谢谢。我建议转向大数据。
我也从事java开发,我对这个主题的纠缠也有同样的感受。毕竟,如果我精通Java,我已经付出了大量的学习精力。如果我学习机器学习,我基本上想告别Java,这无疑是一个非常不幸的选择。
此外,转向机器学习不仅需要深入了解python,还需要掌握数学算法,这是不可能一蹴而就的。因此,转向人工智能的风险相对较高,很容易打乱一个人的职业规划。
目前,大数据方向仍是一个需求量大、前景好的工作方向。Java广泛应用于大数据领域。单凭Hadoop生态系统就足以完成大量的大数据工作,而Hadoop和Java是分不开的。
最重要的是大数据方向不会低于机器学习的工资,机器学习还处于初级阶段。别担心工资问题。
Java是一种编程语言,大数据是Java开发的一个领域。要学好大数据,首先要学好java。没有扎实的java知识作为基石,很难学好大数据。关注我@Java大数据架构师一起学习进步,免费分享海量学习资料
大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产,需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。
软件开发是根据用户需求构建软件系统或系统的软件部分的过程。软件开发是一个系统工程,包括需求捕获、需求分析、设计、实现和测试。就业肯定软件开发是更好的就业
在学习大数据之前先学一门计算机编程语言。大数据的开发需要编程语言的基础,因为大数据的开发是基于一些常用的高级语言,比如Java和Java。净额。Java具有简单性、面向对象性、分布式、健壮性、安全性、平台无关性和可移植性、多线程、动态性等特点。Java可以编写桌面应用程序、web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序。学习java会有一定的学习能力,然后学习其他语言和技术会容易得多。无论是Hadoop还是数据挖掘,都需要高级编程语言的基础。
因此,如果你想学习大数据开发,你还需要至少掌握一门高级语言。例如,许多Hadoop和其他大数据处理技术都使用Java,比如Apache基于Java的HBase、acumulo和elasticsearchas。因此,学习Hadoop的首要条件之一就是掌握Java编程语言。
目前,Java在互联网开发中的应用越来越广泛,Java编程平台也越来越稳定。
学习java可分为三个阶段:基本语法阶段、web开发阶段和分布式开发阶段。基本语法阶段是学习的难点。Java语言是一种纯面向对象的编程语言,因此在学习之初需要接触很多抽象的概念。掌握了这些抽象概念后,后续的学习就相对容易了。
学习java要注意三点:一是多做实验和总结,逐步建立编程思想;二是多做技术交流,交流的过程也是学习的过程;三是跟上技术发展的趋势,而目前选择大数据方向是一个不错的选择。
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