大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于scala python 学习难度的问题，于是小编就整理了5个相关介绍scala Python 学习难度的解答，让我们一起看看吧。
- 大数据据说很难学，是不是呀，那我转行的能学会吗？
- 为什么需求这么大的java爬虫岗位学习资源却比python爬虫少得多？
- 方向是大数据，零基础，从python入手发展合适吗？
- 2019年，Hadoop还是数据处理的可选方案吗？
- 学习大数据难易程度如何？
大数据据说很难学，是不是呀，那我转行的能学会吗？
大数据包含的知识点比较全面，大数据可以理解成一种分布式处理器，首先，需要编程语言基础，
首先是编程语言：大数据面比较广，但是现在主流的框架还是比较集中：hadoop，spark，strom等。主要支持语言有Python，java，scala等。如果没有开发经验建议学习Python，易学，在后续的数据分析深度学习等方面也比较好过度。
无论哪一个行业基础很重要，所以不管难与不难，应该把基础知识做好。
大数据就是比较费脑子，费眼睛
努力加灵活的脑袋，没问题的
如果我回答的好给点个赞，关注下谢谢[耶][耶][耶]
大数据相关技术还是具有一定难度的，但是随着大数据领域的生态体系逐渐完善，大数据技术逐渐从研发领域向应用领域过渡，所以对于零基础的学习者来说，也能够找到适合自己的切入点。
目前大数据领域的岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，这些岗位也有诸多的细分岗位，以大数据运维岗位为例，就涉及到数据***集、数据整理、数据存储、数据传输、大数据平台部署、大数据平台维护等岗位，学习这些岗位的相关知识对于初学者的基础并没有太多的要求
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，大数据技术本身确实存在一定的学习难度，通常需要学习者具备一定的知识基础，主要涉及到数学、统计学和计算机三大块知识。另外，大数据还涉及到经济学、社会学等一系列学科内容，所以大数据整体的知识量还是比较庞大的。
虽然大数据的技术体系比较庞大，但是大数据领域的细分方向也比较多，对应的不同岗位也需要组织不同的知识结构，初学者可以根据自己的知识基础和能力特点来选择学习的切入点。目前大数据技术体系结构已经趋于成熟，而且有大量的案例可以参考，这会在很大程度上降低学习的难度。
从大数据领域的岗位划分来看，当前大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位的人才需求量比较大，初学者可以选择其中的一个岗位方向来制定学习***。
如果自身具有一定的计算机基础，而且对于编程比较感兴趣，那么可以考虑向大数据开发方向发展，目前大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的。大数据开发可以从大数据应用开发开始做起，主要基于大数据平台来完成各种行业应用软件的开发，随后可以进一步向大数据平台开发岗位发展，从而不断提升自身的岗位附加值。
如果自身具有较好的数学基础，可以考虑向大数据分析方向发展，大数据分析作为大数据价值化的重要方式，未来的发展空间还是非常广阔的。大数据分析岗位不仅可以在大数据行业发展，未来也可以向人工智能行业发展，从事算法设计相关岗位，这些岗位的附加值还是非常高的。
如果对于编程并不感兴趣，但是动手实践能力又比较强，那么可以考虑向大数据运维方向发展，大数据运维岗位的发展空间也是比较大的。在大数据技术逐渐落地到传统行业的过程中，大数据运维岗位的人才需求量会持续扩大。
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，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据无处不在，比如疫情地图实时数据报告，我们可以看到全国疫情动态、新增确诊或疑似趋势等疫情信息；输入***号，即可查询近14日内是否到达过疫情严重地区，是否与确诊患者同乘坐一辆交通工具；利用***集挖掘到的近期车辆轨迹数据，可在应用软件上为运送防疫物资的司机提供优选路线推荐......很多人对大数据也产生了浓厚的兴趣，也想转行大数据方向，但是不知道该学哪些内容，我给你介绍一下：大数据需要学习哪些技术？1、Java——JAVA可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式[_a***_]和嵌入式系统应用程序，是大数据学习的基础；2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行；3、Hadoop——分布式系统基础架构，用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储；4、***ro与Protobuf——数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型；5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库；6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件；7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ；8、phoenix——用J***a编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎；9、Redis——key-value存储系统；10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志***集、聚合和传输的系统；11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架；12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ；14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言；15、Azkaban——可完成大数据流任务调度；16、Python与数据分析——可用于数据***集、数据分析以及数据可视化；对于没有基础的人来说，学大数据难吗？如果是计算机专业的学生，学大数据相对来说还是有一定基础的，会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业，想学大数据的话，到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的，想要学习大数据，难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月，要想在这短短的时间内学有所成，要付出的努力肯定要比别人多非常多！一旦在学习中有怠慢心理，那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。
为什么需求这么大的j***a爬虫岗位学习***却比python爬虫少得多？
如果你是j***a程序员，把python也掌握了不就得了。python简单易学,你如果掌握了再学而Python非常容易。
站在大环境来说，光有爬虫不行，如果是大数据项目，爬到的数据还要分析，计算，可能用到hadoop,也可能用到spark..j***a也是必须掌握的。
定是不会python能不能解决问题呢？简单的自己写***client行不行？crawler4j呢？
你到底需要的是什么，掌握python这门语言，还是仅仅为爬取一部分数据，或者是为找份工作
python并不难，掌握也没坏处，需要知道的是你是不是有这需求，对一个出色的程序员来说，自学是很重要的能力，scala,python,shell等都需要能自己摸索掌握。
python最近很火，或许不过多久又会有另外一门技术、语言火起来，程序员会在无止境的学习琢磨个近10年的时间
再接下来你就该跳出程序员的角度看问题了，你会发现不管什么语言也好，框架也好，总管都一样，能完成一个出色的产品，能借鉴客户的问题，能为社会做点贡献，什么语言都行，哪怕是很久前的asp写的语言，如果这产品有价值，有客户我再用j***a,用php重写行吗？ 肯定行，因为我有客户，兜里有钱。
什么语言？ 什么前后端？ 都是浮云，客户的需求（可别局限在所谓的需求说明书），你能解决的问题才是根本，有所需，我提供客户所求。
那么真正重要的是市场，是客户、是需求、是定位，真到那一步你已经能自主创业了
方向是大数据，零基础，从python入手发展合适吗？
大数据作为第三次信息化浪潮的代表技术之一在未来的发展一定会有广阔的空间，所以大数据方向现在是一个比较热门的选择，也是一个比较好的选择。
大数据是我的研究方向之一，关注我的朋友应该知道我在头条上回答了很多关于大数据的问题，也写了一些关于大数据的科普文章，这些文章多是从技术角度入手。今天我就讲一讲做大数据方向需要什么样的编程基础，以及这些编程语言在大数据方向都能做什么事情。
大数据涉及的内容是以数据为中心进行拓展，涵盖数据的***集、整理、传输、存储、安全、分析和呈现，这是基本的研究流程，当然还要跟不同行业的结合，通过机器学习等方法来发现数据背后所隐藏的联系，而这正是大数据的价值所在。
由于大数据以数据为中心，所以涉及的内容不仅仅是计算机领域，还涉及数学、统计等专业的内容，所以不少数学专业和统计专业的朋友也在做大数据方面的工作。多领域、多专业融合是大数据的特点，这些不同角色的大数据人所使用的工具也不尽相同。
计算机专业的大数据人以平台为基础，在平台上研发各种行业的大数据应用，这部分人需要掌握编程语言，比如以Hadoop平台为例可以选择使用J***a、Python，如果使用Spark平台，可以选择使用Scala、Python。这几种语言本身是可以做落地应用的语言，不仅可以做算法实现，还可以提供完整的处理流程支持，目前大数据领域Python比较受开发人员欢迎。
Python语言本身比较简单适合零基础学习，但是做大数据却是需要一定基础的，比如需要熟练使用Linux平台，需要数据库基础知识，需要数学基础知识等，编程语言只是其中的一项。
J***a语言是目前比较流行的开发语言，使用人群也非常庞大。使用J***a做大数据也是一个常规方案，我早期就是使用J***a做Hadoop平台下的开发。
如果是数学专业、统计专业则更多关注于算法、分析领域，比如各种算法的设计、实现和应用，比如统计专业经常使用R语言，R语言做大数据分析还是非常方便的。成熟的大数据团队都会配备算法工程师，而BI团队则更多出自于统计领域。
总的来说，做大数据方向从零基础开始学习需要一个系统的过程，也需要时间的保障，从Python开始学习是可以的，但是建议初学者最好能找专业人士制定一个适合自己的学习***，如果有人指导一下则更是事半功倍。
如果有大数据方面的问题也欢迎咨询我。
可以的，只不过路漫漫其修远兮，想要成为大数据工程师，目测眼观：三年五载后，必是一位奇才。
要成为大数据技术人才 你需要经历的九九八十一难！
首先数学知识是必备技能之一，其次是英语，再就是编程语言，你以为你掌握一门编程语言就可以了吗？不！你太天真了，想要从事大数据技术，一门熟练的编程语言只是基础，你至少还要了解其他两种编程语言。
额，好像有点跑题了，回归正主！！！
j***a主要针对的是Hadoop技术的编程开发语言，而Python和Scala主要是spark技术的编程开发语言，两个语言的侧重点不一样，也要看自己兴趣和以后的发展方向。
建议你学Python吧，不过说句实在话，大数据真不好学，我现在也在正在学，想想就有点扯淡，公司没人懂这个，又没人教我，还让做这个，为了公司以后发展，要我开发一套流程，做的是kaggle上面的一个比赛，训练集有10万，测试大概有20万，如果你做大数据，很有必要去了解kaggle的这个比赛平台，如果在比赛中取得了好成绩绝对能为你找工作带来不少的好处，毕竟上面都是大牛，想拿个好成绩非常不容易。做大数据其实就是数据分析加数据挖掘，所以对统计学以及概率论可以要求要高点，给你推荐几本书，Python数据分析与挖掘，还有Python数据分析，还有机器学习实战，好好加油。
2019年，Hadoop还是数据处理的可选方案吗？
2019年，对于大的互联网公司来说，已经渐渐开始不用Hadoop的MapReduce计算框架，不过对于一些小公司，还是会使用Hadoop作为数据处理的一种方案。
Hadoop自2006年开源以来，最初来源谷歌的两篇文章，GFS和MapReduce。到现在还有很多互联网公司进行使用。不过由于大的互联网公司强大的自己研发实力，已经慢慢开始弃用Hadoop，转而开始通过自研来解决公司的大数据计算场景。
Hadoop整体包含三个模块：MapReduce、HDFS、Yarn。MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，在对大数据文件进行数据处理的，会先对文件进行分片，每一个都是一个人Map任务，所以一个大文件，会有多个Map任务同时处理，每个Map任务只处理部分数据：
虽然Hadoop MapReduce计算框架分布式并行的处理数据，但是有一个问题就是，在进行数据Shuffle的时候，数据会临时存储在磁盘上，由于磁盘IO方面比较慢，有时候一个MapReduce任务可能运行好几个小时。Shuffle的含义就是数据从Map任务段到Reduce任务段的过程。
大型互联网公司，由于数据量非常巨大，同时业务场景有非常复杂，不可能接受一个任务跑几个小时的。所以一些互联网公司开始使用Spark计算框架来代替Hadoop MapReduce，比如头条。阿里的话，开始通过自研来解决这个问题，比如自研了MaxCompute框架、伏羲分布式调度、***分布式文件存储等。
小型互联网公司有两个特点，一个是公司业务场景没有那么复杂，另一个是数据体量不大。所以在技术选型时，不过要求特别复杂，只要能够满足业务场景即可。所以很多小公司在大数据技术选型时，都会使用Hadoop来作为大数据计算框架。
使用Hadoop作为数据处理方案，还有一个好处就是，便于统一管理和运维，小公司人员比较少，一般都是一个人负责集群的搭建、运维、维护等。Hadoop包含了计算、存储、***管理，对于小公司来说，也已经够使用了。
学习大数据难易程度如何？
大数据技术的体系庞大而且复杂，涉及的技术包含数据的***集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。如果真的决定入行大数据，需要做好长期的攻坚准备。
大数据的学习还是挺难的，因为涉及的东西比较广比较多，你要学习统计学的相关知识，还有学习人工智能方面的。比如一些数据库管理系统MySQL， MongoDB，开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库Redis，还有python，liunx，hadoop等等。勤能补拙，路漫漫，好好学习，发展很好。
到此，以上就是小编对于scala python 学习难度的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala python 学习难度的5点解答对大家有用。
