大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据技术总结3000字的问题，于是小编就整理了1个相关介绍大数据技术总结3000字的解答，让我们一起看看吧。
Python和大数据有什么区别，学哪个以后好就业
首先，直接回答问题来说，大数据更好就业。招聘的岗位更多一些
下面详细说下，相信题主就会有更多自己的见解了。
一、大数据
大数据广泛来说是一个生态，包括很多涉及到数据工程的工具和相应的开发语言，在这里就包括Python，当然最重要的还有Java、Scala等等，在这里对Python本身来说要求不是特别高；另外涉及到算法的话，首选Python，就是由于它有很多的相关的包 。
二、Python
单单的就Python来说，一部分是做服务端的，与当下Java开发，GO、PHP等无异。
而相当一部分人是用来做数据分析的，此时也会涉及到一小部分大数据的技术，主要还包括要会运用SQL。无论是Python还是SQL，都是用来查询和处理数据的，SQL偏向于查询，Python更擅长于数据处理，利用最常见的numpy和padas就可以对数据进行各种计算。
也就是说，Python一部分做服务端的研发，而另外一部分做数据分析，离不开SQL
总的来说
1. 大数据岗位多，要求高，薪资也高，Python只是其中一种代码工具。
2. 纯Python岗位对于数据分析来说，分析能力很重要，对Python进行数据处理的能力要求高，很多招聘偏向于招收统计学专业的人员。
下面对比下较为关心的薪资问题，来自头条招聘
最后说一句，可以努力先进行大数据研发工作，后续慢慢也同时做一些数据分析、算法相关的事情，这样会对行业有较为深刻的理解。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
大数据是目前互联网流行的技术语言，处理大数据的编程语言比较有优势的也很多，比如java、python、go、R语言、Hadoop等等，按道理来说每种编程语言都可以处理大数据，只是处理的规模不一样而且，但是现在比较受欢迎的数据处理编程语言是java与python。
Python是从最初的2016人工智能开始爆发，从而在短短两年之内能赶超java。随着python的发展，最大赢家无疑是python。未来大数据是对于一家企业有多重要，通过对数据的分析，可以了解市场需求、发展方向，对公司未来的定位，把数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征。自从python热度赶超java之后，python在大数据方面的优势逐渐被人们认识，但是java作为20多年成熟的编程语言，在大数据处理方面已存在已久，依然是程序员开发比较喜爱的编程。java在大数据处理方面还是比较倾向软件应用与网站数据，包括游戏数据处理，特别是金融服务数据处理，一直都是java的强项；python有着众多免费科学算法库，优势在人工智能大数据处理，当然也有使用Python在银行的基础架构中处理财务数据。可以说java与python在大数据处理各有优势。
其实无论学什么语言，只要学精用精都很好就业。
到此，以上就是小编对于大数据技术总结3000字的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据技术总结3000字的1点解答对大家有用。
