本文目录一览：
- 1、大数据需不需要学习python呀？
- 2、为什么从事大数据行业，一定要学习Python?
- 3、学大数据必须要会python吗？
- 4、为什么从事大数据行业，一定要学Python吗?
- 5、为什么从事大数据行业，一定要学习Python
- 6、大数据专业需要学习python吗？
大数据需不需要学习python呀？
① 开发效率高，Python具有非常强大的第三方库，在此基础上进行开发，很大程度上提高开发效率
② 面向对象，python的编程思想更符合人类的思维逻辑，不需要像C语言那样去理解计算机的运行思维
③ 免费、开源，可以自由阅读源代码并进行改动，实现想要的功能，并且网络上有已经很多Python的学习资源
④ 可移植性，可以在很多平台上无缝连接，包括 Linux 、Windows、FreeBSD、Solaris 等等
⑤ 可扩展性，如果想让一段代码运行的更快，可以选择C语言或者C++来编写，然后在Python中直接使用
⑥ 简单易学，相对于java等，语Python语言的优点
简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 [7] 。
速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。
解释性：一个用编译型语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。
在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。
可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。
丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。
规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。
法更简单，更易上手，适用于编程初学者
为什么从事大数据行业，一定要学习Python?
从事大数据开发岗位的研发人员，通常会重点使用Java和Scala，目前也有很多大数据开发任务开始转向使用Go语言来开发，所以如果岗位任务不需要使用Python，那么也没有必要一定要学习Python。
学习Python还是有一定必要的，一方面Python语言在大数据领域的应用比较广泛，另一方面Python语言也比较简单易用，在很多场景下采用Python也会明显提升工作效率。实际上，很多初学者学习大数据，往往都是从学习Python语言开始的。
学大数据必须要会python吗？
对于大数据领域的从业者来说，是否使用Python往往取决于自身的岗位任务，不少从事大数据开发岗位的研发人员，通常会重点使用Java和Scala，如果岗位任务不需要使用Python，那么也没有必要一定要学习Python。不一定的，但必须有一门编程语言基础，Java或者是python，要不就是研究生及以上学历；大数据核心是获取数据的方法，也就是建模。python只是一种可以用于大数据开发的编程语言。
可以学python但不必须Python语言除了在IT互联网行业有大量的应用之外，在传统行业领域的应用也非常广泛，比如金融、医药、教育等领域，所以如果掌握Python语言，也会在一定程度上拓展自身的就业面；总之，就大数据技术而言，Java在PaaS和SaaS层都有非常多的实践和应用，如果你有Java基础，可以继续学好Java。如果你没有Java基础，又想往大数据技术方向发展，那么你或许可以考虑把Python作为你的First language。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。
为什么从事大数据行业，一定要学Python吗?
Python编程指的是一种跨平台的计算机程序设计语言，是ABC语言的替代品。Python能提供高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
为什么从事大数据行业，一定要学习Python
它的语法简单清晰,以实用为主,是门十分朴素的语言。同时,它还是编程语言中的“和事佬”,被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。
2.如果将Python语言拟人化,它绝对属于“老好人”的那一类,让人容易亲近,人们与它交流并...
3.除此之外,Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的...
4.Python还拥有一系列非常优秀的库,这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器...
大数据专业需要学习python吗？
不管是什么专业，学习一门编程语言并不是件坏事，正所谓技多不压身，而且Python语言是现在的热门面向对象语言，搞大数据，以数据为核心，进行数据推理分析，如果你懂编程，通过设计数据获取、分析等简单软件，还能解决以后未来你工作中的问题，甚至还有可能在未来，因为你开发的软件提升了工作效率获得了领导的青睐，你有了升职加薪的机会，你觉得不香吗？
Python语言现在是各大语言排行榜上排名第一名的语言，可以说和Java是并驾齐驱的，具有简单易学，容易上手等特点。学会接受并挑战它，当你会而别人不会时，那你的优势就非常明显了。