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　　大数据分析用什么编程语言

　　一，python，它是一种编程通用语言，能直接被用于多个角色的大量库，因为很容易学习，且内融大量有用的库，所以python俨然成为了许多大数据分析师心中的较爱之一。在受访过程中，不少行家们纷纷表示，可观察到代码的可读性让它成为了数据科学的流行选择，它能帮助分析师解决许多复杂难缠的问题，而且它在遵循算法标准的同时还能帮助大家得出解决方案。

　　二，R语言，相对来说，它面对于统计的任务，乃是理想的语言之一。那跟python相比，r语言有什么特色呢？面对陡峭的学习曲线时，它则帮助实现统计分析，不过r语言虽然好却也有一些不足，比如说它并非通用的编程语言，除了统计编程之外其他任务它都是不适合的。

　　三，Sql，对于sql一些人给到了另外一种称呼方式：大数据分析的关键，sql属于必备，它主要被用于更新、查询和操作数据库，作为大数据分析的一定要掌握检索的功能，而检索功能是如何被实现的呢？就是利用sql这样的查询语言，特别是内部融入的声明性语法能帮助大家读取结果。

　　四，Scala，它需要在jvm上才能被运行，它的特色体现在乃是通用的编程语言，功能更强大，能面向对象和功能编程语言。在真实大数据分析岗从业中，更多的分析师选择将它跟spark联系在一起，特别在处理大量数据的时候它将成为较理想的编程语言。

　　大数据分析师需要哪些能力

　　一、业务能力，如果都不熟悉业务，根本就无法找准大数据分析的大方向，这是基本的要求和要点，很重要。实际上，现在大多数做到top级的大数据分析师都曾经以管培生的身份参与到业务工作中，从业的时间未必会长、大概2-3个月但必不可少，毕竟大数据分析师乃是在业务之上的一个岗位，缺乏基础的支持，后期的分析无法顺利被展开。

　　二、思考能力，数据是静态的，无法通过信息传递来告诉大家它的组成排列方式是怎样的，所以大数据分析师需要通过推演和分析从中发现对应的规律，找到规律之后才能定位到商业问题的关键性属性、决定性因素所在，形成对应的模型。需要提醒的是，模型的打造需要缜密，做到滴水不漏才行，而这些都需要有严谨的思维能力。

　　三、沟通能力，大数据分析的较后一个步骤就是将已经得到的结论说给大家听，这里的大家包涵专业人士和非专业人士，没有接触过大数据分析、什么都不懂的人也要清楚几个参数变量之间的关系，这是如何实现和达到的呢?通过大数据分析师的专业化展示和讲解，所以沟通能力必不可少。

　　四、软件工具语言使用能力，如java、linux、python、hadoop、spark、storm等等都属于必学范畴，其实分析的概念由来已久，但之所以大数据分析会在后期才被定义，主要是缺乏软件工具的帮助，要知道，一本500万字的电子书占据的内存容量才几十kb，而所谓大数据指的是超过10tb的数据集，没有软件工具的辅助将这些数据过一遍都需要好几年的时间，黄花菜早就凉了。

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