java大數據分析
python吧，python 現在上手比Java要簡單，工作也更多，祝你好運。
❷ 大數據需要學習java嗎
當前大數據領域的崗位主要集中在三個大的方向，分別是大數據開發方向、大數據分析方向和大數據運維方向，其中大數據開發崗位的人才需求量相對比較大，而且崗位附加值也比較高，目前幾乎與演算法崗持平了，所以如果未來要想從事大數據開發崗，那麼學習一下Java還是很有必要的。
相對於大數據分析(演算法)崗位來說，大數據開發崗位的競爭就沒有那麼激烈了，而且開發崗位對於從業者的學歷要求也並不算高，本科生也可以從事開發崗，因此對於很多本科生來說，選擇主攻大數據開發方向也是比較現實的選擇。實際上，由於演算法崗位的競爭比較激烈，現在很多研究生也會選擇從事開發崗位，而且未來隨著工業互聯網的落地應用，大數據開發崗的人才需求量也會逐漸增加。
當前Java、Python、Scala、Go等編程語言在大數據開發領域的應用還是比較普遍的，由於Java語言的技術生態比較健全，所以很多開發團隊更願意採用Java語言來完成大數據開發，這也會在一定程度上降低開發風險，所以如果掌握Java語言，那麼在大數據開發領域會有較多的就業機會。
❸ Java大數據未來有哪些優勢，如何學習
大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，
0基礎學習Java是沒有問題的，關鍵是找到靠譜的Java培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：
1. 師資力量雄厚
要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業java技術性，也許的技術專業java技術性則絕大多數來自你的技術專業java教師，一個好的java培訓機構必須具備雄厚的師資力量。
2. 就業保障完善
實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向java學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。
3. 學費性價比高
一個好的Java培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的Java教師領導並由Java培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。
希望你早日學有所成。
❹ java是做數據分析最好的方法嗎
不算是。只要是計算機語言都可以做數據分析，但是因為python的特性，加上python的擴展生態，（有很多擴展包）更多的人選擇用python，尤其是panda庫。
資料補充：
做數據分析的人都知道，開展項目第一步就是建立工程並導入數據，所以數據分析師如何進階，更好的學會使用數據集是非常重要的，為此，小編為大家精心整理了九個公開的數據科學項目的數據集，可供大家創建項目。
什麼是數據集？
很多小夥伴們不知道什麼是數據集。數據集實際上就是一種由數據組合的集合，又稱為數據集合、資料集或資料集合。例如：
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這就是一組數據集。它涵蓋了某一特定商品的某些信息，每一列代表一個特定變數。每一行都對應於某一成員的數據集的問題。每個數值被稱為數據資料。對應於行數，該數據集的數據可能包括一個或多個成員。這些特定的信息將對我們的需要做的數據報告起著關鍵性作用。
利用這些數據集進行分析，對數據分析師進階是非常有幫助的。
有哪些公開的數據集可供練習？
1.ImageNet數據集：
ImageNet數據集主要用於機器學習以及計算機視覺研究領域。每條記錄都包含邊界框和相應的類標簽。ImageNet為每個同義詞集都提供了1000張圖像，而且，你可以直接在ImageNet中查看圖片網址。
2.COCO數據集：
COCO數據集是大規模的對象檢測、分割和字幕的數據集，通過大量使用Amazon Mechanical Turk來收集數據。該數據集具有針對80個對象類別的150萬個對象實例。
3.鳶尾花數據集：
鳶尾花數據集是專門為初學者設計的數據集。藉助這些數據，小白可以使用機器學習演算法構建簡單的項目。值得一提的是，該數據集中的所有屬性都是真實的。鳶尾花數據集的大小很小，因此小白不需要對數據進行預處理。
所謂預處理，就是在處理數據之前，將數據進行整理和清除。比如，你現在正在做飯，你想找到胡椒粉，並把它灑到鍋里。但是所有的作料都被你放到了一起，運氣不好的話你要花很長時間才能找到胡椒粉。找到後，你准備撒到鍋里，發現菜已經糊了。因此，我們事先要將作料擺放整齊，等做飯的時候才會更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集：
乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集是機器學習中最流行的數據集之一。此數據集基於對乳腺癌的分析。
5.Twitter情緒分析數據集：
情緒分析是自然語言處理（NLP）中最常見的應用程序之一。你可以使用Twitter情緒分析數據集建立基於情緒分析的模型。眾所周知，我們的川普同志可以說是Twitter的常駐「相聲演員」，沒准你還能瀏覽到他發表過的言論呢~
6.MNIST數據集：
MNIST數據集建立在手寫數據上。該數據集易於初學者使用，有助於了解實際數據上的技術和深度學習識別模式。你無需花費太多時間對數據進行預處理。對於熱衷於深度學習或機器學習的初學者來說，MINIST數據集是一個很好的選擇。
7.Fashion MNIST數據集：
Fashion MNIST數據集建立在衣服數據上，可用於深度學習圖像分類問題以及機器學習。該數據集易於初學者使用，你不需要花費太多時間在數據預處理上。同時，FashionMNIST數據集可以幫助你了解和學習實際數據上的技術和深度學習中的ML技術以及模式識別方法。
8.亞馬遜評論數據集：
亞馬遜評論數據集也是用於NLP（自然語言處理）的數據集。藉助亞馬遜評論數據集，你不僅可以了解到業務會出現的實質性問題，而且還能從中了解到近幾年各種商品的銷售趨勢。沒准研究著研究著，你也能開一家網店了。
9.垃圾簡訊分類器數據集：
垃圾簡訊分類數據集可以幫助你預測垃圾郵件。藉助垃圾簡訊分類數據集，小白可以使用機器學習分類演算法構建簡單的項目。不僅如此，你還能學習到為什麼你的手機能夠自動識別出垃圾簡訊，想想就有些神奇呢~
❺ Java做大數據分析比Python做大數據分析有什麼優勢
Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍，這就是Python作為數據分析的原因之一，python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具
java是計算機的一門編程語言；可以用來做很多工作，大數據開發屬於其中一種；大數據屬於互聯網方向，就像現在建立在大數據基礎上的AI方向一樣，他兩不是一個同類，但是屬於包含和被包含的關系；
java可以用來做大數據工作，大數據開發或者應用不必要用java，可以Python，Scala，go語言等。
❻ Java大數據目前的就業前景怎麼樣
當前正處在大數據技術落地應用的初期，大數據作為產業互聯網的重要技術方案必將在傳統行業領域有廣闊的發展空間，所以大數據行業的整體發展前景還是非常值得期待的。
Java是大數據平台開發、大數據應用開發和大數據分析領域經常採用的編程語言之一，由於Hadoop平台自身就是採用Java開發的，所以在Hadoop生態體系下，採用Java是一個比較普遍的現象，而且由於Java語言自身的生態比較健全，所以採用Java也會降低項目失敗的風險。目前不少從事大數據開發的技術人員都是從Java程序員轉到大數據領域的，這也是為什麼Java在大數據開發領域比較流行的一個原因。
❼ python和java大數據都可以做數據分析，兩者有什麼區別，哪個更實用
大數據有開發和分析兩個大方向
JAVA，更適合開發崗位，python，更適合分析方向
因為分析方向需要你對數學的操作更直接，python的語法，還有他的褲類使用都更接近於數學思維，而JAVA的編程思想是面向對象，所以他更適合做開發
❽ java與大數據分析有什麼關系
大數據就是一個行業，實現同一個需求同樣有多種工具可以選擇，狹義一點以技術的角度講，各類框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就這類技術生態圈來講，還有各種中間件如flume，kafka，sqoop等等，這些框架以及工具大多數是用Java編寫而成，但提供諸如Java，scala，Python，R等各種語言API供編程。
所以，大數據的實習需要用到Java，但是Java並不是大數據。
大數據是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
❾ java好還是大數據好
大數據。大數據行業發展前景十分看好，未來發展機會也多。
就業前景
java就業面廣，行業成熟，但是競爭也激烈，對於初級水平的java人員來講，不太有優勢，就業比較堪憂，而且可能薪資不會太高。
大數據是新興行業，發展機會更大，目前大數據正在覆蓋全行業，在細分領域的也在進一步發展，未來還將提供更多就業機會。而且大數據行業屬於IT行業，薪資普通較高，其中熊貓崗位「大數據工程師」薪資更是可觀。
大數據開發是大數據職業發展的方向之一，另一方面是大數據分析。
從工作內容，大數據開發主要負責大數據的大數據挖掘，數據清洗的發展，數據建模工作，主要負責處理和大數據應用，結合大數據可視化分析工程師，挖掘出價值的數據，為企業提供業務發展支持。大數據數據開發工程師偏重建設和優化系統。
大數據開發其實分兩種：一是編寫一些Hadoop、Spark的應用程序；再者就是對大數據處理系統本身進行開發。
第二類工作通常在大公司里才有，一般他們都會用自己的系統或者再對開源的做些二次開發。這種工作對理論和實踐要求的都更深一些，也更有技術含量。
目前，1-2年左右經驗的大數據工程師月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的工程師薪酬達到40~160萬元每年不等。對於零基礎入門學習大數據開發會有一定難度，首先要學習Java語言打基礎，然後進入大數據技術體系的學習，包括大數據基礎知識、大數據平台知識、大數據場景應用。
其中大數據基礎知識包括數學、統計學和計算機；大數據平台知識是大數據開發的基礎，往往以搭建Hadoop、Spark平台為主；而大數據場景是目前大數據的重要應用，這些場景包括很多領域，比如金融大數據、交通大數據、教育大數據、餐飲大數據等等，這些場景應用的背後也需要對行業知識有一定的了解。
❿ Java大數據主要學哪些內容
首先大數據的學習難度還是比較大的，如果想要學習的話，建議是本科畢業之後再學，因為大數據的學習股喲稱重可能會用到大學學習的高等數學。然後來講講大數據主要要學什麼內容。
大數據的主要課程內容包括：
①JavaSE核心技術；
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；
③Spark相關技術、Scala基本編程；
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。
你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。
北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍