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建议先学习Java编程，然后在逻辑代码之后对逻辑代码有一定的了解。
threshold.big数据比Java高一些，因为除了数据库的操作外，要了解有关大数据生态的知识，有必要分发知识，仓库，中间件和其他知识。。它不需要您拥有很多机器学习算法和数学知识。就像机器学习算法和数学知识一样，要进行脾气和沉淀需要很长时间，因此使用了大多数研究生和博士博士生。
高薪。这就是大多数人学习的原因。在同一家公司的相同水平，普通开发职位和大数据开发工资仍然是一级的原因，这取决于公司。
在我的学习小组中，有一些传统企业或国家拥有的企业的高级开发商，但他们也感到困惑和担心自己的职业。当他们经常讨论该小组中的某些分布时。因为他们长期以来一直在企业中一直是粗鲁的，所以他们现在与互联网技术的发展有差距，无论是渴望还是恐惧。
促进您现有职位的发展。学习小组中的许多人都问，我的前端学习大数据有什么用途？我从事操作和维护，我可以帮助我学习大数据吗？等。
大数据+现有位置是一种趋势。当大数据出现时，您需要做一些静态或一些缓存机制吗？会有一些蜂巢和hadoop可以进行可视化或与后端进行可视化或停靠。它更有利吗？有必要在后端学习一些大数据。例如，分布式和缓存相关的数据存储和与传输相关的数据存储和与Kafka相关的数据存储和传输，Zookeeeper对于高级Java来说是必须的，因此您可以直接在现有公司需要转换时直接去。集群操作和维护，节点操作和每个大数据平台上的维护，这不是一个趋势吗？
我什么都没学。我认为该公司现在不使用。当公司想使用它时，您将是一个负责人或给您晋升和薪水。您可以尝试一下，因为这个成本很小，知道根源和了解。不，招募会议的人过来了，您很危险。
人工智能到机器学习的快捷方式。随着技术的进步，包括硬件和软件，使用机器学习的阈值将变得越来越低，为什么在这里强调。随着硬件的进步，许多算法被封装，并且可以由傻瓜操作。我们只需要向他提供数据。
这是我个人的想法，希望为您提供帮助。
大数据。
一种是要注意整个网络计划?另一个是专注于数据分析，但是目前，大数据一直在炸热，数据是信息时代的金钱。因此，大数据甚至更高。但是，如果没有网络，则只能使用硬盘测试更多数据。
对于初学者来说，Python将更加友好，易于学习，并且易于找到工作。使用Python开始开始，然后开发从大数据的方向学习。Java和Python是编程语言，三种可以直接比较。尽管Java和Python是编程语言，大数据是技术系统的一般术语并且是开发方向，但是在未来的开发和应用中，这三个是相关的。Java是学习大数据的基础。从这个级别，如果您选择大数据方向，则必须学习Java。
大数据目前处于应用阶段，开发也很乐观。Java和Python也是人工智能开发领域常用的编程语言中的第二种。学习这两种语言之一。在未来的前景中，前景非常好；Python支持功能编程和面向OOP对象的编程，这些编程可以承受任何类型的软件的开发。因此，传统的软件开发，脚本编写和网络编程都是标准功能。作为开发语言，Python相对简单且广泛使用，几乎可以在各个领域中应用。作为开发语言，Python相对简单且广泛。Qianfeng Education拥有多年的Python培训服务经验，采用了全面的赠款高质量和高质量的体验培训模型，具有国内综合教学管理和学生服务，帮助更多帮助更多学生实现高昂的梦想。
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