南京人气排名不错的大数据培训机构

　　学大数据，基本都是为了就业。那么，看企业的需求才是比较靠谱的。

　　通过招聘网站检索，你会发现，80%以上的大数据开发岗位要求，都要求会至少一种后端编程语言(JAVA/Python等)，还有很多公司特别强调了需要会JAVA。

　　南京人气排名不错的大数据培训机构?中公优就业为学员量身打造的个性化、差异化就业流程，力保每一位学员不仅能就业，更能优就业。优就业会根据学员意愿建档统计就职意向,通过理论+实战+实训的学习，通过毕业考核后，将会接受专业的一对一就业服务指导。优就业了解合作企业的岗位需求，可针对各岗位进行差异化培训，打造符合岗位规范的应聘者。同时，会定期举办企业上门招聘双选会，学员可以与心仪的企业面对面沟通，并得到优就业的大力推荐。做到真正对学员负责，对合作企业负责，达到人岗匹配的优化及双方利益的扩大化。

　　如何选择大数据的编程语言

　　当然，没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作。但通常来说，如今大数据方面有三种语言可以选择：R、Python和Scala，外加一直以来屹立于企业界的Java。那么，你该选择哪种语言?为何要选择它，或者说何时选择它?

　　R

　　R经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。如果你需要深奥的统计模型用于计算，可能会在CRAN上找到它――你知道，CRAN叫综合R档案网络(ComprehensiveRArchiveNetwork)并非无缘无故。说到用于分析和标绘，没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能，那可以使用SparkR绑定，在R上运行Spark。

　　然而，如果你不是数据科学家，之前也没有用过Matlab、SAS或OCTAVE，可能需要一番调整，才能使用R来地处理。虽然R很适合分析数据，但是就一般用途而言不太擅长。你可以用R构建模型，但是你需要考虑将模型转换成Scala或Python，才能用于生产环境，你不太可能使用这种语言编写一种集群控制系统(运气好的话，你可以对它进行调试)。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以戳我加入大数据技术学习交流群，了解课程，获取学习资源

　　Python

　　如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

　　还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。

　　Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对SparkStreaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。

　　与R相反，Python是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手，而初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，2016年，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。