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5分钟入门seaborn热力图可视化 数据分析需要用什么技术?java还python好一点?

浏览量:1312 时间:2023-08-06 12:09:31 作者:采采

数据分析需要用什么技术?java还python好一点?

Java大数据:

Java语言应用广泛,可以不应用形式的领域也非常多,有求全部的生态体系,另Java语言的性能也非常好。Java与大数据的关系更加亲近,无非目前做的好数据开发的程序员很多是从Java程序员转过去的,一方面Hadoop平台本身就是基于Java开发的,因为目前Java在大数据开发中的使用还是的很普遍的。

不过Java语言自身的复杂性让很多程序员感觉它稍微有点“重”,磁盘格式化的东西有点多,所以在Spark平台下,很多程序员更不会愿意不使用Scala语言,而Scala就是基于条件Java语言形成完整的,所以有Java基础再学习Scala肯定比较比较随意的。

单学Java以后的就业方向同一类,薪资那是Java程序员的基本是水平;而Java大数据工程师,以后的就业是可以普通机电设备Java方面的工作,也可以涉猎范围大数据方面的工作,因为对大数据技术知识有所涉猎,所以谈薪资的资本会高一点:

的原因大数据产业的拉风,相关职位的待遇也是身价大涨。看的到,大数据咨询职位的换算下来薪资巳经达到月薪20K。

Python大数据:

Python语言目前在大数据和人工智能领域有越来越广泛的应用,原因应该是Python语言简单、直接、方便。Python语言是脚本式语言,所以才怎么学习起来都很简单的,脚本语言的天然植物属性那是真接,因此Python在语法结构上比Java要“轻”很多。

别外,由于Python有极为丰富的库支持,所以Python做软件开发也的很“然后”,程序员的作用稍微有点像做“独立显卡”的感觉。目前Python在Hadoop和Spark平台下的使用都相当普片,而且越来越多的Java程序员转向可以使用Python,毕竟没人愿意奇怪。

不过Python缺点也比较明显,那是Python的性能远已然来不及Java,另与大数据平台的耦合度也不如Java好。不过如果不是你可以使用Python做算法实现方法、数据分析、数据呈现出等应用是彻底没有问题的,效率也比较高。

其实,如果没有做快数据开发,小编建议Java和Python最好是都学下(主学Java),语言本身那就是工具。

如果你是一个面试者,怎么判断一个面试官的机器学习水平?

这个问题有些难,主要肯定凭感觉吧!

简单的方法,面试官就像会问你一些你面试的岗位相关的问题,根据你的回答,然后尽快变深的问你,看你这一块内容具体掌握到的怎么样。比如最基础的logistic回归器,简单你要明白了这个东西不知道是什么吧,接着你要明白它的具体看用法包括使用场景吧,然后把你要知道这个玩意是怎末来的吧。后来就是一些拓展资源问题。

当然,针对你的问题,你想明白了面试官的水平,那就你解释了他一个问题后,随后要让让他给你提问的问题的机会,你就这一话题不再拓展到其他的话题上,然后你说,看看面试官的反应,你可以显然是故意的说错一个小知识点,然后把你继续问面试官,我那样表述的你再仔细看看有没有什么问题。

依据什么面试官的作答,好象能能感觉到面试官的水平,都能够另外机器学习的面试官,这样的话他的知识面应该相对来说比较广的,你说的大部分他都清楚,只是因为看看他具体掌握的好不好。

另外一个成绩合格的面试官,如果不是你问的问题他明白,那就他是很高兴给你解答的,如果没有他不很清楚,那么也会告知你这一大块他不熟得不能再熟,假如他不要不懂装懂,这个时候你有两个打算,一是去问他在项目组的职位,只是选择重新开启面试。

不过面试是一种双向选择,技术知识学无止境,看你想直接进入这家公司具体详细的目标是什么?实力提升自己的专业水准肯定薪资待遇。

每个人是有所不同的个体,最好就是千万不能以自己的能力去绝对标准一个面试官的能力。即便你确实比他强。

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