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进行数据分析采用Python语言好还是J [复制链接]

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首先,随着大数据技术的落地应用,数据分析作为大数据的常见任务会逐渐增多,未来不仅IT(互联网)行业会需要进行大量的数据分析,传统行业领域也会逐渐释放出大量的数据分析任务。

从当前的技术体系来看,目前常见的数据分析方式有两种,一种是统计学方式,另一种是机器学习方式,而无论采用哪种数据分析方式,通常都离不开程序设计。当前在生产环境下,数据分析任务通常都基于平台来展开,比如Hadoop、Spark就是比较常见的数据分析平台。

在Hadoop和Spark平台下,采用Java和Python都可以,同时也可以采用Scala和R等编程语言,开发人员可以根据自身的知识结构来选择具体的编程语言,而对于初学者来说,当前学习Python语言是不错的选择。

采用Python进行数据分析有三方面好处,其一是Python语言自身比较简单易学,初学者很容易上手;其二是Python语言有众多的库可以使用,比如Numpy、Matplotlib、Pandas等,这些库对于提升Python数据分析能力有非常直接的帮助;其三是Python语言本身就是一门全场景编程语言,具有较强的落地应用能力。

从当前的使用情况来看,在数据分析领域,Python语言的上升趋势还是比较明显的,而且数据分析人员也比较愿意使用Python,与Java语言主要应用在IT(互联网)行业不同,Python语言在传统行业的应用也比较普遍。

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我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以

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