马云说：“未来最大的资源就是数据，不参与大数据十年后一定会后悔。”毕竟出自wuli马大大之口，今年二月份我开始了学习大数据的道路，直到现在对大数据的学习脉络和方法也渐渐清晰。

我们先来看一下数据分析相关职位现在的薪资情况：

北京数据分析师的平均薪资是17250元，招聘岗位为17000多个。而且相关职位普遍薪资是年薪12万到50万不等。

看一下最具有代表性的字节跳动的相关招聘要求：会Python几乎是必须技能。

今天我们就来谈谈学习大数据入门语言的选择。以下都是各位网友的经验分享，希望对大家有所帮助！

java和python的区别到底在哪里？

官方解释：Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，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。

2019年编程语言排行榜：Python排名第三。

java和python，都可以运行于linux操作系统，但很多linux可以原生支持python,java需要自行安装。java和python强于c#的原因大于支持linux，支持osx，支持unix，支持arm。java和python比c++受欢迎的原因在于不需要指针。

不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。

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python。不论是大数据生态架构，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，还是需要着手学习一门高级语言。

那学习大数据我们到底该选择什么？

咱们再来说下大数据。目前国内很多人在说大数据的时候，实际上是把大数据技术和数据科学（含数据分析、数据挖掘、机器学习）混在一起的，许多讨论和争辩其实源于大家说的不是一个事情。

目前高等学校已经有了大数据相关的专业，名字起得也很好，叫《数据科学和大数据技术》，就是把大数据分成两个方向来看待的。数据科学侧重数学抽象和软件工具的使用，对数学和编程要求较高；而大数据技术侧重软件工程实施，对计算机和编程要求较高。

虽然两个方向都强调编程，但数据科学的编程是泛编程，可以简单理解为以使用脚本语言或需要编程的软件工具(如Matlab、SAS、R)，而大数据技术的讲的编程是计算机通用编程语言(如Java/C/Python)，职位也更接近我们所说的程序员或者说“码农”。

对于初学者，尤其是没有接触过语言的人想入门大数据，个人觉得先学python，后学java。首先python作为一门脚本语言，很容易入门。编程并不是说掌握一门或几门语言就足够了，重在提高思维能力。而python容易入门，工具多，短短数行代码就可以实现一个强大的功能，增强初学者的信心，另一方面让初学者有一个对编程思维的初步理解。

在这之后再学习java，首先语法很容易入门，再者对编程有一定理解后，才更能体会到类，继承，接口，甚至之后接触各种框架，这些内容对于大型项目带来的优势。