筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。
为什么选择Python
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。
用Python进行数据分析之前，你需要从Continuumio下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
各种类库
当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供 *** 作DataFrame功能的工具。
除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。
所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。
希望能帮到你！
Java是一门编程语言，是一门连接人与计算机的语言。
由于计算机只认识二进制（只有0和1）的信息，对于我们来说，二进制的信息与我们平时所说的话比较起来就太难懂了，所以为了能够很好的和电脑交流，就产生了各种各样的计算机编程语言，其中就包括Java。
Java之所以可以让计算机识别，是因为Java的编译器和Java虚拟机，它会将人按照一定规范写成的信息翻译成机器所能识别二进制的信息，这样就可以让我们很好的和计算机进行交流了，而这种规范我们称之为Java语言。
Java是一种面向对象的语言，所谓的面向对象指的是Java编程中，所有的 *** 作都是以对象进行 *** 作的，这样在我们编程的时候，可以将某个功能当成一个类，可以给这类东西设置自己的属性。
由于计算机高级语言种类很多(C/C、JAVA、Python、C#等等)，不同的语言所侧重的领域不相同，Java所侧重的范围是互联网行业企业级应用开发。
像我们经常使用的购物平台、一些公司的管理平台等，大部分都是使用Java来开发的。而且我们现在所使用的安卓手机的系统和APP，也都是用Java语言来开发的。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，所以常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C）很轻松地联结在一起，是国内外众多企业使用的关键开发语言之一。python的创始人为GuidovanRossum，python的开发受到Mola-3语言的影响，python具有易读、可扩展、简洁等特点，被一些知名大学当做主要编程语言教授给学生。业内人士一般称python为高级动态编程语言，可以用于大规模软件开发。
Python的应用领域非常广泛，诸如后端开发、全栈开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等，Python应用无处不在。Google、YouTube、豆瓣网等这些大型的知名网站都使用了Python完成核心代码的编写，可见Python的发展前景是不可估量的。
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