大数据分析编程语言
cysgjj时间2024-07-14 01:48:13分类编程语言浏览280
为什么数据分析需要会编程语言？
使用编程雨语言进行数据分析对大多数企业来说是不现实的，企业使用数据分析软件的目的是得到数据分析报告，为企业发展提供数据支撑，他们不关心，也不应该关心技术问题，所以***用专业的工具来进行数据分析更适合。
可以使用Dat***iz（***s://cloud.neusoft***/pages/product/p_dat***iz）进行数据可视化分析，业务人员自己通过简单的拖拽就可以完成数据可视化分析。
使用编程语言进行数据处理与分析，会比使用软件扩展性强，编程最大的优点就是可以进行循环，比如有的分析，要测试很多次数，每次测试结果都不一样，又要获得每次测试的结果，这样的问题没有比编程更好的解决方法，如果类似于spss这样的软件，就必须重复n多次，这就很麻烦了(不过spss好像也提供编程环境)
数据分析：数据准备阶段，你懂数据库绝不会有坏处；数据观察阶段，分析变量的话编程语言绝对让你事倍功半；至于数据建模和挖掘，额，想想编程语言的作用吧。你是厨师的话精通各种食材的特性总没有坏处。python应该是不错的选择。
谁说数据分析一定需要会编程语言？实际使用中某些数据分析软件，如果能达到要求，就不需要去学会编程语言了！举个简单的例子，炒股软件。大部分人使用的指标，实际上也是一种程序。我们使用这些指标，并不需要说去学会编程，就可以能套用。只有数据分析程序，达不到我们的要求时，我们才会想说自己用编程来实现。
大数据专业需要学编程吗？
需要，编程是基础
如果不学一门编程语言，你就不能和计算机对话，就没有办法让计算机来处理数据，也就不能证明你的想法和算法的有效性和准确性。
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这是一个非常好的问题，作为一名大数据领域的教育工作者，我来回答一下。
首先，大数据专业方向不论是本科教育还是研究生教育，学生都需要具有扎实的编程基础，因为不论是从事大数据分析岗位、大数据开发岗位，还是大数据运维岗位，都需要具有程序设计能力。
大数据专业是一个典型的交叉学科，其中主要学科涉及到数学、统计学和计算机三大块，还包括经济学、社会学等***学科，所以学习大数据专业还是比较辛苦的，不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高。
对于大数据专业的本科生来说，计算机知识的学习是非常重要的，包括操作系统、数据库、编程语言、算法设计和大数据平台等内容，其中编程语言是一个学习的重点。目前在大数据领域应用比较多的编程语言包括Java、Python、Scala和R等，其中大数据分析方向可以重点关注一下Python和R语言，而大数据开发方向可以重点关注一下J***a语言。
从当前大数据领域的就业情况来看，大数据开发岗位的人才[_a***_]量相对比较大，不少大数据方向的研究生也会放弃算法岗位转向从事大数据开发岗位，而要想从事大数据开发岗位则一定要有较强的程序设计能力。
大数据本科生学习编程知识需要关注三方面内容，其一是尽量制定全栈开发学习路线，这一点在大数据时代还是比较重要的；其二是重视大数据平台知识的学习，基于大数据平台进行的应用级开发将是本科生工作的重点内容；其三是重视实践经验的积累，尤其是行业知识的积累，这对于就业有比较直接的帮助。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
以优就业的课程为例，优就业的课程不包含就业指导有5个阶段。下面小U来详细的说下大数据培训每个阶段都需要学习什么内容。
第一阶段为J***a基础，主要讲了J***a基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、***框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动***管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性等这些基础知识，这一阶段主要是为没有基础的人打基础。
第二阶段为J***aEE核心，主要讲了前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、M***en、Spring、SpringBoot、Git等知识点，这一步主要帮助学员进一步学习J***a开发技术，掌握一定的J***a框架技术。
第三阶段为Hadoop生态体系，主要讲Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台等技术。
第四阶段为Spark生态体系，主要会讲Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink等知识点。
最后第五几段为项目实战+机器学习，这一阶段主要是让学员上手大型企业级项目，帮助学员积累实战经验的，优就业这一阶段的实战项目有：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习这几个项目。
以上就是大数据培训的课程内容，也就是想做大数据工程师需要学习的知识。由于课程内容比较多，所以大数据培训学习时长一般在6个月以上。如果你想了解更多大数据相关的学习内容，可以来了解一下我们中公优就业网络安全课程，如果想要更详细的了解，可以在***咨询老师，也欢迎你来我们的学习基地参观试学。
大数据分析需要学习什么？
1、基础科学的能力
统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。
掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。
如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。
2、使用分析工具的能力
数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。
3、掌握编程语言的能力
不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。
4、逻辑思维的能力
逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。
hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据***集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用等
忍不住要发言了，不要一直以一个打工者的心态去问问题，不要去问学什么，而要问自己你要干什么。大概从12年，大数据在中国有了爆发式增长，这就像坐马车的时代出现了汽车一样，你如果问汽车来了，我需要学习什么，答案很简单-“一本驾照”。所以正确的逻辑应该是，什么是大数据，大数据带来了什么，它能给我带来哪些改变，为了适应这种改变，我应该学习什么，所以学习是最后的一个问题，只有前面这些问题考虑清楚了，你的学习才有方向，才有意义，才有动力，到那时候你便知道自己要学什么。
要入门大数据的话，可关注我有个类似这问题的答案供参考，“做数据分析需要学什么”，除了业务知识，我首要建议你学好统计学，这个是大数据的“源”，总之不要把太多的时间花费在工具层面，这些都是有教程的，是用来提效的。如何与自己要做的事情结合，把业务问题转化为统计或者数学问题去解决，这个是需要花更多时间去思考的，也是你未来的竞争力所在。
任何一门新知识的学习，如同这个图像，螺旋式上升，前进过程有升有降。此图来自于Python可视化库pyecharts。
与大数据关系密切的岗位划分中，人才需求量比较大的岗位还包括大数据运维，运维岗位的职责是完成大数据平台的搭建、组件的部署、测试、管控、维护等内容，这些内容也并不需要非常强的逻辑思维能力，对于逻辑思维能力较差的人来说也是可以从事的。可以到这边看看哈，互联网it学校
大数据需要的语言
J***a、Scala、Python和Shell
分布式计算
分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
分布式存储
是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
分布式调度与管理
分布式的集群管理需要有个组件去分配调度***给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。
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