数据挖掘用java还是c（数据挖掘用什么）

程序员应该选择java还是c#?

1、选择c++还是选择java企业应用，Java统治地位，互联网公司用Java的蛮多，如果不用Java一般也不会用C#，。综上所述，如果想选择一门语言入门互联网行业，那么选择java是非常明智的，也可以去招聘网站上去看，java程序员的需求非常大。

2、如果是要打算快点找工作，那就JAVA（虽然JAVA的学习路线比较长，但是相对C来说算短的了），但是大学选专业，个人觉得可以凭兴趣，可以先简单了解两个语言，然后再选择。从小编的角度来看的话我觉得最好还是两个都学，毕竟风格大不一样，多了解一门语言还是好的，是否需要学C，取决于你对“学好”的定义。

3、其实这不应该是我们真正的主题，而且入了行的也很少会java还是c#这么比，但初学的，java和c#往往就代表了两大流派，java代替了j2ee，c#代替了.net，ok，没有关系，这么作为title，不影响我们说事。如果从语言的角度上来讲，c#毫无疑问胜出，易用、门槛低、优雅、较为简洁。但java和c#的语言特性是相似的。

大数据分析一般用什么工具分析?

1、大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。

2、六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。

3、大数据分析工具有：Hadoop、Spark、SQL Server Analysis Services 、Tableau、Power BI等。Hadoop是一种用于处理大数据的开源软件框架，可以存储和分析大量数据。它提供了分布式文件系统，能够处理各种类型的数据存储需求。此外，Hadoop还具有强大的数据处理能力，支持多种数据分析工具和应用。

4、FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。

5、Storm，作为开源实时计算系统，为Hadoop的批量数据提供了强大而稳定的处理能力。它易于编程，支持多种语言，适用于实时分析、机器学习等应用场景。 Storm的容错性和高吞吐量使其在众多企业中得到了广泛应用，如Groupon和阿里巴巴。

学python和java哪个好(python和java哪个更好学)

就目前这种情况来说，Python发展前途更好一点，不过虽然java没有之前发展那么火爆了，但是java的应用数量还是最高的，在市场上已经拥有了非常稳固的地位。而Python的话跟之前的java是比较相似的，正在快速的发展，也独具自己的优势。

如果你立志成为程序员的话，建议先学java。千锋教育有线上免费Java线上公开课。因为Java的发展前景很好，尤其随着因特网和IT产业的不断发展，Java技术的应用范围也是越来越广。Python比java要简单一些，对于零基础学员来说，学Python更好上手，所以建议先学Python。

可以考虑学习python，毕竟现在社会环境对python编程十分有利，而且学习简单，很容易获得高薪；对于有编程基础，且对Java感兴趣的，也可以学习Java编程，Java是一门很完善的编程语言，应用十分广泛，也是一个好选择。

学习难度 Python上手简单，语法清晰，同时有丰富且免费的支持库，对新手来说非常友好。Java是基于c和C++被优化过的语言，学习起来需要有一定的逻辑思维和较强的理解能力，比较适合有理工类学习经验或从业经验的人去学习。

java和python哪个好学Java和Python都相对好学，但各有特点。语言特性的简要比较Java和Python都是高级编程语言，有着各自的优势和特点。

如果是一个初学者或者希望快速实现简单的功能，Python可能是更好的选择。Python的语言简洁易懂，上手容易，而且开发效率高。而Java则更适合用于开发大型、复杂的系统，特别是在需要跨平台运行和保证稳定性和可靠性的场景下。

大数据学习需要什么基础,我没有基础,能学习吗?

可以是可以，但是有一定的难度，大数据相对来说更适合有基础的人学习，懂Java的人学习起来相对轻松很多，大数据学习一定要有方向，可以按照路线图的顺序学习，多问、多思考、多练，熟能生巧，学习就是一个不断重复的过程。

新手学习大数据需要具备基础六数据可视化 数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop，还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。

计算机编程语言的学习。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

大数据相对来说更适合有基础的人学习，如果做过Java或者是懂Java的人比较适合，没有基础学大数据是有一定难度的，选择大数据培训机构的时候重点关注机构的口碑情况，除了口碑还要看看师资力量、就业信息、课程详情、费用等等方面，希望你早日学有所成。

第一步：对于大数据的基本认知学习大数据，首先要明白大数据是什么，其未来的发展方向和应用场景有哪些？当然，很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平，这样考虑固然无错，但是对于深刻理解大数据却并无实际意义。

数据挖掘工业界,R和Python到底谁用的比较多

从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。

如果你主要进行统计分析和数据挖掘，并且需要在这些领域进行深入的研究和工作，那么R语言可能是更好的选择。而如果你需要一种通用语言来处理各种任务，包括Web开发、数据分析等，那么Python可能更合适。此外，个人的编程经验和团队的技术栈也是选择的重要因素。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

选择R语言还是Python，很大程度上取决于你的具体需求和项目要求。如果你主要进行统计分析、数据挖掘和预测建模，R语言可能是更好的选择。如果你需要处理更大规模的数据、开发Web应用或进行其他类型的软件开发，Python可能更适合。总结：R语言和Python都是强大的编程语言，各有其独特优势。