
首先看一下大数据和Java的定义：
大数据需要一种新的处理模式，具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特性（IBM提出）：量（大）、速度（高速）、多样性（多样性）、价值（低值密度）、准确性（真实性）。
Java具有简单性、面向对象性、分布式、健壮性、安全性、平台无关性和可移植性、多线程、动态性等特点[2]。Java可以编写桌面应用程序、web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等
如果您对数据分析和数据挖掘感兴趣，它就是大数据。
做了4年的Java程序员，转行做大数据可以吗，会有什么困难吗？
大数据是我的研究方向之一，我也是一个使用java多年的老程序员，所以让我来回答这个问题。
在我开始做大数据之前，我是一名java程序员，所以从java到大数据的转变没有问题。现在很多从事大数据研究和开发的程序员都是Java程序员。许多人的第一个Hadoop排序实验是用Java实现的。
目前，最常见的大数据平台是Hadoop和spark。Hadoop本身是用Java开发的，所以Hadoop支持Java语言。虽然最好使用Scala在spark平台上进行开发，但Scala也是一种基于Java的语言，因此Java程序员在转向大数据方面有一定的优势。
Java程序员转向大数据并没有太多困难。一般来说，Java程序员对Linux系统比较熟悉，构建平台和配置环境并不难。一个可能的困难在于算法的设计和实现。如果Java程序员通常专注于功能模块的开发，那么他们接触算法的机会可能会更少，尤其是应用程序级程序员。如果他们想转向大数据，就必须熟悉常用的大数据算法。大多数Java程序员都是理工科背景，所以他们应该有一个比较完善的数学知识结构。虽然这是一个困难，但不应该成为一个很大的障碍。
转向大数据发展后，要以数据为中心。大数据的价值在于分析、判断和预测。因此，大数据程序员应该建立数据价值思维，而不是传统的功能思维。
大专学历可以学习大数据吗？
本科阶段是数据科学与大数据技术，专科阶段是大数据技术与应用。主要课程包括面向对象编程、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、python编程、Java编程、数据库技术、web开发、Linux操作系统、大数据平台建设与运维，大数据应用开发、可视化设计与开发等从主干课程来看，仍侧重于计算机层面。大数据技术实际上是数学和计算机的结合体和高级体。这门学科的难度更高。事实上，大专层次的大数据远远不够。它真的不像简单地学习软件那么实用。
如果你想学习大数据，你需要提高你的学术水平和专业技能。如果你想从事与大数据相关的职位，学士学位只是一个门槛（对于一个纯粹的专家来说可能没有面试机会）。数据科学和大数据技术的主要应用方向是数据采集与管理、数据处理、数据分析和智能应用。专业知识不够强，只能从事基础数据的采集和管理水平，想要达到分析和智能化应用，对于数学和统计的相关知识要求很高。如果你想学习大数据，你应该努力提高你的教育水平，丰富你的专业知识。
未来大数据方向的就业前景非常好，大数据技术广泛应用于各个领域。无论是国家政府部门还是企事业单位，大数据分析都是决策和生产决策的重要组成部分，带来了高薪、高待遇。专业学习大数据需要付出更多的努力。在校期间，在学好基础知识的情况下，我们需要在数学和统计学方面付出更多的努力，然后努力提高教育水平，这在未来也会有发展。
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软件工程专业分流，是选择java还是大数据？
作为计算机专业的研究生导师，我的主要研究方向是大数据和人工智能领域，所以我会回答这个问题。
首先，如果未来有上研究生的计划，我们可以关注大数据的方向。一方面，大数据的内容比较多，有一定的难度。另一方面，大数据还处于应用的初级阶段，以本科生为代表的应用型人才需求尚未释放。因此，目前选择大数据方向的学生，最好读研究生，大数据方向的研究课题还比较多，大量课题的落地应用环境也越来越成熟，如推荐系统长期以来一直是互联网领域的常用技术。
本科阶段在选择大数据发展方向时，要注意三个方面的知识积累，一是数学知识，大数据与数学密切相关；二是统计知识，数据分析是数学教学的重要组成部分
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