大数据行业的数据精准吗

第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。

第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其**的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。

第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。

第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理

第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。

第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

大数据专业就业方向

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

大数据专业介绍

计算机科学与技术（数据科学与大数据技术方向）主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。毕业后能从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。

大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。

大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。[2]

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。[3]

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[4]

电子书|自己动手写网络爬虫，免费下载

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《自己动手写网络爬虫》是2010年10月1日由清华大学出版社出版的图书，作者是罗刚。本书在介绍基本原理的同时，注重辅以具体代码实现来帮助读者加深理解。

天眼查优点如下：

规模大1亿+用户，1000+企业用户，热度高，百度指数友商之和！

1、数据主体多：多达159亿+，并且最新上线了社团组织，港澳台等主体，目前竞品实际数量是1亿，另一家才8千多万。

2、维度多：除了工商信息，法院公告，竞品信息，招聘，失信人，专利和商标等常见维度外。天眼查还有资质证书，软件著作权，作品著作权，微信公众号，微博公司号，微博人号，微博号，社会组织，律所，司法拍卖，香港企业，进出口等80+的维度，并且在陆续上线中，竞品只达到50多的维度。

3、更新频率高：动态分配数几千个爬虫进程24小时不间断抓取数据，每日2-10万新增，400-500万更新保证了全库在一周左右可以全部更新。

4、数据来源丰富：除了抓取，跟因为行业领先跟很多数据源公司签订了排他性合作，得到了官方或行业龙头企业的数据来源，例如，行政处罚来源除了工商还有信用中国，资质证书200多种，上市公司信息数据直接跟大智慧全库交换数据表800+，商标信息全库跟权大师合作直接来自商标局，案例信息直接跟北大法宝合作等，并且同步更新。

5、领先的数据收集技术和清洗技术：专利自主研发的，自主学习破解码，海量（1800万）ip规避防火墙，模拟用户登录行为获取数据。

6、领先的数据存储技术：大规模关联数据可追溯时空关系网络TSTN包括图存储和图分析技术，实体和关系的数量有数十亿之多，实体和关系上的属性有数百亿，保障了有效存储和基于图的快速关联查询。

7、领先的数据分析技术：自主研发专利技术，测试同样的关联分析算法在三种数据存储系统（以Oracle、MySQL为代表的传统型关系数据库，以Hadoop、HBase为代表的键值对的存储方案、和天眼查的TSTN系统）上运行时的性能比较，时间从28小时缩短为3秒以内。

8、领先的数据同步技术：关联数据和传统数据同步更新技术，自主研发专利技术，并不与传统的、基于统计的宏观大数据对立，而是既包含宏观大数据、更突出微观大数据的统一体。

9、位置优势：天眼查公司总部在北京，售后跟进，技术问题交流方便，跟行业龙头合作伙伴沟通方便，可以上门互访。

10、品牌优势：天眼查，合法合规，市场占有率大，用户量达到1个亿，资金充裕，产品低价优质，百度热度是2家竞品之和的两倍，品牌价值高，可以长期稳定合作。

一场编程语言之战

@Author：Runsen

本人懂一点Python，Java，根据自己想法而来，纯属虚构。

现状

进入2020年3月，新的编程语言排行榜新鲜出炉，TIOBE最新发布了3月编程语言排行榜。

从榜单中我们可以看到，前三名分别为Java、C、Python。相较于上个月，Python继续以185%上升至1011%，以1011%的份额稳居第三。

我们先了解下比较常见的编程语言的，如Java，Python，JavaScript，C/C++，Go，C#各编程语言的用途。

“众口难调”，面对多种多样的编程语言，大家众说纷纭，每种编程语言都有其存在的意义，编程之战从未停止，“战火”一触即发。

家庭内战

最近，编程语言家族开了一场“家庭聚会”，都是在讨论自己的排名。

下面是家庭成员的对话。

老三Py：最近，我可厉害了。从2015年，人工智能的开始，人人学我，基本上我成为最无敌的大佬。

老四C++：可不是嘛，老三，你的爬虫，数据分析，机器学习，深度学习，自然语言处理再加上你的Django，flask等Web开发等，就连你的PyQt也想占领我的QT图形界面市场，都是你这个流氓，害得我从老三变成老四。

老三Py：那都是你太难写了，学我就是几分钟就能入门的，谁叫你这么难懂，什么面向对象，你的一百行代码，我十几行就搞定了，谁还会学你，很快，我就是老大，你就是我的小弟。

老四C++对老大Java说：大哥，有人想谋权篡位。

老大Java：现在，确实是老三的时代，现在个个数据分析师只会Python，都喊出了：人生苦短，我用Python。要怪就怪数据分析人员编程水平太低了，写来写去就是py代码，完全学不会其他语言。

老二C鄙视的说：就算写Python太厉害，也最多就是一个导包侠，没有什么了不起的。老三，话说你有什么本事当老大，我都不敢谋权篡位。

老三Py：不如我们比一比，看看现在开发者需要我多些还是老大多先。

老大Java：好，比就比。谁怕谁，我到底看看你有什么本事。

老三Py：我代码简单，写起来轻松易懂，比如我打印一句HelloWorld，就是一个，就是这么简单。就问你们服不服？

老大Java：打印一个HelloWorld，我确实需要好几行代码，还要声明一个HelloWorld对象。

老二C:我还要定义一个main的主函数，打印一个HelloWorld确实有点多。

老四C++：我是抄老二的，写个HelloWorld比老二还要多。

老三Py：看见没有，这就是差距，谁会写那么多代码，直接简单粗暴我就是一个打印HelloWorld。

老大Java：老三，你这样不行啊，万物都是对象，写一行代码，我觉得都要声明一个对象。

老三Py：什么对象，我能打印出来就Ok了。

其他人：确实老三写的代码太简单了，连小学生基本都能学会，我们自愧不如，老三，你还要什么本事吗？

老三Py：要说我牛逼莫过我的第三方库，超过上万个，安装也简单，一个就轻松搞定，还给人看到安装进度条，你们说我牛不牛逼。

老大Java：这我可不服，你去的maven仓库看看

我的jar包任何一种场景都有，我的生态系早就完善，怎么不如你老三？

老三Py：你在pomxml安装什么任何信息告诉别人，而且你的dependency鬼死那么长，人家愿意写吗？

老二C和老四C++：我们gcc和cmake添加第三方库还要编译才可以。

老三Py：我的requests，selenium，beautifulsoup，pyquery，lxml，Scrapy，Crawley，Pyspider等一系列爬虫库和爬虫框架厉害到爆，几乎所有爬虫都是我来编写的，你们的爬虫市场早没有你们的份了。

老大Java：我的WebMagic，Nutch，Heritrix，Jsoup，SeimiCrawler，JLiteSpider爬虫编写的代码确实比你多了好几倍，以前爬虫的市场都是基本用我，现在给你占去，悲哀。

老二C老四C++：爬虫，小心爬进监狱，现在首例爬虫禁令，禁止爬取微信公众号，都是老三你的爬虫造成多少假流量，造成多少网站奔溃，就说12306有尽20%以上都是爬虫访问流量，有多少人抢票，再提价出售，官方发票，又被他们抢了，你以前让多少人抢不票，这背后引发了一系列的肮脏的资产链。

老三Py：这关我毛事，现在的百度蜘蛛爬取，多少网站双手叫好，这都是他们的问题。

其他人：你除了爬虫，还有什么？

老三Py：我的数据分析三剑客numpy，pandas，matplotlib，在加上Seaborn，Scipy，StatModels，Pyecharts，Bokeh，Blaze，Plotly，NetWorkX，Biopython，SymPy和gwpy等数据科学库简直无敌，都喊出了，从excel学Python了。

老大Java：数据分析我虽然也有jar提供，但是我派了我的儿子scala去帮我完善。

老二C老四C++：这东西不是SPSS，stata，tableau，powerbi，excel，Echart，FineReport等强大的数据分析工具就可以解决了，都是用我们和老大开发的，干嘛还要写代码。

老三Py：我一把屠龙剑Pycharm，一把倚天剑anaconda，一个开发，一个数据分析，双剑合并，威力无敌。

老大Java：比IDE开发工具，我可不怕，我有Eclipse，MyEclipse，IntellijIDEA，NetBeans功能厉害到爆。

老二C老四C++：Dev-C++，C-free，CLion，Code::Blocks，CodeLite，C++Builder，我们觉得同样没问题。

老三Py：我的Web开发Django社区非常庞大，江湖上，Python有两条腿跑，一腿就是我的django，因为两万个包，一万以上都是我的Django，再加上了其他儿子flask，tornado，我开发了国内的豆瓣、知乎，国外：Instagram、Disqus、NationalGeographic、NASA

老大Java：Web开发，你还敢比，我就拿出一个Spring家族就够了，SpringMVC，SpringBoot,SpringCloud，再说了我还有自己的Tomcat，Jetty应用服务器，微服务的架构早就深化人心。如果以前的网站不是用php开发，那基本就是我以前的Servlet，jsp开发的（虽然落后了，但基本都在维护），现在网站开发首选我的Spring家族。

老二C老四C++：虽然在网站开发我们几乎没有市场，但是软件开发都是采用我们的，比如早期的QQ，微信，支付宝等大部分软件都是我们开发的。

老三Py：有本事比一比现在最火的人工智能，我的机器学习sklearn，深度学习keras，Pytorch，tensorflow，Caffe，PaddlePaddle，哪个不知道，哪个不用？就是因为这个，我才算最近的王者。

老大Java：你是不是想王者荣耀想多了，王者荣耀的客户端应该是C#（Unity3D）开发的，核心后端服务是C++开发，可没有你的份。人工智能，我怎么实现不了，我的深度学习库——DL4J、ND4J以及Deeplearning4j，深度学习框架就是因为数据分析者只会用Python，才让你火到现在。

老四C++：CPP-Call-Tensorflow，Caffe2C++API，PyTorch-CPP，我的性能比你的好不知道多少倍。对了，说说性能，老三，你这不怎么行。

老大Java补刀：连数据都没有，老三你做什么人工智能，看看得我的apache社区的大数据框架ApacheHadoop，ApacheHive，ApacheHbase，ApacheSqoop，ApacheFlume，ApacheSpark，ApacheBeam，ApacheFlink，ApacheStorm，SparkStreaming，ApacheOozie还有CloudersManager（CDH）都是我开发出来，大数据平台都是我干的，没有了数据，你做什么Ai，你是不是猴子请来的逗逼？

老三Py：游戏方面，我可以有我的Pygame，性能方面，我承认比较低效，大数据不是还有我的pyspark？

老五C#：你的Pygame就是小孩子过家家的，游戏市场我已经占领，老三你可不要来。

老大Java笑道：spark是我的儿子scala开发的，spark就是为了你们这些数据分析的人不会我（Java）和我儿子（scala），你们的压力下，不好意思的开发了pyspark，对Python提供了APi，再说了我们也给R提供了Rspark。话说，老R从前十掉下到了十一。

老R：就是你老三一直打击我，害得现在数据分析的人员不学习R了，都以为学你，就天下无敌了。

老四C++：就是明明每个人占领一种市场就够了，现在提出了”人生苦短，我学Python“口号。

老三Py：就是要”人生苦短，我学Python“。

老大Java：就是因为你，害得所有人的编程水平只降下来。Java开发人员学习Python，就是分分钟的事情。

老二C：不要说，大学我敢保证所有人都必须学习我开始。

老四C++：有本事你让学Python的来学我或者老大，我不信他能学得了。学我的人基本被我折磨死了，学你py就是分分钟的事情，有本事继续聊性能，我好像记得知乎得推荐系统用go重写了，还不是因为你的效率。

老十go：今天我难得上了前十，什么”人生苦短，我学Python“，明明就是”2020年，我们一起学go“。

老三Py：我去你的，你老十有什么资格说话？再说了我有cpython，Numba提高运行速度不就可以了吗？

老大Java：那你老三有什么资格在我面前说话，你连多线程和并发都处理不好，还不如提出我的口号”OnceWrite，RunAnywhere“，一次编写,到处运行，我的强大的JVM，你老三有吗？

老三Py：我可以用Pyinstall打成exe，到处运行，不就是”一次编写,到处运行“，

老大Java：我的强大，你不知道，你还是在mac和liunx运行你的exe吧。我还有一个儿子Kotlin和我占领APP市场，你有APP市场吗，还想当大佬，这日子是不是有点早了。

老三Py：我有kivy开发APP。

老二C老四C++：老三，你怎么不说用flutter开发APP？

老三Py：那是Google开源的UI工具包，关我毛事。

老二C老四C++：flutter的底层是基于我们的开发的。

老三Py：我不管，反正现在人人学Py，我的市场就是慢慢变大，我就是当老大。

老二C:我从1972年诞生，可以说我是老三你的长辈。Java可是运行在全球的三十亿设备上的，我都没有把握当老大，你哪里来的勇气？

老三Py：我是从1991年出生，Java可是1995年出生，这样我不就是老大的长辈吗？

老大Java：老三说得没错，老三要当老大，他膨胀了，要先超越老二你了。

老二C:什么？老三，他连编译器都没有，一个解释器基于我的编译器，竟然敢叫嚣超越我，用我编译器，底层封装我的代码，没有我，哪里来你，脚本就是脚本，动态语言就是动态语言，老大，老四和我哪个不是静态语言，哪个没有自己的编译器？信不信我不给你用我的编译器，让你从前十消失。

老三Py：卧槽，爸爸，我错了，别让我从前十消失啊。

一声不吭的老八php叫道：php才是最好的语言。

我想说的

Python这语言，只适合作为加分项，不适合作为技术支撑。因为它写不了复杂逻辑。只适合写一个爬虫，计算器，记事本,Qt之类的小程序。Python超越了Java和C，那是不可能的。Python从老四超越了C++，已经是一个很震惊的大事了。

说这个也许有人不服，凭什么Python就写不了复杂逻辑？豆瓣和知乎不是用Python写的吗？

先声明，豆瓣的后端，已经废弃了绝大部分的Python代码，重新写过了。youtube也正在重写中。目前以Python为主的网站，就只有知乎这么个独苗，而且知乎的推荐算法已经用go重写了。

为什么？不是因为Python的性能慢，而是因为Python的语法太悲剧了。也许Python的语法简洁，在初学者看来是优点。因为初学者一般练手，都只写1000行以下的小玩意，Python的语法简直爽翻了，真没任何缺点。

但如果你真的尝试用Python封装几十个类，去写个一万行以上的东西，自然就明白它的语法问题有多严重了。不只是难受，而是根本写不下，去维护成本太大了。没有静态类型检查是主要原因。能解决么？也能，好的模块设计还有codereview能回避掉一些，不过这样一来也就抵消掉一些Python能带来的快速开发的优势了。

还是江湖那句话，动态一时爽，重构火葬场。并不适合大项目，Python还是适合原型，前期项目。

搞it要想混得好，如果哪能只会一样东西呢，除非你不想混好，拼得就是综合素质，除非你Python登峰造极的程度，python五分钟都能入门，Python的语法和英语完全一样。学Python的人，去学Java，真的觉得很难。

如果按难度评分0-5的话，Python没有难度指数0，php难度指数1，go难度指数2，Java难度指数3，C++/C难度指数4。静态语言的难度是比动态脚本难的，如果你是编程零基础，建议从学习Python，再深入到Java。一手Python，一手Java基本在市场属于比较靠前的水平。

阿里基本Java的天下，腾讯的前世是靠C/C++出生，华为主要业务是在硬件方面，也需要C/C++的编程基础。百度，字节相反用的Python，go，ruby比较多。

不过如果自己想要有更长远的发展，只学python肯定是不够的，个人觉得Java、Python这二门语言都熟练掌握最好。如果想成为大神，那就补充一个C++，你就是无敌的存在。

@Author：Runsen公众号：润森笔记

这个分好多种，比如前段、后台、嵌入式开发、全栈、移动开发等。

如前端开发的语言有：HTML、CSS、JavaScript、HTML5、CSS3、JQuery库、Vue框架、微信小程序等；后端开发的语言有：PHP、Java、SpringBoot、Python、C、C++、C#等；移动开发的语言有：Android、IOS等。

太多了，使用人数较多的有java，C#，C，C++，html，javascript，

php

现在最火热的就是python

对于很多初学编程，或者刚刚转行IT领域的程序小猿来讲，究竟该选择哪一门编程语言学习，一直是个很费脑子的事。毕竟，大多数初学者，相关IT知识都还比较欠缺，并不是太了解编程。

那么这么多的编程语言，学习什么比较好呢？

Java

Java拥有跨平台、面向对象、泛型编程的特性，非常受企业的喜欢，广泛应用于企业级Web应用开发和移动应用开发。

Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE、J2ME、J2EE。三块应用范围不同，但却相互补充。广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。

Python

Python是一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。由于具有丰富和强大的库，又被称为胶水语言，Python极其容易上手，主要源于Python有极其简单的说明文档。

Python的应用领域分为系统编程，用户图形接口，Internet脚本，组件集成，数据库编程，快速原型，数值计算和科学计算编程，游戏、图像、人工智能、XML、机器人编程等等。

常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。Python是做服务器开发与物联网开发。

信息安全，大数据处理，数据可视化机器学习，物联网开发，各大软件的api，桌面应用，都需要python。

PHP

PHP(HypertextProcessor)是一种免费的强大的服务器端脚本语言，主要目标是允许网络开发人员快速编写动态页面，同时也被广泛应用于其他领域，如Web开发并可嵌入HTML中去，受到web开发者的欢迎。包括Wordpress、Digg以及Facebook在内均使用了该语言。

PHP的语法利用了C、Java和Perl，易于学习。目前PHP的应用范围已经相当广泛，尤其是在网页程式的开发上。一般来说PHP大多执行在网页服务器上，透过执行PHP程式码来产生使用者浏览的网页。PHP可以在多数的服务器和 *** 作系统上执行，而且使用PHP完全是免费的。

JavaScript

JavaScript是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言。听起来好像和java有些关系，然而却不是的，只不过名字像而已。

同时JavaScrip也是一种广泛用于客户端Web开发的脚本语言，常用来给HTML网页添加动态功能，比如响应用户的各种 *** 作。JavaScript也可以用在游戏开发等方面。

js最广泛的应用毫无疑问是在web前端。简单的说，网站给你传过来的是一堆用各种标签表示格式的文档，而js负责 *** 纵这些文档实现一些客户端动态效果。js的领地还不仅如此，现在的Nodejs还可以用于服务器端的开发。

GO语言

Go语言主要用作服务器端开发，其定位是用来开发“大型软件”的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。Go语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。

Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等；网络编程方面，Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等；除此之外，Go语言还可用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是采用Go开发。

不过，总的来讲，这只是一个大概方向上的划分，具体到每个人的兴趣特点和编程特点，还有更为细致的划分。

据各大语言类的排行榜，目前比较流行的编程语言包括Java、C、Python、PHP、C++、C#、JavaScript、R、Go、OC、Swift等，不同语言排行榜的顺序有一定的区别，但是整体上的差别并不大。判断一门编程语言是否流行一方面要看用户的整体数量，另一方面也要结合语言的使用场景，有的语言虽然用户整体数量不大，但是在具体的应用场景却有非常高的占比，比如OC。

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。智能职涯（bigdata-job)总结了大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

大数据课程知识点较多，学起来有一定难度！

“大数据”就是一些把我们需要观察的对象数据化，然后把数据输入计算机，让计算机对这些大量的数据进行分析之后，给出我们一些结论。

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据毕业答辩

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