新手如何选择合适的大数据开发语言
新闻来源：优漫教育
日期：2021-06-26
据我们所说，零基础的同学学习大数据开发不能急于求成，要分阶段分步骤逐步完成。
大数据迅速发展的今天，许多人选择加入大数据学习阵营，课后从哪里开始，如何选择合适的开发语言做与大数据相关的事情，这是一个值得我们关注的话题，在面临八门派的“开发语言”和“分析软件”时，科多大数据带着您一起来看看我们自己该如何选择？
首先给出一个结论：在工作场所，学习任何一种技巧，首先要考虑工作需要本身，其次要考虑职业发展，最后才需要兴趣和好奇心。倒转一转，不但学习效率不高，而且还可能一只竹篮打水，浪费时间。当然，这些工具也足以满足竞争的技能要求，而竞争的核心并不在于不使用更高级的编程语言，而是它们只是一种解决问题的方式，关键在于能够快速上手，并能解决需求痛点。
因此，在这种情况下，想要学习新技能，引进新技术，最大的前提就是现有的业务需求已经得到了解决，并且能够得到业务的支持和信任，这样在技术的推进过程中才会有时间去摸索，有机会去尝试。要不然你也只能学个皮毛。
一、作为一名数据小白，应该先学会什么数据技巧？
毋庸置疑，在这个时候，你首先要把“进入”作为首要目标，不要太过急躁，要优先学习SQL,Excel,SPSS,PPT，这样你就有机会进入一个能够接触到数据，开始进行数据分析并试图写报告的平台。使用这一跳板，你就可以朝“成长”的方向前进。
二、大数据分析(包括分析师、产品经理)，应该学习哪些数据技能？
这个时候你需要进一步提高自己的专业技能，这样才有机会更了解数据，训练感觉，写出更深入的分析报告，甚至是下一步的工作。因此，你需要一把剑，我将优先推荐Python，为日后学习其他语言(Java,Scala)节省时间。此外，作为数据开发，首先应该掌握哪些数据技能？
建议你先到Java工程师学习，掌握一定的专业技能，然后再考虑从事大数据开发。自然，这样的时间成本也许还挺高，而且现阶段开源这个技术框架基本稳定，容易上手。
三、作为数据挖掘，首先要学会哪些数据技巧？
数据挖掘这一职位，与算法工程师严格区分开来，前师是偏重业务、重数据、重实践的岗位，通俗易懂就是在大数据中发掘经济价值。因此，大多数数据挖掘工程师，首当其冲的痛点就是需要思考一个问题：如何把这套以前熟练的技术和流程与「大数据」和「商业」结合起来。
不要想着使用PythonR来直连生产环境的数据进行分析，许多平台上都有Blockchainer，并且不允许本地环境与生产环境直接交互。就算你加载到了数据线上，但仅仅凭着像YaFrame这样的操作，我想很难分析出数据的价值，更别说单次操作的效率了。在做数据挖掘工作时，除了思考模型的效果提升外，还要考虑清楚自己后期将如何去与在线业务相结合，以及其计算效率和自动化工作。所以，建议优先考虑分布式机群的计算方式，如果平台缺少团队和资金，或师单独增加机器计算资源，优化模型的计算效率，或师考虑更换工作环境。
最终，对于大多数的数据挖掘工程师来说，必须强化SQL、Excel的使用，这是最基本和最重要的。当然，最重要的是要以实际操作为主，结合项目的实际情况来检测，在做项目的过程中找出bug来解决问题，才能抓住技术本身的核心要点，更多的大数据、人工智能数据分析师等培训信息，欢迎咨询优漫动游官网。
