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大数据入门为什么要学习Java
Java是一个强类型语言，它允许扩展编译时检查潜在类型不匹配问题的功能。Java要求显式的方法声明，它不支持C风格的隐式声明。这些严格的要求保证编译程序能捕捉调用错误，这就导致更可靠的程序。可靠性方面最重要的增强之一是Java的存储模型。
因Java的安全性比较高，使其在金融服务业方面的应用广泛。大部分银行和第三方交易系统均用Java开发前台和后台电子交易系统以及数据处理项目等等。● Web应用 Java 语言在电子商务领域以及网站开发的领域都占据了一定的位置。开发人员可以用不同的框架来创建web项目。
Java是一门面向对象的编程语言，它支持封装、继承和多态等特性，能够更好地组织和管理代码。通过学好Java，我们能够掌握面向对象的设计思想，提高代码的可读性、可维护性和复用性，从而提升开发效率。
【大数据开发】需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。
还有就是java的异常处理能够保证系统的稳定性。目前，java语言的应用也是很广泛的，对于学习大数据的人而言是很多人的选择，hadoop及其他大数据处理技术都用到了java，像Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas等等。
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首先建立好开发环境非常重要，工欲善其事，必先利其器。做任何开发，首先就是要把这个环境准备好，之后就可以去做各种尝试，尝试过程中就能逐渐建立信心。初学者往往在环境配置中被各种预想不到的问题弄得很沮丧。建立起来环境了，改变世界就靠你的代码了。
掌握 Bootstrap 前端框架开发、掌握 VUE 前端框架开发、掌握 RabbitMQ 消息队列的应用、掌握 SpringBoot 集成 RabbitMQ。Redis 缓存数据库的应用、Java 基于 Redis 的应用开发、基于 SpringCloud微服务架构开发实战。
《实战Java程序设计》这是一本既注重实战，同时也注重底层“内功”训练的书，非常适合初学者阅读！《程序员修炼之道——从小工到专家》这本是指导程序员从低等级向高等级转变的必要圣经。每一篇幅都需要仔细阅读，深入思考，作者多年的经验可以给我们在实际项目中处理给予很大的帮助。
import java.util.Random；public class Test3 { static Random rand = new Random()；//定义一个静态方法，产生随机数。
学习Java的第一步是安装好JDK，写一个Hello World，？ 其实JDK的学习没有那么简单，关于JDK有两个问题是很容易一直困扰Java程序员的地方：一个是CLASSPATH的问题，其实从原理上来说，是要搞清楚JRE的ClassLoader是如何加载Class的；另一个问题是package和import问题，如何来寻找类的路径问题。
能够真正掌握接口或抽象类的应用，从而在原来的Java语言基础上跃进一步，更重要的是，设计模式反复向你强调一个宗旨：要让你的程序尽可能的可重用。关于设计模式的资料，还是向大家推荐banq的网站http：// ，他把GOF的23种模式以通俗易懂的方式诠释出来，纯Java描述，真是经典中的经典。
我想学习数据分析,但是0基础,看什么书可以快速入门啊?
1、《Excel 2019从入门到精通》（第2版）：该书内容全面，涵盖了Excel的基本操作、函数、图表、数据分析等方面的知识，同时提供了大量的实例和练习题，适合初学者跟随学习。《Excel零基础入门教程》：该书以图文并茂的方式，详细讲解了Excel的基本操作和常用技巧，同时穿插了实用的案例，适合初学者快速入门。
2、《统计学习方法》（李航著）：这本书是机器学习领域的经典教材，对于初学者来说，可以帮助建立统计学的基本概念和思维方式。 《统计学原理》（吴喜之著）：这本书是经典的统计学教材，内容全面且易于理解，适合初学者入门。
3、如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那么，这6本书将会是你的正确选择。《Python科学计算》（推荐学习：Python视频教程）从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。
4、《深入浅出数据分析》：大头书，HeadFirst系列，内容很浅，比较适合没有基础的人作为科普读物，适合快速入门；《统计数字会撒谎》：本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程，通俗易懂，其实讲的都是统计学最基本的常识，可是却往往容易被人所忽视；《谁说菜鸟不会数据分析》：不错的工具类书籍。
5、《SQL必知必会》，我的SQL入门书，很薄，看起来很爽，但是能让你对SQL有大概了解。但是，修行在个人，之后SQL还是需要你自己琢磨，比如兼容性问题等。《深入浅出统计学》，如果要进阶的话，统计学是必不可少的，这本书就是让你快速了解统计学的。
大数据主要学什么
我认为大数据技术主要学这些：学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+前沿科技专业。
大数据技术专业学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》等。
大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。数据分析基础 统计学：统计学是数据分析的基础，学习统计学可以帮助理解数据的特征、分布以及变异性。数学基础：线性代数、概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础，通过数学方法可以建立数据模型和算法。
大数据专业主要学习与大规模数据处理、分析和应用相关的知识和技术。数据基础 大数据专业学习的第一个重点是数据基础知识，包括数据结构、数据库原理、数据管理和数据挖掘等。学生需要了解不同类型的数据结构，如数组、树、图等，以及常用的数据库系统和数据挖掘算法，为后续的大数据处理和分析打下基础。
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