매우 강력하고 완벽한 데이터 분석 구조 시스템을 갖추고 있으며, 학생들에게 자신의 것을 완벽하게 가르칠 수 있고, 자신만의 문제 해결 방법을 만드는 데 능숙하며, 매우 숙련되고, 방법을 숙달한 후 빠르게 향상될 수 있습니다. . 일반적으로 Peanut Thirteen에는 클래스가 많지 않지만 핵심입니다. 준비기간 동안 피너츠13의 수업을 세 번 봤는데, 매번 다른 느낌을 받았어요. 피너츠 13강을 시청할 때는 주의가 필요합니다. 시청하기 전에 기초를 탄탄히 다지는 것이 훨씬 더 쉽게 배울 수 있습니다. 신뢰성
빅데이터와 Python은 두 가지 측면에서 근본적으로 다릅니다. 이해하지 못한다면 화이양 요리를 배워야 할까요, 아니면 쇠 냄비 만드는 법을 배워야 할까요? 라고 묻는 것과 같습니다.
하나는 루트이고 다른 하나는 확장자입니다. 철 냄비를 사용하여 회양 요리를 요리하거나 철 냄비를 사용하여 사천 요리를 요리할 수 있습니다. 원한다면 들러붙지 않는 팬에 요리할 수도 있습니다. 최종 결과는 모두 매우 유사합니다. 아마도 인터넷에서 Java 빅 데이터 엔지니어의 급여가 매우 높다는 기사를 본 적이 있을 것이며 Python 엔지니어의 월 급여가 얼마나 되는지도 보셨을 것입니다. 그러므로 제목에는 비교적 모호한 문제가 있다. 어쩌면 수정하는 것이 더 적절할 수도 있습니다. 빅데이터를 하려면 Python이나 Java를 배워야 할까요?
현재 시장으로 판단하면 Python이 더 인기가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 엄청난 양의 데이터로 무엇을 하시겠습니까? 일을 하려면 인공지능과 협력해야 하나요? 그렇다면 이제 더 많은 사람들이 어떤 종류의 인공지능을 선택하고 있을까요? 파이썬! PyTorch, TensorFlow, MXNet 등과 같은 타사 딥 러닝 라이브러리는 모두 매우 성숙합니다. 데이터 시각화를 하고 싶으신가요? 그렇다면 이제 데이터 시각화를 위해 어떤 도구를 사용해야 할까요? 파이썬! matplotlib 또는 이를 기반으로 하는 seaborn과 같은 다른 시각화 라이브러리입니다. 모두 보기 좋고 사용하기 쉽습니다. 과학적인 계산을 하고 있나요? 그렇다면 이제 어떻게 과학적 계산을 더욱 편리하게 만들 수 있을까요? 파이썬! Numpy, pandas, scipy, 수학적 계산은 매우 재미있습니다. 매우 큰 행렬은 몇 초 안에 답변을 생성할 수 있으며, 다양한 수학 공식은 한 줄의 코드로 문제를 해결할 수 있습니다.
물론 Java에도 우수한 타사 라이브러리 지원이 많이 있지만, 현재 전 세계적으로 Python의 점유율이 늘어나고 있는 추세입니다. Java에 대한 애착이 별로 없다면 더 많이 넣어도 됩니다. 에너지를 Python에 넣으세요. 초보자이고 코딩 경험이 많지 않은 경우 Java 또는 .Net으로 시작할 수 있습니다.