数据分析的编程语言,数据分析的编程语言有哪些
cysgjj时间2024-06-13 12:57:45分类编程语言浏览37
大数据开发专业主要学什么？
大数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等都是围绕大数据的商业价值应运而生。大数据开发主要分为大数据平台开发（研发级）、大数据应用开发和大数据分析（统计学和机器学习），不同岗位需要面对不同的岗位职责，也需要具备不同的知识结构。
大数据开发做什么？
负责公司数据平台与数仓模型设计与开发；规范底层数据存储，结构化查询逻辑，方便快捷获取数据；支持实时数据报表、离线数据报表、交互式数据分析等多种数据应用；对大数据相关的前沿技术进行预研。
大数据开发需要具备的基本技能：目前从事大数据应用开发的语言包括Java、Python、Scala、R等，需要熟悉Hadoop、HBbase、hive、spark、Flink、ES、Presto、Flume、Kafka生态的原理和使用方法，掌握数据开发、数据挖掘的各项流程。
J***a语言由于具备较为完善的生态，而且Hadoop平台自身也是J***a语言开发的，所以J***a语言往往是比较常见的选择。在学习J***a语言的过程中，可以同步接触Hadoop平台，掌握Hadoop平台的整体结构，并且通过J***a完成Hadoop平台的一些案例实验，进而逐步掌握在Hadoop平台下的J***a应用开发。
大数据分析通常***用统计学分析方式和机器学习方式两种，统计学方式***用Python和R语言是不错的选择，而机器学习往往更多***用Python语言来实现，同时需要学习一系列算法的实现过程，包括Knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等。所以，从事大数据分析需要具备一定的数学功底。
人工智能在大数据分析中的厉害之处是什么？在各种行业的哪些方面有应用呢？
说到人工智能和大数据，就不得不说云计算，它们三者的关系可以用一个等式表达出来，人工智能=大数据+云计算。
大数据之于人工智能，更像是营养和知识，人工智能能不能长成参天大树？是否够聪明？就看大数据的数量够不够多！质量够不够好！
要说人工智能到底有多牛，我们先了解一下人工智能的定义：人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
也就是说人工智能不是按步就班的机器，更像是不断学习，进化，升华的生命。如果这种升华超脱了人类的控制，变成了比人类更高等级的生命，人类的命运是否如霍金先生说的那样：人类自己为自己奏响挽歌？这也许就是人工智能值得敬畏的地方。
说到应用，百度的自动驾驶汽车已经上路，无人超市，无人酒店，无人银行已经出现。
简单来说，大数据最大的优势概括起来就是：汇总、分类、统计、需求分析、提供方案思路。等
可以说在各行各业都可以运用，只要提供足够、完整的信息数据***集系统渠道和对应的辨别细化分类系统，及相应的程序[_a***_]即可。
人工智能的灵活程度，还差的远呐！大数据，记录什么的还可以，指望他帮你出主意，拿决策。哈哈，不傻不捏的，谁会去相信一个处于僵尸阶段的人工智能。我肯定不会指望当下的人工智能带来的决策。为什么？因为，它现在的智慧太僵硬，离真正的智慧生命的思维，差的不是一点，它还有好长好长的一段路要走。人工智能的局部应用还是不错的。如:无人管理的轨道交通，银行等具有固定限制领域里的应用。还可以。大范围的灵活应用，个人认为，还是存有相当多的漏洞。就这“灵活”二字的应用，将会出现防不胜防的遗漏。慢慢来吧！
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