大数据编程语言开发,大数据编程语言开发方法

1. 学习大数据开发，需要掌握哪些开发语言？
2. 如何入门大数据（数据挖掘方面）？

学习大数据开发，需要掌握哪些开发语言？

1、java

Java是开发需求最多的编程语言之一，JAVA和大数据关系很密切，大数据框架的编写支持很多开发语言，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的J***a语言编写。

J***a是学习大数据的编程基础，大数据以J***a技术为基础，在熟练掌握了J***a技术以后，再学习大数据的相关技术会容易很多。

2、Scala

Scala是一门现代的多范式编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。相比与J***a，Scala的语法更容易掌握。Scala运行在J***a虚拟机之上，可以直接调用J***a类库。

大数据Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架，和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地***对象一样轻松地操作分布式数据集。

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大数据开发零基础需要学习什么内容？（1）J***a、大数据基础

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大数据开发所用的需要有J***a、Python、Scala、R等

J***a和Python主要用于Hadoop平台的编程语言，而Scala则用于Spark平台下。

大数据无疑是近年来很火的专业，我们的生活中也逐渐的感觉到了大数据带来的***！学习大数据也是很多人的打算，但是作为初期入门的人来说也不需要学习太多的语言J***A和scale就可以了，就可以做一些大数据开发的工作了，以后要想更好的发展在学习其他语言已经相匹配的知识！

下图为大数据生态

要是先全部学完全部的需要那估计花的时间就要成倍的增加了，其实J***A和scale也不需要学的很深，只要会一些简单的开发，看的懂代码就可以了，主要目的是学习大数据开发，不要本末倒置！

如何入门大数据（数据挖掘方面）？

1） 定义您的业务目标

实现智能数据发现的第一步是定义您的业务目标，这样您就能将流程集中在正确的信息上。为此，您可以与关键利益相关者和团队成员会面，并开始对话，确定业务的主要战略目标以及跟踪进度和衡量成功所需的指标。

这个过程的这一阶段也有利于让公司中的每个人都参与到数据发现过程中来，并在您的组织中建立强大的数据驱动文化。

2） 确定您的痛点

在定义目标之后，是时候确定您的痛点或阻碍您成为更智能、更智能的商业实体的障碍了。虽然每个组织本质上是不同的，一个大小肯定不适合所有，但有很多痛点经常从一个组织交叉到另一个组织。下面是一些示例：

这听起来很熟悉吗？在您的组织内实施新的创新商业智能或仪表板工具将有助于解决大量此类障碍，通过这些数据发现步骤的方式也有助于解决这些障碍。

基础知识：

编程语言，数据结构和[_a***_]，操作系统和网络编程（数据库相对而言问的比较少），前两部分非常重要！

机器学习很火，个人理解的机器学习主要有三个方向（按照岗位要求分）：数据挖掘，自然语言处理和深度学习。数据挖掘主要是搜索排序，反***，个性化推荐，信用评价等；自然语言处理主要是分词，词性分析等；深度学习主要是语音和图像识别。

什么是数据挖掘？数据挖掘的一般过程是怎样的？

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首先数据挖掘还是需要一些理论基础。常见的算法如分类，回归，聚类等算法要熟悉，再深入了还有学习数学，尤其是线性代数（推荐国外翻译的《线性代数及其应用》第五版 [美] 戴维 C.雷 / [美] 史蒂文 R.雷 / [美] 朱迪 J.麦克唐纳 机械工业出版社，看过最好的线代书）。

理论基础知识之外，要有实际落地的能力，用什么软件。

建模的分为商业版和开源免费版

1-商业版软件

SPSS Moderler，

SAS EM挖掘模块，

2-开源的挖掘软件也有很多

1.Weka（需要j***a编程基础），

2.当今最火的Python scikit-learn建模模块（常3见算法都有）

3.RapidMiner

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