数据分析需要用什么技术？java还python好一点？
java大数据：
java语言应用广泛，可以不应用形式的领域也非常多，有求全部的生态体系，另java语言的性能也非常好。java与大数据的关系更加亲近，无非目前做的好数据开发的程序员很多是从java程序员转过去的，一方面hadoop平台本身就是基于java开发的，因为目前java在大数据开发中的使用还是的很普遍的。
不过java语言自身的复杂性让很多程序员感觉它稍微有点“重”，磁盘格式化的东西有点多，所以在spark平台下，很多程序员更不会愿意不使用scala语言，而scala就是基于条件java语言形成完整的，所以有java基础再学习scala肯定比较比较随意的。
单学java以后的就业方向同一类，薪资那是java程序员的基本是水平；而java大数据工程师，以后的就业是可以普通机电设备java方面的工作，也可以涉猎范围大数据方面的工作，因为对大数据技术知识有所涉猎，所以谈薪资的资本会高一点：
的原因大数据产业的拉风，相关职位的待遇也是身价大涨。看的到，大数据咨询职位的换算下来薪资巳经达到月薪20k。
python大数据：
python语言目前在大数据和人工智能领域有越来越广泛的应用，原因应该是python语言简单、直接、方便。python语言是脚本式语言，所以才怎么学习起来都很简单的，脚本语言的天然植物属性那是真接，因此python在语法结构上比java要“轻”很多。
别外，由于python有极为丰富的库支持，所以python做软件开发也的很“然后”，程序员的作用稍微有点像做“独立显卡”的感觉。目前python在hadoop和spark平台下的使用都相当普片，而且越来越多的java程序员转向可以使用python，毕竟没人愿意奇怪。
不过python缺点也比较明显，那是python的性能远已然来不及java，另与大数据平台的耦合度也不如java好。不过如果不是你可以使用python做算法实现方法、数据分析、数据呈现出等应用是彻底没有问题的，效率也比较高。
其实，如果没有做快数据开发，小编建议java和python最好是都学下（主学java），语言本身那就是工具。
如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？
这个问题有些难，主要肯定凭感觉吧！
简单的方法，面试官就像会问你一些你面试的岗位相关的问题，根据你的回答，然后尽快变深的问你，看你这一块内容具体掌握到的怎么样。比如最基础的logistic回归器，简单你要明白了这个东西不知道是什么吧，接着你要明白它的具体看用法包括使用场景吧，然后把你要知道这个玩意是怎末来的吧。后来就是一些拓展资源问题。
当然，针对你的问题，你想明白了面试官的水平，那就你解释了他一个问题后，随后要让让他给你提问的问题的机会，你就这一话题不再拓展到其他的话题上，然后你说，看看面试官的反应，你可以显然是故意的说错一个小知识点，然后把你继续问面试官，我那样表述的你再仔细看看有没有什么问题。
依据什么面试官的作答，好象能能感觉到面试官的水平，都能够另外机器学习的面试官，这样的话他的知识面应该相对来说比较广的，你说的大部分他都清楚，只是因为看看他具体掌握的好不好。
另外一个成绩合格的面试官，如果不是你问的问题他明白，那就他是很高兴给你解答的，如果没有他不很清楚，那么也会告知你这一大块他不熟得不能再熟，假如他不要不懂装懂，这个时候你有两个打算，一是去问他在项目组的职位，只是选择重新开启面试。
不过面试是一种双向选择，技术知识学无止境，看你想直接进入这家公司具体详细的目标是什么？实力提升自己的专业水准肯定薪资待遇。
每个人是有所不同的个体，最好就是千万不能以自己的能力去绝对标准一个面试官的能力。即便你确实比他强。
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