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scala 数据分析 优势

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大数据数据收集阶段:python，scala 。同时，Scala是大数据处理平台Spark的实现语言，Java开发人员Scala指南:apachespark构建计算器意味着什么？如果想转到数据分析大数据行业，数学专业，实际上是做数据相关的工作优势 ， 比如数据分析，数据挖掘 。

1、数据挖掘要知道的编程基础知识SQL:熟练使用数据库是任何数据挖掘者的必备技能 。C:有很多标准的模板库和机器学习模型库 ， 很容易编程实现 。Python:对字符串处理有比较大的优势，是解释性语言，实现简单，有很多开源机器学习模型库的支持 ， 可以处理大规模数据 。Matlab:有强大的矩阵运算，也是解释性语言 。有很多成熟的库可以直接调用，支持数据结果的可视化表示，但是处理的数据量有限 。

【scala 数据分析 优势】Java:是应用最广泛的编程语言，有很多社区互相交流 。编程灵活高效 ， 但缺点是实现功能的代码量大(相对于其他数据挖掘编程语言) 。Scala:一种具有面向对象风格、函数式风格和更高级并发模型的编程语言 。同时，Scala是大数据处理平台Spark的实现语言 。关于数据挖掘需要知道的编程基础知识，青藤边肖就在这里和大家分享一下 。

2、大数据专业主要学习什么语言?大数据的各大语言主要是java和python，知识点多，难度大，入门门槛高 。建议本科学历学习！大数据的学习内容主要包括①JavaSE核心技术；②Hadoop平台核心技术 ， Hive开发，HBase开发；③Spark相关技术和Scala基本编程；(4)掌握Python的基本用法，核心库的使用，Python爬虫，简单性数据分析；了解Python机器学习；⑤大数据项目开发与实战、大数据系统管理优化等 。

Hadoop: Hadoop: Hadoop概念，版本，历史，hdfs的工作原理，纱线介绍，组件介绍 。大数据存储阶段:hbase，hive，sqoop 。大数据架构设计阶段:flume distributed，zookeeper，kafka 。大数据实时计算阶段:mahout，spark，storm 。大数据数据收集阶段:python，scala 。

3、我是数学专业想要做数据这块,是学大数据好还是python好大数据和Python其实都是不错的选择 。不过就目前市场上的发展情况来看，还是学习Python比较好，因为相比其他语言，Python语法简单，功能强大，简单易用，更适合初学者学习 。同时Python的开发效率很高 ， 其他语言的几行代码Python就能搞定 。同时，Python是数据分析、人工智能等领域的首选语言，应用范围广，岗位多，工作机会多，待遇好 。

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