Python好学吗
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java好学吗
笔者作为一个在一线互联网公司从事多年Java服务端的开发人员，也是从零基础一路学习过来的，根据自己的认知对您提的问题进行简单解答:Java到底好不好学答案是：不难学。很多人都以为编程是个很高深的东西，其实不然，真正学习了你会发现编程比你高中学的数理化要简单的多。说它不难呢，如果学深入了，还算有很多东西要学习，比如你学Java，后面可能要了解计算机组成原理、操作系统等底层知识，当然这些知识只要用心去了解，还是我们一般人都可以理解的。说到一门知识或技能好不好用，学习途径是很重要的，如果没有学习途径，有的时候一个很简单的知识都要花很久搞明白。我们是踩在巨人的肩上的，老一辈人给我留下了很多宝贵知识以及经验，所以我们的学习途径非常多。Java相关书籍：最传统的学习途径，优点就是知识点很全面，缺点就是有些知识点不单靠看书不好理解。推荐书籍：Java编程思想。Java相关视频教程：大部分程序员自学的途径，优点就是有老师带着学习，容易理解一些难理解的知识，但是大部分教程内容不全面，全面的需要付费。推荐视频：java入门高淇Java300集视频。Java官方文档：这一般是技术大佬选择的学习途径，优点就是很权威，缺点是英文文档居多，相对来说枯燥。很少人想读书一样去读，大部分作为像字典一样去查阅。Java相关技术文章：很多开发人员都有写技术博客的习惯，一是做学习或经验总结，二也是最重要的，就是展示个人实力（哈哈）。这种学习就需要自己去辨别技术文章的质量了，有的文章的确很棒，但是有的文章会误导人。推荐技术博客网站：CSDN、博客园。其实还有很多学习途径，就不一一列举了。这么多的学习途径，就算再难的知识也会变得并不是很困难，再说Java本来就算一门中等难度的高级编程语言，就更提不上有多难了。说这么多，都是在解释Java并没有这么难。如果您还是不相信，可以思考下为什么会诞生出这么多Java培训机构，而且培训的人好多都是高中、大专的同学，而且他们也会有比较不错的工作。很明显，学习Java的难度不大，起点也不高，只要你肯学，一定比高中学的数理化简单。笔者是一位热爱互联网、热爱互联网技术、热于分享的年轻人，如果您跟我一样，我愿意成为您的朋友，分享每一个有价值的知识给您。喜欢作者的同学，点赞+转发+关注哦！
大数据需要学编程吗
这是一个非常好的问题，也是很多大数据初学者比较关心的问题之一，作为一名大数据从业者，我来回答一下。首先，当前的大数据技术体系已经非常庞大了，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，对应的岗位包括大数据运维、大数据开发、大数据分析等，不同的岗位需要掌握不同的技术，所以初学者在学习大数据的时候，应该根据自身的知识结构和能力特点来选择一个学习方向。从大数据领域涉及到的岗位来看，大数据开发对于编程能力的要求比较高，所以如果要从事大数据开发岗位，应该重点掌握一下编程知识。目前大数据开发分为两大类岗位方向，其一是大数据平台开发，其二是大数据应用开发，大数据平台开发主要致力于大数据平台的搭建，而大数据应用开发则致力于大数据的行业应用。大数据平台开发对于从业者的技术要求比较高，需要具备丰富的开发经验，同时也要有较强的研发能力，近两年不少大数据方向的研究生比较愿意从事这一类岗位。大数据平台开发岗位往往集中在大型科技（互联网）公司，在产业互联网时代，大型科技公司会把大数据平台、物联网平台和人工智能平台等，作为重点的战略布局，在人才需求量上也会比较大。从岗位附加值上来看，大数据平台开发岗位的附加值还是比较高的，不仅体现在较高的薪资待遇方面，同时也会有广阔的发展空间。按照传统的岗位级别来划分，大数据平台开发类岗位往往属于研发级岗位，职业生命周期也会相对比较长。对于初学者来说，如果自身的知识结构比较健全，数学基础比较好，而且有一定的场景支撑（数据中心），那么完全可以走大数据平台研发路线。对于没有开发场景支撑的初级程序员来说，通过读研来走向大数据平台开发岗位，往往是比较现实的选择。相对于大数据平台开发岗位来说，大数据应用开发岗位的技术门槛要相对低一些，主要的开发任务是基于大数据平台来展开。目前Java、Python、Scala、R等编程语言在大数据应用开发领域有比较广泛的应用，相关的开发案例也越来越多，所以初学者会有一个比较好的学习体验。对于初学者来说，如果基础比较薄弱，可以从Java开始学起，然后大数据平台可以从Hadoop开始学起。相对于大数据开发岗位来说，大数据分析岗位对于编程的要求要相对弱一些，但是也是需要具备一定编程能力的，尤其是采用机器学习的进行数据分析。当然，大数据分析岗位的重点在于算法的设计，所以大数据分析岗位（算法岗）对于数学基础的要求比较高。另外，大数据分析岗位对于行业知识的要求也相对比较高。大数据运维岗位涉及到的细分岗位比较多，这些岗位对于编程的要求会比较少，但是掌握编程也能够在很大程度上提升工作效率。总之，在大数据领域不论是从事何种岗位，掌握编程知识都具有一定的必要性。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！
大数据具体是做什么
这是一个非常好的问题，也是很多人比较关心的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下。首先，要想解释清楚大数据具体有什么用途并不容易，一方面大数据本身需要有一个应用场景，另一方面要想应用大数据还需要具有一定的专业知识。随着当前云计算和物联网的不断发展，大数据应用场景正在不断得到完善和发展，相信在产业互联网时代，大数据的应用场景会全面铺开，大量传统行业领域也会逐渐开始具备应用大数据的基础。大数据的应用涉及到一个完整的产业链，虽然当前大数据的产业链依然需要完善和发展，但是总体结构上已经相对比较完整了，涉及到数据采集、数据分析和数据应用，这每一个环节都有价值增量，每一个环节也都有大量的从业岗位。数据采集是大数据的源头，数据采集的质量对于大数据本身的价值有非常直接的影响，目前行业领域内有大量的公司都在致力于数据采集，数据采集的价值增量空间是比较大的，但是这主要取决于数据采集的质量。早期的消费互联网时代，数据采集主要是通过Web系统实现的，随着移动互联网和物联网的发展，数据采集也开始向移动端转移，这些移动端采集的数据价值往往也比较高。数据采集之后，往往并不能直接应用，还需要一个数据分析的过程，数据分析也是数据价值化的重要环节，涉及到的技术含量也相对比较高。目前数据分析常见的有两种，一种是统计学，另一种是机器学习。数据分析能力对于数据的应用价值有非常直接的影响，所以数据分析未来的空间还是非常大的，对于很多普通职场人来说，掌握数据分析也会提升自身的职场价值。数据应用环节是大数据价值最为直接的体现，数据应用的目标对象可以是人，也可以是智能体，未来数据应用在智能体的价值空间会非常大。通过数据分析来制定各种运营策略，是当前互联网公司比较常见的运营，这个价值增量还是比较明显的。从大的发展趋势来看，大数据本身就代表了市场，这就是大数据一个非常重要的价值。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！
