(python大数据)(python大数据挖掘可视化)

从今天来讲，大环境就非常重要了，近三年的政府报告: 改造传统制造业，壮大新兴产业，成为关键词促进新兴产业加快壮大数字经济发展已经不可逆转。

深化大数据、人工智能等研发应用、培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群等等这些知识都会跟各行各业形成交叉融合，不存在我是文科就不用学习、你是理科就更适合。

以上是2018年 BigData & Al Landscape 全景图

在全球各个应用企业，应用行业，开源组织都可以一览无遗， 2019年势头正在愈演愈烈！

日前，人力资源和社会保障部等三部门也正式发布了人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等13个新职业信息，这也是自2015年版国家职业分类大典颁布以来发布的首批新职业。这一调整不仅影响到一些行业和产业的发展，也给就业市场带来了变化。

大军已经进入，全民开始行动了。2019年各大高校都将会开设大数据、人工智能专业，真正的竞争压力马上就会来了，已经加入大数据行业的同学很幸运，一定要抓住一切可以抓住机会，全身心的投入，时间不会等我们已经到火烧眉毛的时候了，着实连睡觉都是浪费时间。

如何正确姿势深耕大数据，编程语言与大数据的关系？

从技术层面来说，编程语言（Java，python，Scala、R，Go语言 ...）对于大数据开发来讲只是一个工具而已。

其实只要有点基础的程序员转型大数据，都有天然的进阶优势。

1. 大数据离线计算架构 Hadoop , 基于Java开发的，只需要掌握JavaSE基础即可学习大数据；
2. 大数据实时计算架构 Storm , 基于Java开发的，只需要掌握JavaSE基础即可学习大数据；
3. 大数据内存计算架构 Spark , 基于Scala语言的，基于JDK开发的本质上来来讲还是基于Java开发的；
4. 大数据新一代实时计算引擎 Flink - > Blink
5. 这些编程语言各自都具备显著的特点，其中Python和Java更具备广泛的应用领域。

哪怕你没有学过任何一种编程语言零基础，也是可以学会的。

不管是初学者还是资深程序员，应该专注于<语言特性>,而不是纠结哪类语言，只有这样才能达到融会贯通，拿起任何语言基本上都会用，并写出高质量的代码来。

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