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数据挖掘工程师需要掌握Java到什么程度?

1、Java只是大数据学习的漫漫长路中的一小段路程，想要学习真正的大数据技术，还要掌握hadoop、spark、storm开发、hive数据库、Linux操作系统、分布式存储、分布式计算框架等专业知识。

2、Java工程师需要掌握常用的开发框架和工具，提高开发效率。如Spring、SpringBoot、MyBatis等框架，Maven.Gradle等构建丁具，Git等版本管理丁具。熟悉这些框架和工具的使用，能够快速搭建项目，提高代码的可维护性和可扩展性。

3、Java开发工程师通常需要与数据库交互，掌握数据库基本知识和SQL语言是必不可少的。需要学习数据库设计、SQL查询和事务处理等内容。Web开发技术：Web开发是Java开发工程师常见的任务之一。

4、要掌握Java的系统级开发知识，要全面理解JVM的相关机制，涉及到并发、存储、安全、分布式开发等内容，同时还需要具有较强的算法设计知识和操作系统知识，可以说大数据平台开发是包罗万象的，还是非常考验开发人员技术能力的。

5、Tableau、FineBI、Qlikview等可视化应用能力。关于大数据挖掘工程师必备技能有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。

数据挖掘为什么要用java或python

对于数据分析师从业者而言，经常需要从事：数据库操作、报告撰写、数据可视化、数据挖掘的工作。Python 在这些方面都有着很好的支持，因此学习 Python 可以提高工作效率。

这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新 python能很方便的对接其他语言，比如c、java等。

Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，原因就是Python语言简单、直接、方便。Python语言是脚本式语言，所以学习起来比较简单，脚本语言的天然属性就是直接，所以Python在语法结构上比Java要“轻”很多。

我是学Java的,想尝试大数据和数据挖掘,该怎么规划学习

1、先学好基础，不管你是学什么的，如果想做一个合格的程序员，必须基础要好。

2、首先我们先说一下，大数据要学哪些东西，让大家对于这门技术有个基本的概念。

3、首先是基础se部分：包括类、对象 、面向对象、继承、多态、java的核心api、网络编程 web 部分包括；前端基础知识、servlet、jsp相关web开发基础。

4、作为一名零基础学习者，请不要将大数据开发看做一门与Java、python等相似的IT语言，大数据更像是一门技术，其所包含的内容相对比较多。

5、Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。

6、首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

做数据挖掘和机器学习的话学c语言的数据结构还是Java的数据结构?

C语言会比较好，C更加基础，书籍大部分也是C、C++的，如果只考虑java和C++的话，C++比较好，算法的话《算法导论》很经典，数据结构的话可以看《算法与数据结构》傅清祥 王晓东版的。

java数据结构和c语言版的数据结构，实现方式不同，但思想是一样的，一样好。

数据结构其本身是和语常无关的，也就是说数据结构只有一个版本，至于应该选择哪一个语言进行学习，可以就个人爱好与善长决定。C，C++，Java都是不 错的选择。

数据挖掘会用到SQL结构化查询语言，其它任何编程语言仅是借助SQL结构化查询语言完成数据库的操作、查询和维护。

学习数据挖掘基础：数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等）、熟练掌握一种编程语言（java，python）、会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss）。编程基础。

学好C语言是王道，学java是正道，这个要看你的目标和用途。如果你学c语言的目标是为了初步掌握编程基础。

请问写算法、数据挖掘、机器学习、数据分析等工作在企业中一般使用java...

1、算法，数据挖掘之类的在企业中一般使用python，python用起来更方便。

2、Java数据分析师：这个岗位主要负责使用Java编程语言进行数据分析和处理。你需要熟悉数据分析和处理方法，如数据挖掘、机器学习等，并掌握常用的数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark等。

3、JDBC Java数据库连接。使用Java程序操作数据库。这部分非常重要。几乎所有的企业项目都会用到；HTML、CSS、Java scrit。 HTML-（Hyer Text Mark-u Language）超文本标记语言。CSS -（Cascading Style Sheets）层叠样式表。

北大青鸟java培训:大数据与数据挖掘有什么关系?

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

根据信息存储格式，北大青鸟丽江计算机学院http：//认为用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。

数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。

三者的关系如下：数据挖掘和数据科学基本上是一回事。数据挖掘是30年前的说法，现在叫法高大上些。以前数据挖掘主要是基于统计学的理论和算法。这几年理论上，大量用数学和物理的理论和算法逐步引入，比如流型，热力熵啊。

自动预测趋势和行为数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论。关联分析数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。

并且，数据越挖掘越有价值。尽管大数据带来的很大的价值，事实表明很多企业的处理能力，数据的复杂度，数据的计算方式等，都存在很多问题。

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