java大数据分析
python吧，python 现在上手比Java要简单，工作也更多，祝你好运。
❷ 大数据需要学习java吗
当前大数据领域的岗位主要集中在三个大的方向，分别是大数据开发方向、大数据分析方向和大数据运维方向，其中大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，而且岗位附加值也比较高，目前几乎与算法岗持平了，所以如果未来要想从事大数据开发岗，那么学习一下Java还是很有必要的。
相对于大数据分析(算法)岗位来说，大数据开发岗位的竞争就没有那么激烈了，而且开发岗位对于从业者的学历要求也并不算高，本科生也可以从事开发岗，因此对于很多本科生来说，选择主攻大数据开发方向也是比较现实的选择。实际上，由于算法岗位的竞争比较激烈，现在很多研究生也会选择从事开发岗位，而且未来随着工业互联网的落地应用，大数据开发岗的人才需求量也会逐渐增加。
当前Java、Python、Scala、Go等编程语言在大数据开发领域的应用还是比较普遍的，由于Java语言的技术生态比较健全，所以很多开发团队更愿意采用Java语言来完成大数据开发，这也会在一定程度上降低开发风险，所以如果掌握Java语言，那么在大数据开发领域会有较多的就业机会。
❸ Java大数据未来有哪些优势，如何学习
大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，
0基础学习Java是没有问题的，关键是找到靠谱的Java培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：
1. 师资力量雄厚
要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业java技术性，也许的技术专业java技术性则绝大多数来自你的技术专业java教师，一个好的java培训机构必须具备雄厚的师资力量。
2. 就业保障完善
实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向java学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。
3. 学费性价比高
一个好的Java培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的Java教师领导并由Java培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。
希望你早日学有所成。
❹ java是做数据分析最好的方法吗
不算是。只要是计算机语言都可以做数据分析，但是因为python的特性，加上python的扩展生态，（有很多扩展包）更多的人选择用python，尤其是panda库。
资料补充：
做数据分析的人都知道，开展项目第一步就是建立工程并导入数据，所以数据分析师如何进阶，更好的学会使用数据集是非常重要的，为此，小编为大家精心整理了九个公开的数据科学项目的数据集，可供大家创建项目。
什么是数据集？
很多小伙伴们不知道什么是数据集。数据集实际上就是一种由数据组合的集合，又称为数据集合、资料集或资料集合。例如：
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这就是一组数据集。它涵盖了某一特定商品的某些信息，每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。这些特定的信息将对我们的需要做的数据报告起着关键性作用。
利用这些数据集进行分析，对数据分析师进阶是非常有帮助的。
有哪些公开的数据集可供练习？
1.ImageNet数据集：
ImageNet数据集主要用于机器学习以及计算机视觉研究领域。每条记录都包含边界框和相应的类标签。ImageNet为每个同义词集都提供了1000张图像，而且，你可以直接在ImageNet中查看图片网址。
2.COCO数据集：
COCO数据集是大规模的对象检测、分割和字幕的数据集，通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。该数据集具有针对80个对象类别的150万个对象实例。
3.鸢尾花数据集：
鸢尾花数据集是专门为初学者设计的数据集。借助这些数据，小白可以使用机器学习算法构建简单的项目。值得一提的是，该数据集中的所有属性都是真实的。鸢尾花数据集的大小很小，因此小白不需要对数据进行预处理。
所谓预处理，就是在处理数据之前，将数据进行整理和清除。比如，你现在正在做饭，你想找到胡椒粉，并把它洒到锅里。但是所有的作料都被你放到了一起，运气不好的话你要花很长时间才能找到胡椒粉。找到后，你准备撒到锅里，发现菜已经糊了。因此，我们事先要将作料摆放整齐，等做饭的时候才会更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集：
乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集是机器学习中最流行的数据集之一。此数据集基于对乳腺癌的分析。
5.Twitter情绪分析数据集：
情绪分析是自然语言处理（NLP）中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知，我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”，没准你还能浏览到他发表过的言论呢~
6.MNIST数据集：
MNIST数据集建立在手写数据上。该数据集易于初学者使用，有助于了解实际数据上的技术和深度学习识别模式。你无需花费太多时间对数据进行预处理。对于热衷于深度学习或机器学习的初学者来说，MINIST数据集是一个很好的选择。
7.Fashion MNIST数据集：
Fashion MNIST数据集建立在衣服数据上，可用于深度学习图像分类问题以及机器学习。该数据集易于初学者使用，你不需要花费太多时间在数据预处理上。同时，FashionMNIST数据集可以帮助你了解和学习实际数据上的技术和深度学习中的ML技术以及模式识别方法。
8.亚马逊评论数据集：
亚马逊评论数据集也是用于NLP（自然语言处理）的数据集。借助亚马逊评论数据集，你不仅可以了解到业务会出现的实质性问题，而且还能从中了解到近几年各种商品的销售趋势。没准研究着研究着，你也能开一家网店了。
9.垃圾短信分类器数据集：
垃圾短信分类数据集可以帮助你预测垃圾邮件。借助垃圾短信分类数据集，小白可以使用机器学习分类算法构建简单的项目。不仅如此，你还能学习到为什么你的手机能够自动识别出垃圾短信，想想就有些神奇呢~
❺ Java做大数据分析比Python做大数据分析有什么优势
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具
java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；
java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用java，可以Python，Scala，go语言等。
❻ Java大数据目前的就业前景怎么样
当前正处在大数据技术落地应用的初期，大数据作为产业互联网的重要技术方案必将在传统行业领域有广阔的发展空间，所以大数据行业的整体发展前景还是非常值得期待的。
Java是大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析领域经常采用的编程语言之一，由于Hadoop平台自身就是采用Java开发的，所以在Hadoop生态体系下，采用Java是一个比较普遍的现象，而且由于Java语言自身的生态比较健全，所以采用Java也会降低项目失败的风险。目前不少从事大数据开发的技术人员都是从Java程序员转到大数据领域的，这也是为什么Java在大数据开发领域比较流行的一个原因。
❼ python和java大数据都可以做数据分析，两者有什么区别，哪个更实用
大数据有开发和分析两个大方向
JAVA，更适合开发岗位，python，更适合分析方向
因为分析方向需要你对数学的操作更直接，python的语法，还有他的裤类使用都更接近于数学思维，而JAVA的编程思想是面向对象，所以他更适合做开发
❽ java与大数据分析有什么关系
大数据就是一个行业，实现同一个需求同样有多种工具可以选择，狭义一点以技术的角度讲，各类框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就这类技术生态圈来讲，还有各种中间件如flume，kafka，sqoop等等，这些框架以及工具大多数是用Java编写而成，但提供诸如Java，scala，Python，R等各种语言API供编程。
所以，大数据的实习需要用到Java，但是Java并不是大数据。
大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
❾ java好还是大数据好
大数据。大数据行业发展前景十分看好，未来发展机会也多。
就业前景
java就业面广，行业成熟，但是竞争也激烈，对于初级水平的java人员来讲，不太有优势，就业比较堪忧，而且可能薪资不会太高。
大数据是新兴行业，发展机会更大，目前大数据正在覆盖全行业，在细分领域的也在进一步发展，未来还将提供更多就业机会。而且大数据行业属于IT行业，薪资普通较高，其中熊猫岗位“大数据工程师”薪资更是可观。
大数据开发是大数据职业发展的方向之一，另一方面是大数据分析。
从工作内容，大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作，主要负责处理和大数据应用，结合大数据可视化分析工程师，挖掘出价值的数据，为企业提供业务发展支持。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。
大数据开发其实分两种：一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；再者就是对大数据处理系统本身进行开发。
第二类工作通常在大公司里才有，一般他们都会用自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
目前，1-2年左右经验的大数据工程师月薪轻松过万，一个有几年工作经验的工程师薪酬达到40~160万元每年不等。对于零基础入门学习大数据开发会有一定难度，首先要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，包括大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。
其中大数据基础知识包括数学、统计学和计算机；大数据平台知识是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主；而大数据场景是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。
❿ Java大数据主要学哪些内容
首先大数据的学习难度还是比较大的，如果想要学习的话，建议是本科毕业之后再学，因为大数据的学习股哟称重可能会用到大学学习的高等数学。然后来讲讲大数据主要要学什么内容。
大数据的主要课程内容包括：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。
北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍