java大数据和python人工智能哪个好

2022-01-08 11:10 浏览：

在大数据和人工智能的驱动下，Python语言目前的上升趋势确实是显而易见的。而随着工业互联网的发展，在未来大数据和人工智能技术的逐步应用之后，Python语言的应用前景必将更加广阔。因此，对于目前的程序员来说，学习一下Python编程还是有一定必要的。Python的发展迅速并不意味着Java语言就马上会被淘汰掉，Java语言的生态体系非常庞大，未来在产业互联网阶段，Java语言依然会是流行的编程语言之一，扮演比较重要的角色。

一、java大数据开发是做什么的

Java大数据开发是通过利用Java语言来完成大数据的开发任务，主要分为平台开发和应用开发两个方向。

大数据平台开发针对的是大数据系统平台本身，通过专业的编程语言进行开发。

大数据应用开发则是基于开源的Hadoop、Spark等基础架构，进行具体的应用开发。

二、java大数据培训机构

1、哪个好

学习IT技能，实力较强的培训机构在教学师资、课程服务等方面都有相应的保障，达内IT教育是一所比较好的java大数据培训机构，连锁办学模式值得大家信赖。机构致力于打造IT互联网行业的精英人才，专注培养高素质、高技术含量的技能工程师，包括Java大数据工程师、Linux云计算工程师、Python 人工智能软件工程师、Web前端开发工程师等，课程完善，班型齐全，实战老师授课，将知识与实践相结合，通过项目案例让学员掌握实操根本，为上岗就业积累丰富的技能经验。

2、学什么

大数据时代下，Java语言有了较为广泛的用武之地，若要将java大数据技术运用到恰到好处，需要学习和掌握的东西还有很多，Java语言基础是一个重要阶段，接下来还要学习CSS的基础知识、HTML、JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、Shell 脚本编程、虚拟机使用与Linux搭建、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，以及Hadoop 生态体系和Spark生态体系，这是一个较为漫长的过程，但对于IT爱好者来讲，也是一个充满挑战乐趣的学习过程。

3、几个月

由于java大数据技术涉及到的技能知识比较多，所以学习难度相对较大，学习时间也相对较长，一般分为多个教学阶段，零基础的朋友学习java编程语言，入门一般需要4-6个月的时间，倘若有基础那么效率会高很多，但是要想达到游刃有余的高超水准还需持续努力不断进取。

4、招生简章

教学阶段	课程主题	教学目标
第一阶段	Java语言的高级特性、Java多线程、XML、Web	掌握Java语言的高级特性、Java线程池技术，线程的Join、notify、notifyAll等机制、基于Xml的解析与维护，掌握简单的Html，Css，Js的编写。
第二阶段	JAVAWEB前端技术、基础技术、高级技术、框架加强	了解真实项目开发流程，掌握前端开发基本技术，JAVAWEB基础知识，以及过滤器、监听器及常见应用场景等，通过模拟实现框架功能，为后续学习SSH打基础。
第三阶段	Struts2、Spring、Hibernate、JQuery、JS高级、Maven、SSH项目：国际物流	掌握Struts2在项目开发时用到的各种知识点，能够应用该框架熟练的开发，熟练掌握利用Hibernate框架完成项目的开发，深入理解ORMapping的概念、缓存机制、 SpringIOC、DI在软件架构中的作用、 SpringAOP的实现机制和应用场景、Struts2的高级特性以及SSH整合的原理等。
第四阶段	SpringMVC、MyBaties、SSM项目	熟练掌握SpringMVC的各个组件，理解SpringMVC的架构原理，利用SpringMVC开发项目，掌握用pom.xml文件构建项目，实现电商项目的前台的内容管理、菜单管理、购物等。掌握Redis缓存如何提供性能、利用Solor做全文检索、利用ActivityMQ的异步机制把缓存中的改动同步到各个环节、掌握MySQL的主从复制和读写分离。利用lvs，keepalived，nginx，tomcat搭建高并发的web环境。
第五阶段	网络编程、数据仓库、Zookeeper、分布式缓存、集群、SOA、云计算、电信项目	掌握数据仓库的知识内容、两种缓存的原理、以及操作，了解Zookeeper的选举算法、同步机制、掌握Zookeeper的集群的搭建，通过项目掌握MySQL的集群、读写分离、优化、掌握Mina框架的通信机制、掌握Zookeeper的高可用机制、利用MySql掌握数据仓库的概念、利用分布式缓存提高系统的性能等。
第六阶段	Hadoop的分布式文件系统HDFS、Hadoop的资源管理与资源调度 Yarn框架、Hadoop的计算框架MapReduce、HBase、HIVE、Spark、电信项目	掌握HBase的集群的的搭建、Hadoop伪分布式的搭建、利用HDFS的API对分布式文件系统进行操作、掌握NameNode与SecondaryNameNode的通信原理、掌握NameNode与DataNode的通信原理，熟练应用Hadoop的MapReducer，Hive与Spark等。

三、java大数据就业前景

java大数据行业的发展速度可以说是相当的快速，如今，这项技术正在一步步从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，行业的发展前景可谓是一片光明，随着应用范围的扩大，也相继而生了不同工作岗位，多个行业领域对人才需求已是求才若渴，待遇方面不断提升，不论是数据工程方向还是数据分析方向都是大数据技能人才的不错选择。

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