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本文目录一览：
- 1、R,Python,Scala和Java,到底该使用哪一种大数据编程语言
- 2、为什么要学习python的编程?
- 3、python处理excel的优势有什么?
- 4、数据挖掘工业界,R和Python到底谁用的比较多
R,Python,Scala和Java,到底该使用哪一种大数据编程语言
R语言：它的有点在于简单易上手，R语言，你可以从复杂的数据集中筛选你想要的数据，从负责的模型函数中操作数据，建立有序的图表呈现数字，只需要几行代码就可以了，比如说，像是好动版本的excel表格。
Scala是金融行业主要使用的一种开源高级编程语言。Scala特点是可确保其在大数据可用性方面的重要性。Apache Spark是用于大数据应用程序的集群计算框架，是用Scala编写的。大数据专业人员需要在Scala中具有深入的知识和动手经验。
J***aDriscoll说，J***a和以J***a为基础的架构，是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的，如果你从Twitter、Linkedin或是Facebook里观察，你会发现J***a对于所有数据工程基础架构而言，是非常基础的语言。
Scala stand是在JVM上运行的J***a编程语言的扩展。它是一种通用编程语言，具有面向对象技术和功能编程语言的功能。您可以将Scala与大数据平台Spark结合使用。当处理大量数据时，这使Scala成为理想的编程语言。
两者均可，但相较而言，python比j***a简单易用 对于初学者，尤其是没有接触过语言的人想入门大数据，个人觉得先学python，后学j***a。首先python作为一门脚本语言，很容易入门。
Python，python是一种计算机程序设计语言，可应用于网页开发和软件开发等方面，2010年，python被TIOBE编程语言排行榜评为年度语言。
为什么要学习python的编程?
1、人工智能：Python是人工智能领域最受欢迎的编程语言之一，可以使用TensorFlow、PyTorch和scikit-learn等库进行机器学习和深度学习模型的训练和应用。
2、Python 是一种高级编程语言，它的设计目标是易于阅读和编写。Python 的语法简洁明了，具有丰富的标准库和第三方库，使得 Python 在数据科学、人工智能、Web 开发等领域得到了广泛应用 。
3、Python 是以优雅、明确、简单为主的设计哲学。Python 追求的是找到最佳的解决方案而不是其他语言所追求的多种解决方案，换句话说是，它能够使你更加专注于解决问题而是去搞明白语言本身。
4、Python 是一种高级编程语言，它的语法简单明了，易于理解和。Python 还有很多的优点，比如开源、社区活跃、应用广泛等等。
5、市场需求量大，很多互联网相关企业都在利用Python来完成相关工作，Python的相关工作人员的薪资待遇也是非常可观的。简单易学，Python的语法非常接近自然语言，精简了很多不必要的分号和括号，非常容易阅读和理解。
python处理excel的优势有什么?
1、python如果只考虑处理excel，也就学一下基础语法，再学习几个模块即可。知识体系也不是很庞大。
2、数据***，一个数据***表演变出10几种报表，只需吹灰之力。易用性，[_a***_]新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。2）统计分析，其实包含在数据***之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定。
3、Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel，Python能够处理更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。
4、广泛的库支持：Python拥有大量的库，可以处理各种数据类型，如CSV、Excel、SQL数据库等。此外，Python还支持多种数据处理和分析方法，如统计、机器学习、深度学习等。
5、而你让excel去处理同样的大量数据，可能excel直接崩溃。其次excel需要人工操作，少量数据时可以轻易解决，但量大的时候呢？这时候人工的耗费就非常高了，python可以直接交给机器来处理。
数据挖掘工业界,R和Python到底谁用的比较多
Python比较好点，Python用的人比较多。ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，12％的数据科学家使用R语言。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
数据获取占优势，数据分析第一步是数据获取，现在人文社科很多数据需要网上抓取，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。
从定位角度看，R致力于提供更好的，对用户友好的数据分析、统计分析和绘图模型；而Python则强调生产效率和代码的可读性。双方的用户群也有一定的差异。R主要用于学术和研究领域，如今正在快速拓展其企业市场的运用。
的legend比R 好用多了，算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，这点比R好用。
如果您想要在统计学术界发展，我建议先学R。因为R是统计学科目前应用最广泛的语言，有很多跟统计相关特别实用的package。如果您准备进入业界，尤其是数据科学领域，我建议先学python。
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