Python和Java，是大数据行业最常见的两种编程语言，对于想转行大数据的人来说，学习哪个语言是比较好的选择呢？

Python和大数据：

Python本身的特点是高效率的开发和简单的维护，大数据运维领域也在普遍采用Python语言来编写管理脚本；Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，在数据科学领域，尤其是在深度学习领域，Python是常见的选择。

如果要往大数据分析和大数据运维领域发展，可重点学习Python语言，在这两个领域的应用是比较普遍的。

Python常用于：

数据分析，人工智能，web开发，测试，运维，web安全

Python学习难度：

从学习难易度来看，对于初学者，Python更易入门，Python语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。

Python发展前景：

Python在国外应用相对成熟，在国内还处于起步阶段，近几年，随着人工智能、机器学习、大数据以及云计算的兴起，Python市场人才紧缺，就业形势和薪资待遇在IT行业靠前，未来发展空间也很好。

Java和大数据：

Java与大数据的关系非常密切，目前做大数据开发的程序员很多都是从Java程序员转过去的，Hadoop平台本身就是基于Java开发的。大数据开发在Spark平台下，很多程序员更愿意使用Scala语言，而Scala就是基于Java语言构建的。

Java常用于：

web开发，大数据开发，安卓开发，服务器开发， 桌面开发，游戏开发

Java学习难度：

Java相比于Python，资历更老，市场需求量大，应用更广泛，是一门很持久的编程语言，更稳定。作为编程语言的元老，Java编程较Python复杂，Java市场已经十分完善，对于Java开发人员的技能要求更高。

如果转行大数据开发，Java和Python最好都学习一下（主学Python），做大数据开发多掌握几门语言能让你在开发的时候更从容。

Java发展前景：

Java在互联网方向的应用非常多，目前采用Java开发互联网网站及应用的IT企业很多，未来将是大数据，人工智能爆发的时代，大数据又和人工智能息息相关，将会有大量的企业需要借助大数据，而Java是和大数据最密切的编程。

 

 

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