数据科学和大数据技术学什么语言

『壹』 大数据专业主要学习什么语言

大数据专业需要学习哪些技术：

一、编程语言

想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。

二、Linux

学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业的层次，但是一定要掌握Linux系统的基本操作。能够处理在实际工作中遇到的相关问题。

三、SQL

大数据的特点就是数据量非常大，因此大数据的核心之一就是数据仓储相关工作。因此大数据工作对于数据库要求是非常的高。甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。

四、Hadoop

Hadoop是分布式系统的基础框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本等优点，从事大数据相关工作Hadoop是必学的知识点。

五、Spark

Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。可以用它来完成各种各样的运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等等。

六、机器学习

机器学习是目前人工智能领域的核心技术，在大数据专业中也有非常广泛的引用。在算法和自动化的发展过程中，机器学习扮演着非常重要的角色。可以大大拓展自己的就业方向。

互联网行业里大数据和云智能是当下最重要板块，企业借助大数据技术不仅能避免企业发展时会面临的各种风险，更能解决发展过程中所遇到的种种难题。近些年来大数据的公司越来越多，但是大数据人才需求还存在着很大缺口，为了响应市场需求未来我国还会需要更多的大数据人才。网络、阿里、京东等互联网高企依仗自身的强大技术和数据优势，均已将大数据作为企业的重要战略部署。

大数据专业未来就业方向解析：

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL.

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

大数据的特点就是能够灵活、快速、高效的响应各种市场需求。大数据的受众领域非常广泛，不仅改善着人们的社会活动和生活方式，运用好大数据技术还能为企业带了更多的商机和商业价值。大数据不仅与IT行业关系密切，众多行业都已经开始了大数据运营的布局，例如金融、医疗、政府等。撼地大数据就是以大数据技术为基础研发出了属于自己的大数据数智招商系统，为产业招商打造了一个精准招商服务云平台，极大的改善了现阶段产业园招商难的窘境。

『贰』 大数据应该学习什么语言

一般来说来大家很多都是从Java开始的，源Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、maprece等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
Java的方向也有很多，如JavaSE、JavaEE等，但是我们不是完全都要掌握的，一般大数据来说，我们只需要掌握Java的标准版本JavaSE就行。像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了。

『叁』 数据科学与大数据技术专业学什么

在高考填报志愿选择专业时，很多考生对数据科学与大数据技术专业学什么的问题很好奇。下面是由我为大家整理的“数据科学与大数据技术专业学什么 就业方向有哪些”。

数据科学与大数据技术专业学什么本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合游清迅型、应用型卓越人才。

主要课程：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计(统计学)、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析正则与处理，大数据管理、大数据实践等课程。

课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。

数据科学与大数据技术专业就业方向有哪些大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要来说的话，当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。

大数据开发工程师主要是基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。

毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造，神此政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

『肆』 大数据学什么语言

1、Python语言

十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow；随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取－读取－输出－循环（REPL）概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。

Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。

与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。

2、R语言

在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。各种行业的公司，例如Google，Facebook，美国银行，以及纽约时报都使用R语言，R语言正在商业用途上持续蔓延和扩散。

R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。

3、JAVA

Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。 “如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那么你会发现，Java是它们所有数据工程基础设施的基础语言，”Driscoll说。

Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。

『伍』 学大数据需要学什么语言

原则上大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，回比如java和.Net。
不论是hadoop，还是答数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础，一般有了几年java开发经验，转行做大数据会比较容易上手。
因此， 如果想从事大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。

『陆』 大数据专业会学到python语言吗

一般是会的，但是建议你还是看下你们专业的课程列表

『柒』 数据科学与大数据技术专业课程有哪些

数据科学与大数据技术专业课程有离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

数据科学与大数据技术专业主要学什么

数据科学与大数据专业的必修基础课程方面大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。

选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。

数据科学与大数据技术专业就业前景

数据科学与大数据技术专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。依据招聘网站给出薪资数据，目前国内人工智能相关岗位的应届毕业生的起薪基本都在10k—20k之间，毕业三年后人工智能岗位的技术人员，平均月薪在25k以上，基本实现薪酬翻番，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

『捌』 大数据专业主要学习什么语言

大数据专业主要学习的语言有
JAVA：这是入门基础，你要把这个学习懂了才能学好大数据不然你就是一头雾水。
Python：python语言主要适用于在数据挖掘领域以及写一些比较复杂的脚本上，它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效的面向对象编程
shell：是一个用C语言编写的程序，他是用户使用LINUX的桥梁，既是一种命令语言也是一种程序设计语言

『玖』 大数据主要学什么语言

java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的（当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天）。

一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景
二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。
说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。