初学者入门大数据，为什么要先学习一门编程语言?

很多人了解到大数据发展的前景和空间很好，适合发展自己的职业生涯，那么零基础的新手想转行学习大数据，可是，在进入正式的大数据技术学习之前，0基础为什么要先学习一门编程语言作为基础呢？

想必这也是很多想转行大数据的同学存在的疑问，今天就来解答一下。

首先，0基础入门大数据，先从一门编程语言入手。大数据建议，如果你想往大数据开发方向走，学习Java，想学数据分析或者数据挖掘，那就选Python。

为什么一开始的入门要学习编程呢？

这就跟问学习为什么要学会拿画笔、学习音乐为什么要练发声一样，因为它是基础啊！

学习大数据，不能只看数据，不能只设计算法，关键是要通过编程把算法来实现，看算法是否对数据有一定的效果。如果不学一门语言，你就不能和计算机对话，就没有办法让计算机来处理数据，也就不能证明你的想法和算法的有效性和准确性。

既然编程是基础，一定要学好哦。

那么，为什么大数据开发方向建议学习Java？

这个就和后续需要学习的技术侧重点有关了。

大数据比较通用的平台是基于Hadoop+Saprk ，Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，是目前比较常见的大数据支撑性平台，大数据开发岗位大多一般是需要编写Hadoop、Spark程序的（少数需要研发）。

而大数据平台Hadoop是采用Java语言实现的，在Hadoop下采用Java语言也是一个比较常见的选择。

其次，在后面学习Spark平台时，想要良好的应用实现Spark，需要先学习另外一门语言：Scala，而在学习Scala之前，你最好先对Java或任一函数式语言有一定程度理解以后，尤其是能够在编程范式之间随意切换以后，再去了解Scala。

现在你知道了吧，大数据开发平台知识的学习，最基础的东西，就是Java呀！不学它学谁呢，不学它后续的技术学习可以说展不开了。

数据分析方向，为什么建议学习Python？

虽然数据分析方向偏重业务，但是想学好还是需要学学编程的e。

python做数据分析可以说有一定的优势，比如：传统的关系型数据库Mysql应用比较广泛，python对mysql的支持很友好，通过调用第三方库mysqldb可以很好的访问数据库的数据。

还有，在做数据分析的时候，经常要将数据分析后的结果，通过数据图形展示出来。同时，在我们做分析的时候，通过图形可以一步一步地逼近数据分析结果，在这方面Python有很丰富的库支持。

Python语言的简单易学是相对的，对于零基础的小白来说Python的确是个不错的编程学习切入点。python很多人学习就是因为其在大数据、人工智能方面的应用。

大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。