大数据分析师掌握哪种语言对他们的日常工作效率最高?

目前最热门的行业是大数据分析行业，那么大数据分析师掌握哪种语言对他们的日常工作效率最高呢？今天先比较Java和Python的特点及优势。

Java是计算机语言使用人数前三的语言，虽然在许多开发者心中的地位并不高，随着时间的推移，其他计算机语言也逐渐弱化，java反而越来越强大。

首先，java是一种面向对象的语言，支持类别之间的单一继承，但是接口可用于实现多重继承。用java语言开发程序，需要使用面向对象的思想来编写程序和代码。

其次，java的平台不相关性的具体表现在于java是一种编写、运行在各处的语言，所以用java语言编写的程序具有良好的可移植性，而java的虚拟机机制就保证了这一点。引进了虚拟机之后，java语言就可以在不同的平台上运行，不需要重新翻译。

再次，Java语言的语法类似于C和C++语言，这使得许多程序员学习起来非常容易。对于Java来说，它摒弃了C++中许多难以理解的特性，比如重载、多继承等，以及Java语言不使用指针，并加入了垃圾回收机制，从而解决了程序员需要管理内存的问题，简化了编程过程，并将其应用于大数据分析领域。

Java语言的众多特性使它在许多编程语言中占据了很大的市场份额；特别是在当前大数据分析方面，国内的大数据分析人才缺口达到1千万，所以2016年起国内各高校开始开设大数据专业。Java语言对对象的支持和强大的PI使编程工作更加简单快捷，大大降低了程序开发成本。Java的一次编写，到处执行是许多企业和编程人员采用它进行大数据分析的一大优势。

谈到Java，再谈谈Python。Python是一种脚本编程语言，面向对象开源的脚本编程语言。这是大数据分析领域的流行，也是非常适合大数据分析工作的重要原因。

1.Python使用方便，学习成本低，看起来优雅干净；

2.大量的Python标准库和第三个库都是强大的，既可以开发小工具又可以开发企业级的应用程序；

3.大量的Python标准库和第三个库都是强大的，既可以开发小工具又可以开发企业级的应用程序；

Python的一些基本特点如下：

1、编写语法简单

与传统的C/C++、Java、C#等语言相比，Python对代码格式的要求还不够严格，这种宽松使用户可以更轻松地编写代码，而不必在细枝末节上花费太多的精力，在大数据分析实操过程中，面对海量的大数据，不会增加大数据分析人员的难度系数。

2、开源性

与传统的C/C++、Java、C#等语言相比，Python对代码格式的要求还不够严格，这种宽松使用户可以更轻松地编写代码，而不必在细枝末节上花费太多的精力，在大数据分析实操过程中，面对海量的大数据，不会增加大数据分析人员的难度系数。

与传统的C/C++、Java、C#等语言相比，Python对代码格式的要求还不够严格，这种宽松使用户可以更轻松地编写代码，而不必在细枝末节上花费太多的精力，在大数据分析实操过程中，面对海量的大数据，不会增加大数据分析人员的难度系数。

3、Python是免费的

开放源码不等于自由，开放源码和自由软件是两个概念，只不过大部分开放源码软件也是自由软件；Python是一种既开放源代码又免费的语言。

这世上总有一小撮人，他们要么不慕名利，要么为了达到某种目的，要么不断强化和改进Python，这样的大数据分析也会逐渐变得更加优化和流畅。不要以为每个人都只想眼前的利益。总有一些精英会放长线钓大鱼，总有一些极客会做一些很酷的事情。开放源码这一特性使其在大数据分析中得到充分应用。

现在很多网络应用平台都是采用Java开发的，比如大型电商平台、ERP平台等等，可以说Java是一种经过市场验证的可靠解决方案。Java的性能非常突出，这一点对大用户量的互联网平台来说特别重要。未来Java的应用也会继续存在很长一段时间，而且Java的用户基数非常大，在未来很长一段时间内Java将依然是主流开发语言之一。目前来看，Java的前景还是不错的。

随着大数据的发展，更适合数据分析和数据挖掘的Python应用会得到更广泛的使用。目前，Python在登陆应用中已经开发了许多项目。

从目前的技术体系来看，目前有两种常见的数据分析方法，一种是统计方法，一种是机器学习方法，离不开程序设计。数据分析任务通常基于平台。例如，Smartbi是一个相对常见的数据分析平台。在这些平台上，可以使用Java和Python，也可以使用Scala和R等编程语言。不同的开发者可以根据自己的知识体系和技能树选择具体的编程语言。对于转行的人或小白来说，选择Smartbi进行大数据分析是一个非常好的方法。

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