为什么学习大数据需要具有java基础?

    /    2019-07-24

Python既是一种面向对象的编程语言又因为其简单、易学、开源、脚本语言范儿的“人设”,是一种既适合数据科学又适合大数技术从业者学习的语言。

如果你想学一门语言,可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑,从这几个角度看,学习Python都没有什么可挑剔的:

从语言的适用性看,Python有个外号叫“胶水语言”,就是说Python可以随意地组合它和其它程序,它可以作为一个中间处理模块的代码把其他代码“粘合”在一个工程里面,从而快速的部署和实施。除了在大数据和数据科学领域,它在web 前端开发等领域也有广泛应用。

从学习难易度来看,作为一个为“优雅”而生的语言,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里,Python简直就是一种“伪代码”。

从企业主来看,随便打开一个大数据开发的招聘JD,你就会发现不少企业招聘大数据开发工程师时,对具体编程语言的要求已经不再严苛,一般情况下你只要熟练掌握Java/C/Python中的其中一个即可以,毕竟软件工程师的的核心能力不是语言本身而是逻辑思考能力,况且现在中间件这么多,各种语言之间的适配和转换也越来越容易,企业需要的是解决问题,而Python was born for it。

就大数据技术而言,Java在PaaS和SaaS层都有非常多的实践和应用,如果你有Java基础,可以继续学好Java。如果你没有Java基础,又想往大数据技术方向发展,那么你或许可以考虑把Python作为你的First language。

在数据科学领域,尤其是在深度学习领域,Python是当仁不二的选择,具体可以看相关技术文章,此处不在赘述。

当然,任何语言都不是完美的,如果你把任何一门语言作为一个软件工程师的全部,你显然会喝了别人藏好的“毒”。如果你是一个拥抱变化,未来希望在数据工程和软件工程领域都有发展机遇的话,那么我建议你毫不犹豫的拥抱Python,并不断的尝试新的工具和技术。


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