python和大數據
A. 大數據與python有什麼關系，學完大數據以後能做Python嗎
大數據可以看作一門學科，python是一種編程語言，大數據的課程安排中肯定包含python學習。
給你舉個例子：南京北大青鳥大數據學習需要掌握：java編程基礎，Hadoop生態圈，Spark相關技術，Python，項目開發實戰，系統管理優化，企業使用阿里雲平台開發所需要的技術等。
畢業後可以從事python相關工作。
B. 學python好還是大數據
Python和大數據都是非常不錯的選擇，都是可以零基礎學習的，都有非常不錯的發展前景，至於你學那個，還是要根據個人的情況來決定的，看你的選擇了。
C. 想學IT，python和大數據哪個好點
答案：學習大數據好一些，因為Python是大數據的主要編程語言。
大數據時代：python是必須要掌握甚至精通的編程語言；
招聘要求：以網路為例，如下
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D. IT培訓分享學python和大數據哪個更有前途
現在是一個信息爆炸式的時代，這很大程度上是得益於互聯網的。IT行業的發展速度十分迅猛，不少人都察覺到了進軍IT行業是一個很不錯的選擇。有小夥伴來咨詢筆者說，想知道學python好還是大數據好，IT培訓http://www.kmbdqn.com/會詳細講一下，學python好還是大數據好，這個話題，來解答大家心中的疑問。
1：python的後台編程必不可少，但是人才多;而大數據現在越來越被重視，而且人才較少。就從競爭的程度來講，學大數據是比學python要更有優勢的。大數據現在已經是一個潮流了，而且發展勢頭又很迅猛，現在正是缺人的時候。現在學python的那麼多，現在才學的話可能沒什麼優勢了，除非學得非常好。
2：python市場人才已經飽和，市場上太多python工程師了，現在大數據雖然被炒得比較熱，但是真正大數據人才還是一個市場缺口，就業肯定比python好，工資至少比python高一倍。學好大數據，就意味著能夠拿到不菲的薪資。互聯網軟體未來必不可少的技術之一，就是大數據。
3：阿里巴巴總裁馬雲說，我們已從IT時代進入了DT時代，數據將成為主要的能源，離開了數據，任何組織的創新都基本上是空殼。從這里可見，大數據的發展空間無限大，掌握好了這門技術，前提也是一片大好。綜合多個角度而言，學大數據還是比學python要有前途。
E. 大數據和python有關系嗎
什麼是大數據?無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
為什麼說Python大數據？
大數據涉及數據挖掘以及數據處理，而Python是數據最佳註解，這就是Python和大數據的聯系。
數據挖掘無疑是很多公司或者個人的首選，畢竟大部分公司都沒有生產數據的能力，所以只能依靠數據挖掘。而網路爬蟲是Python傳統強勢領域，擁有爬蟲框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具beautifulsoup、XML解析器lxml等。
Python由於能夠很好地支持協程操作，基於此發展起來很多並發庫，比如說Gevent、Eventlet等框架，有了對高並發的支持，網路爬蟲才是真正達到大數據規模。
數據處理，有了數據之後我們還需要進行處理，才可以找到適合自己的數據。在數據處理方面，Python也是數據科學家最喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直接應用，更加省事。
也正因為種種原因，讓Python語言成為很多公司處理大數據的首選。
F. 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python
Python的簡單易學是很多學習編程者轉投其門下的原因之一，另一方面由於Python與大數據、人工智慧休戚相關，並在前端與後端開發都占據一席之地，因而地位一再攀升，躋身語言界前列。
學習Python有哪些好處？
簡單入門，輕松把握：即使是零基礎也可以學習Python，而且學成Python，你將能夠輕松搭建自己的網站，對於轉型就業或求職都更容易；
發展空間大：由於Python可以用於前端開發、數據分析、人工智慧、游戲開發等多個方面，因而學習後就業范圍非常廣泛，如果你成為Python全棧工程師，那麼你的發展前景將更加廣闊；
適合創業：在就業難和人工智慧快速發展的今天，創業成為挽救很多人一個有效辦法，而Python非常適合創業，比起其他技術要更容易；
高薪資：這可能是很多人選擇學習Python的原因之一，對於已經被微軟欽定的編程語言，Python已經成為很多國內外企業的編程選擇，Python工程師的薪資自然也成直線上漲；
競爭小：雖然Python是一個老牌語言，但是其風頭壓過Java成為主流語言也只是近幾年的事，因而市場競爭較小，越早掌握這門語言並熟練應用越能占盡高薪高職位先機。
零基礎只要努力學了Python是肯定能學會的。可以從老師、學的內容、環境、等等方面對比，可以去實地試聽兩周，實地感受下氛圍，看看你對Python到底感不感興趣。
G. python和大數據，哪個發展方向會更好點就業面更廣呢
你好，目前python和大數據是兩個不同的方向，如果你想選擇學習一門技術，首先要找到適合自己的方向。只要努力去學，有足夠的意志力，找一個合適的平台，系統的學習一下，還是會有很大的收獲。
如果你想要快速學習一門技術，專業全面的學習方式比較好，一般費用在2W左右，4-6個月左右。千鋒適合零基礎的小白迅速成長，學習曲線先快後慢，也適合有一定基礎的學員進階學習，鞏固知識的基礎上，穩步進步突破職業瓶頸。
H. python為什麼適合大數據
因為方便啊。
在大數據面前，用什麼語言開發，執行起來都需要很長時間，都是慢。
那麼，執行速度方面已經沒有意義了，寫起來舒服的好處就凸顯出來了。
試想一下，對於一個大數據任務，你用C寫的程序要跑兩個小時，別人用python寫的要跑四個小時，沒人會盯首屏幕兩個小時，所以一般都會晚上下班時開始跑，第二天早上來看結果。那麼，對於一個晚上的時間來說，兩個小時和四個小時，是沒有差別的，第二天早上你都一樣可以看到結果。
在這種情況下，python的方便靈活就比C的艱深晦澀有吸引力了。
I. 學python好還是大數據好
本人學習大數據時間不久，2年左右吧，只能從個人經驗給你一點建議，希望你少走一點彎路。
首先，你說到你剛接觸大數據，你要明白大數據范圍超級廣，你具體想要學習哪個方向呢？數據挖掘？還是機器學習深度學習？亦或nlp（自然語言處理）？（我主要學數據挖掘，嗚啦啦啦）
我給所有問我大數據該怎麼入門的人都會有如下建議：學好數學！學好數學！學好數學！重要的事說三遍，不然你怎麼理解各種模型的構建？所以從理解演算法開始，什麼svn啦，knn啦，k means啦，總之各種聚類分類的演算法，把它搞懂，絕對有用。
扯遠了，不好意思…言歸正傳，回到語言的選擇問題。java和python這兩個語言，我給你從這幾個方面解釋一下：
1. python是腳本語言，無需編譯，java則是需要編譯的語言
2. 我在letitcode（大概是這么拼）上測試過好多次，同一個功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平時我們做項目，都是用python寫個demo去測試，真正發行的版本，是用java寫的
4. 許多大數據平台（如spark），都提供多種語言的介面，所以你不用擔心學一種語言沒處用的問題
看到了吧？python和java的地位差別在企業中就是一個低一個高，氮素！以我個人的觀點來看，我還是建議你先學python。
為啥膩？我可不是要坑你，而是因為：
1. 很多java中幾行的代碼，python中一行就搞定，學會了python，還怕學不會java？
2. python上手快，簡潔事兒少
3. （個人經驗）我學數據挖掘入門是用的scikit-learn（一個python庫），當時用的超爽的好吧！幾分鍾搞個模型出來。當然現在看來那不算什麼啦，可當時真的體驗很好，特有成就感。相反拿java寫程序我就各種別扭，總覺得啰嗦得很
4. 其實，我覺得scala更適合大數據…linkedin後台好像就是它寫的，但是我覺得scala難，再加上種種原因，一直沒來得及學
以上就是我的看法。
最後給你推薦個小工具：jupyter notebook，一個在線互動式編譯器，不但支持python在線編譯，還支持matplotlib及各種繪圖庫哦！在你前期做數據清洗和特徵提取的時候很有用。
J. 大數據和python有什麼關系嗎
什麼是大數據？
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
為什麼是python大數據？
從大數據的網路介紹上看到，大數據想要成為信息資產，需要有兩步，一是數據怎麼來，二是數據處理。
數據怎麼來:
在數據怎麼來這個問題上，數據挖掘無疑是很多公司或者個人的首選，畢竟大部分公司或者個人是沒有能力產生這么多數據的，只能是挖掘互聯網上的相關數據。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。
當然，網路爬蟲並不僅僅只是打開網頁，解析HTML怎麼簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。
Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
數據處理:
有了大數據，那麼也需要處理，才能找到適合自己的數據。而在數據處理方向，Python也是數據科學家最喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。
正是因為這些原因，才讓python語言成為很多公司處理大數據的首選。加之python本身具有簡單、易學、庫多等原因，讓越來越多的人選擇轉行python開發。