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学大数据需要学哪种语言好？

当下俨然已经是大数据时代，你知道什么是大数据吗?大数据(BigData)又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前学大数据的人数是越来越多，大家都知道学大数据之前需要学习一门计算机编程语言，那么学什么好呢?跟IT培训一起来关注下吧。

计算机编程语言的种类，是真不少，当下比较受欢迎的就属Java、C/C++、PHP、python、R等等，那么学大数据到底需要学什么语言好呢?其实，现在学大数据的人大部分都是选择学Java，大数据培训机构也是把先教Java然后再教大数据，那么学大数据为什么先学Java语言好呢?

学大数据需要学什么语言好?Java语言好，原因如下：

1.Java功能强大、简单易用

Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一，它不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

2.Java拥有极高的跨平台能力

Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等与传统的编程语言，如C、C++相比，Java能够更加容易上手，而比之微软平台的开发语言，如VB、MFC等，则有着跨平台运行的能力，尽管Java没有能够完全实现最初的一次编程、随处运行的口号，但是Java相比於其它较早的编程语言，仍然拥有极高的跨平台能力。

3.大数据跟Java息息相关

Java除了以上特性还有很多其他计算机编程语言无法比拟的特性，大数据跟Hadoop密切相关，而Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程，那么学大数据，当然首选Java语言。

大数据专业主要学什么？

大数据专业是近年来新兴起的一个学科，也是目前就业前景非常好的专业。那么大数据专业主要课程都有什么呢？下面小编为大家详细盘点一下相关信息，供大家参考。

1大数据专业学习课程都有哪些

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：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。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

2大数据专业就业方向

1.数据工程方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

2.数据分析方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

中软卓越php大数据课程学哪些知识，谁说一下。

首先是向了解PHP呢还是大数据呢？不过想都拿下的话，不是一朝一夕的，步子迈得太大，不好，技在于精而后于多。

先说PHP：最基本其实就是web前端基础；第二的话包括PHP语言基础、Ajax、数据库强化、运行环境及配置、面向对象OOADUML等；第三就是主流框架的掌握了，Smarty、PDO等

再说大数据：

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。

hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段：Python、Scala。

大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

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