對資料分析專家,掌握哪種語言對他們的日常工作效率最高?

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目前最熱門的行業是 大資料分析行業 ,那麼大 資料分析師 掌握哪種語言對他們的日常工作效率最高呢?今天先比較Java和 Python 的特點及優勢。

Java是計算機語言使用人數前三的語言,雖然在許多開發者心中的地位並不高,隨著時間的推移,其他計算機語言也逐漸弱化,java反而越來越強大。

首先,java是一種面向物件的語言,支援類別之間的單一繼承,但是介面可用於實現多重繼承。用java語言開發程式,需要使用面向物件的思想來編寫程式和程式碼。

其次,java的平臺不相關性的具體表現在於java是一種編寫、執行在各處的語言,所以用java語言編寫的程式具有良好的可移植性,而java的虛擬機器機制就保證了這一點。引進了虛擬機器之後,java語言就可以在不同的平臺上執行,不需要重新翻譯。

再次,Java語言的語法類似於C和C++語言,這使得許多程式設計師學習起來非常容易。對於Java來說,它摒棄了C++中許多難以理解的特性,比如過載、多繼承等,以及Java語言不使用指標,並加入了垃圾回收機制,從而解決了程式設計師需要管理記憶體的問題,簡化了程式設計過程,並將其應用於 大資料 分析領域。

Java語言的眾多特性使它在許多程式語言中佔據了很大的市場份額;特別是在當前大 資料分析 方面,國內的大資料分析人才缺口達到1千萬,所以2016年起國內各高校開始開設大資料專業。Java語言對物件的支援和強大的PI使程式設計工作更加簡單快捷,大大降低了程式開發成本。Java的一次編寫,到處執行是許多企業和程式設計人員採用它進行大資料分析的一大優勢。

談到Java,再談談Python。Python是一種指令碼程式語言,面向物件開源的指令碼程式語言。這是大資料分析領域的流行,也是非常適合大資料分析工作的重要原因。

1.Python使用方便,學習成本低,看起來優雅乾淨;

2.大量的Python標準庫和第三個庫都是強大的,既可以開發小工具又可以開發企業級的應用程式;

3.大量的Python標準庫和第三個庫都是強大的,既可以開發小工具又可以開發企業級的應用程式;

Python的一些基本特點如下:

1、編寫語法簡單

與傳統的C/C++、Java、C#等語言相比,Python對程式碼格式的要求還不夠嚴格,這種寬鬆使使用者可以更輕鬆地編寫程式碼,而不必在細枝末節上花費太多的精力,在大資料分析實操過程中,面對海量的大資料,不會增加大資料分析人員的難度係數。

2、開源性

與傳統的C/C++、Java、C#等語言相比,Python對程式碼格式的要求還不夠嚴格,這種寬鬆使使用者可以更輕鬆地編寫程式碼,而不必在細枝末節上花費太多的精力,在大資料分析實操過程中,面對海量的大資料,不會增加大資料分析人員的難度係數。

與傳統的C/C++、Java、C#等語言相比,Python對程式碼格式的要求還不夠嚴格,這種寬鬆使使用者可以更輕鬆地編寫程式碼,而不必在細枝末節上花費太多的精力,在大資料分析實操過程中,面對海量的大資料,不會增加大資料分析人員的難度係數。

3、Python是免費的

開放原始碼不等於自由,開放原始碼和自由軟體是兩個概念,只不過大部分開放原始碼軟體也是自由軟體;Python是一種既開放原始碼又免費的語言。

這世上總有一小撮人,他們要麼不慕名利,要麼為了達到某種目的,要麼不斷強化和改進Python,這樣的大資料分析也會逐漸變得更加優化和流暢。不要以為每個人都只想眼前的利益。總有一些精英會放長線釣大魚,總有一些極客會做一些很酷的事情。開放原始碼這一特性使其在大資料分析中得到充分應用。

現在很多網路應用平臺都是採用Java開發的,比如大型電商平臺、ERP平臺等等,可以說Java是一種經過市場驗證的可靠解決方案。Java的效能非常突出,這一點對大使用者量的網際網路平臺來說特別重要。未來Java的應用也會繼續存在很長一段時間,而且Java的使用者基數非常大,在未來很長一段時間內Java將依然是主流開發語言之一。目前來看,Java的前景還是不錯的。

隨著大資料的發展,更適合資料分析和 資料探勘 的Python應用會得到更廣泛的使用。目前,Python在登陸應用中已經開發了許多專案。

從目前的技術體系來看,目前有兩種常見的資料分析方法,一種是統計方法,一種是機器學習方法,離不開程式設計。資料分析任務通常基於平臺。例如,Smartbi是一個相對常見的資料分析平臺。在這些平臺上,可以使用Java和Python,也可以使用Scala和R等程式語言。不同的開發者可以根據自己的知識體系和技能樹選擇具體的程式語言。對於轉行的人或小白來說,選擇Smartbi進行大資料分析是一個非常好的方法。

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