大学数据编程语言,大学数据编程语言有哪些

1. 大数据专业应该学好哪几门编程语言？
2. 计算机行业的实际工作中，涉及数据结构和算法相关的多吗？光是编程语言厉害不行吗？
3. 不会编程语言能不能通过自学，然后在大数据、云计算、AI行业工作？

大数据专业应该学好哪几门编程语言？

大数据是我的主攻方向，我结合当前课题组和产业领域的实际情况来回答一下这个问题。

首先，大数据领域的方向非常多，如果按照数据流来进行划分的话，涉及到数据***集、整理、传输、存储、分析、应用和安全等多个环节，而每一个环节又有很多细分的岗位，这些岗位往往也需要从业者具有不同的技术栈。

从数据价值化的角度来看，大数据领域的岗位主要可以划分为五类，数据分析师、算法工程师、数据科学家、大数据开发工程师和大数据运维工程师。

数据分析师岗位的门槛比较低，而且很多任务并不关注技术细节，所以数据分析师所***用的编程语言也比较杂，其中R、Python、Scala和Sql这几门编程语言的应用更多一些。

算法工程师和数据科学家的岗位门槛相对比较高，编程语言作为一种工具并不算是这两个岗位的核心技能，但是掌握更多的编程语言确实也会适应更多的场景，其中Python、C++、java、Go这几门编程语言的应用更多一些。

大数据开发工程师更侧重业务功能的实现，大部分任务都是基于大数据平台来完成数据的业务流实现，所以编程语言的选择与大数据平台有比较直接的联系，其中Java、Python和Scala这三门编程语言的应用更多一些。

大数据运维工程师比较侧重大数据平台的平稳运行，整体的技术栈比较侧重操作系统、计算机网络、存储、虚拟化、容器等内容，编程语言的运用也比较多，其中J***a、Python和Go语言至少要熟练掌握一种。

最后，如果有大数据相关的问题，欢迎与我交流。

计算机行业的实际工作中，涉及数据结构和算法相关的多吗？光是编程语言厉害不行吗？

说实话，在程序员日常编码的过程中，涉及到数据结构和算法的地方不是太多。因为数据结构和算法其实在底层的编程语言的相关类已经帮你封装好了，很多时候你只需要调用编程语言的方法就好。

但是对于真正有技术的程序员来说，拥有好的数据结构和算法能力是非常重要的。有的时候，你需要用到算法以及数据结构的能力，去优化你的代码和以及性能。健壮且高效的代码是公司所需要的，所以光是编程语言厉害是不行的。

打个比方，你现在如果出去找工作的话，你会看到很多公司的招聘不只是只强调你的编程语言能力，同时在其他方面的能力，也有一定的要求。比如对于 J***a 框架的了解，对于大数据技术、或者 MySQL 数据库技术的了解等等，公司招聘的同学，是希望能够拥有综合技术实力的同学。

在数据结构和算法能力方面，工程类开发的同学可以不用那么注重，但是最基础的算法和数据结构你肯定是要懂的，比如***类、数据、HashMap、链表、树等数据结构的理解。这些基础的数据结构你平时编码肯定也会使用到。

同时，像排序算法、二叉树的遍历、图的遍历等等基础算法，你虽然不能一下写出来，但是你的脑海中应该对它们有一定的认识，最起码能够理解这些算法的含义，否则你以后再优化某个东西的时候，根本都不知道能用哪些算法来进行优化。

好的程序员，不仅仅能够对于编程语言熟练掌握和应用，同时能够对于计算机专业方面的基础知识掌握的非常好。其实我之前工作的时候，我的前老板就给我推荐了一个算法相关的书籍，这本书叫做《算法》，记得是用J***a语言写的，他当时给我话就是，要想往上爬的高，就要基础扎实，让我好好学学数据结构和算法。我现在有事没事就翻翻这本书。

其实程序员还是要全面[_a***_]吧，编程语言是一方面，但是编程语言大家都能够掌握，差异就在基础知识上面。你的基础比别人更加的牢固，那么你未来向上发展的加速度就会比别人快，同时定位问题时和开发代码时，你想的就会别人更加的全面，那么老板和公司也会更加的欣赏你，这样你才能更好的发展。

实际工作中数据结构和算法的内容很多很多，不过大部分都是使用轮子。轮子的意思就是别人写好的代码，我们拿来用。其实您可以看看网上很多视频教程，这方面的知识也是熟能生巧的。很多软件培训班的内容基本上都不太设计这方面，都是教导您怎么去使用这些技术。算法呢，就是实际编码过程中肯定会用到一些，这方面也没太多要顾虑的。工作之余可以在网上找一些题目刷刷题就行。主要还是要保持自己独立思考，多写代码，写的代码多了就熟能生巧了。编程语言厉害其实就是数据结构和算法这方面厉害，其实是一个意思来的。

说白点就是，如果您是为了找工作担心数据结构和算法这方面不过关，那么可以先找一些与这方面知识相关性比较少的工作。比如一些小程序开发，j***aweb,php等这方面的工作。如果您是要找C/C++方面的工作，那数据结构和算法这门科目，您就一定要过关的。不同的语言擅长的领域不一样，j***a，c#,php这方面的工作更倾向于业务型，如果您对于某一领域的业务很熟悉，那么使用这几种语言可以很好和快速给您帮助，并容易出成绩。举个例子，比如工厂ERP,MES，要求的是对于生产，库存，物料，以及生产制程等等业务要有了解，医疗类的His系统，要求的就是医疗的一些业务，流程，相关法律法规等等。而C/C++对应的一些工作岗位要求的都相对偏底层一些编码工作，那么这类的基础科目就变成比较重要了。

总的来说一些基本的算法比如什么冒泡排序，选择排序这类还是要懂。而数据结构最基本的链表，栈，队列，二叉树等基本知识也要会，这些知识照着书本上的代码敲几遍基本上都懂了。而更深入的一些算法内容比如opencv，opengl,caffe,tensorflow这些都是一些算法写好的开源库，我们直接拿来用并且使用的过程中慢慢学习里面的算法。踏踏实实写几年代码，这类问题其实您自己就能够给自己答案。

编程语言相当于刻刀，你各种技法玩儿得溜，但是真正想雕刻出一件好的作品，要有一个明确的想法，即怎么运用你的技法，最终做成的是一个什么样子。

所以数据结构和算法其实是比编程语言更重要的东西。怎样实现一个功能？你要思考的不是语言层面的东西，而是逻辑，“这个变量的值有几种可能？如果这个变量值为空，该怎么处理？”“嵌套循环的性能太差了，有没有办法优化一下？”“为了fix这个bug，方案A和B，哪个更好呢？”诸如此类。

沈阳***一线城市程序员一枚，通过个人经历来回答，不一定具有普遍性，但是相对来说可能是一部分程序员都经历过的。

首先，要看你在什么阶段，如果你是在校生，那么数据结构和算法必须要会，而且越厉害越好，这是你去大厂bat的敲门砖，因为校招的很多面试认为，大学唯一考量要给学生的水平那就是专业课，专业课里面比较有难度的就是数据结构。如果你是已经工作的程序员，那么就看你从事的行业了，我是做j***aweb的涉及数据结构和算法就很少，但是我有同学做搜索引擎的就需要的多了。

其次，看你想要达到什么高度，虽然我是做j***aweb目前工作中用的少，但是涉及深层次的源码，j***a语言中典型的hashmap，底层不仅涉及数据结构，还涉及数学知识，那么你要精通哪数据结构和算法就必须厉害。

最后有一点就是，编程语言很厉害的其实很多数据结构和算法都很厉害，这两个事情有些时候是相辅相成的，因为有些时候你想写出优秀的代码，精通数据结构是必不可少的。

不会编程语言能不能通过自学，然后在大数据、云计算、AI行业工作？

能！

每一个蓬勃发展的行业都不止是由技术人员组成的，因为你的产品需要设计、需要实现、需要推广、需要反馈，这个完整的产业链会催生大量的工作！

以AI为例，如果你想从事技术研发，可能你除了熟练掌握编程语言，更重要的是算法能力！

但是AI最终还是要落地、需要与产业结合，为社会创造价值、提高生产效率，所以必须要有人能够清晰AI是一个怎样的技术、能用在哪些场景、为社会带来什么改变。

所以后者可以是你的发力方向！

当然可以了，个人所了解的有许多大学期间没有接触编程的同学，在自己自学努力之后都能从事IA行业的工作。如果要能进入大数据，AI行业，则需要更加努力一些，因为其所需要的知识面会更宽，更深。这需要一定的时间积累，更加需要个人努力的自学。自学的内容要根据个人兴趣来不断的去扩展，因为在大数据，AI领域一般都需要一人多能，能达到全栈工程师那是最好了。这不是一蹴而就的事情。一定要有耐心，不断积累。

当然能通过自学来进入大数据和ai行业工作，这里我给大家分享一些Python和机器学习方面的资料。但是，相对于其他语言的开发，如J***a，C#，c等。会要难很多，因为像大数据，ai都是用算法堆起来的。

编程语言的话可以选择Python，Python容易上手，而且语法简单，相对于J***a和c同样的功能代码要少的多，Python更接近于人类语言。而且，Python的第三方库非常丰富，如果你做大数据方向像pandas，numpy，scipy，matplotlib等提供了非常快捷和丰富的大数据处理方法。这里我给大家都分享一点资料，具体获取方式，见最下方。

对于刚开始入门大数据和ai行业，我建议先从应用开始，不要去研究算法，不然你可能会掉到坑里去，而且从时间花费上还需要更多，更有可能你看了半天，还是一脸懵逼。虽然说是应用，但是你必须要知道这种算法的适应场景以及它的优缺点，所以还是需要一点数学基础的，不然到时候你都不知道选择哪种算法。关于这方面的教程我也有一些

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