原文：https://www.tiobe.com/tiobe-index/ TIOBE 快要宣布“2017 年度编程语言”得主，而 Kotlin 和 C 语言目前成为了“2017编程语言”奖项的得主的最有利竞争者。（“年度编程语言”是授予在一年中比率增长量最高的编程语言。） C 语言是世界上最古老的编程语言之一，去年的评分却跌10%以下，并且看似尚未有回升之势。但由于小型软件设备的蓬勃发展，以及低端软件在汽车行业的增长，C 语言在 2017 年收获了不错的流行度。 Kotlin成最强黑马 作为 C 语言的主
编程语言这么多，使许多想入行IT的初学者感到迷茫不已，哪些语言最流行？哪些语言发展好？哪门语言简单易学？... 今天，加米谷大数据就来简单说一下。
本文的英文原文地址是：Python for Data Science vs Python for Web Development，发布时间是10月29日。译者一开始在Python日报上看到推荐，初步看看了，觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这点感觉并不是没有根据。作为一篇软文，它成
如今互联网蓬勃发展，继JAVA，C++之后又出现了许多其他的语言，大继出现了许多可行可靠的语言，每种语言也都会有各自的优点以及缺点，那么如果有新的编程语言出现就意味着有些语言会被替代。但是，为什么到了
要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。
Python工资水平怎么样？学Python都有哪些优势？现在AI人才缺口大，各大企业都在争抢这方面的人才。而Python又是AI只能和大数据的第一编程语言，因此这方面的工程师工资都是相当高的。
编程语言：Python,Java,SQL,Scala. 无论后端选用哪种编程语言，SQL是必备。Python/Java/Scala最好是精通一门会两门。
随着Python的不断崛起，TIOBE预计它最终将获得第一名。TIOBE在其2019年6月的文章中说:“如果Python能保持这样的速度，它可能在3到4年内取代C和Java，从而成为世界上最流行的编程语言。”
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
做数据科学，到底应该学习哪门编程语言呢？本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。
<数据猿导读> 51信用卡获3.1亿美元融资，用大数据走上金融变现之路；麻省理工学院发布编程语言Milk，帮助开发者有效管理内存；百度视频完成上亿融资，用大数据+人工智能实现精准推送……以下为您奉上更
未来已来，就如互联网浪潮一样，AI也必将创造一个全新的世界。面对大势所趋，许多人开始与时俱进地研究AI知识，想跨入AI的大门。而Python，最接近人工智能的语言，就是进门的一把钥匙。
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
好巧！刚好前几天有同学私信也问过我这个问题：面临专业分流，计算机大类到底该选择哪个学科呢？
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料
本文介绍了机器学习的概念、应用、理论和技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，还介绍了机器学习工具和编程语言以及机器学习面试题和参考复习资料。
林元庆离开百度三个多月后（戳这里看大数据文摘此前报道），他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室（IDL）主任，林元庆这番创业选择了传统行业，与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）的选择不约而同（戳这里了解吴恩达新公司landing.ai）。 Aibee（爱笔）寓意AI2B，意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说，最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前，Aibee有近20名员工，其
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
随着互联网技术的不断提高，网上学习已经越来越普及了。无论是目前，还是将来，它都将会成为一种流行的学习模式。谈及编程，在Glasssdoor最近发布的一份调查报告（top 25 lucrative, in-demand jobs）中，介绍了25份高薪工作。而在这些工作中，超过一半的工作岗位要求具有编程技术。世界正在飞速发展，世界各地对IT技术人才的需求正在不断上升。尤其是在美国，除了硅谷，在其它各洲，同样需要大量擅长编程和开发的技术人才。面对这种趋势，如果你也有兴趣成为一名程序员或开发者，那你应该把学习编程放在你新一年的计划当中了。以下总结七个关于网上学习编程的趋势，希望可以为初学者提供参考。
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从普通程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专行也并非一朝一
计算机编程语言有很多，目前用的多的就是Java，C++，Python，PHP等等。目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。 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.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。
各位同学对于大数据编程语言知道多少呢？今天加米谷带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言，一起来看看他们的功能与特征。
P 模式识别(Pattern Recognition)：当算法需要在大规模数据集或者在不同的数据集上确定回归或者规律的时候，就出现了模式识别。它与机器学习和数据挖掘紧密相连，甚至被认为是后两者的代名词。这种可见性可以帮助研究者发现一些深刻的规律或者得到一些可能被认为很荒谬的结论。 规范性分析(Prescriptive Analytics)：这里我们还是用信用卡转账的例子来理解。假如你想找出自己的哪类消费(如食品、娱乐、衣物等等)可以对整体消费产生巨大影响，那么基于预测性分析(Predictive Analy
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识？
学习大数据开发，java语言是基础，主流的大数据软件基本都是java实现的，所以java是必学的，
如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。
作者：大数据平台部 马亮 如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分
众所周知，很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋，这期间不同的程序员也走出的自己的发展道路。
如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研
导读：如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。 工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力， 也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。 上期回顾：【大咖说】张瑞敏：互联网工业变革之路的海尔实践 【基础篇】 1传统分析/商业统计 Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。 ◆ Excel 作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
导读：如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察
1、无论你目前从事的是什么职业，在会python的基础上你的路子很变得更宽，升值更快，工资会更高
译者：刘旭坤 原文链接：http://www.datanami.com/2015/08/10/will-scala-take-over-the-big-data-world/ 在进行大数据相关的应用开发时，开发人员对编程语言的选择相当有限。Python和R获得了数据科学家的青睐，而Java则是Hadoop开发人员的不二之选。随着Apache Spark和Apache Kafka这样基于Scala的大数据框架的崛起，相信Scala会逐步映入大数据从业者的眼帘。 Scala是JVM上的一种函数式编程语言，最初它
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？加米谷大数据为大家介绍下大数据开发工具
小白零基础怎么系统的学习 Python？这个话题相信困扰很多想学习python的人，今天主要给大家说下一个零基础的小白，应该如何系统化的学习python编程语言，然后找到工作，在学习的过程不浪费时间少走弯路。首先我们要了解python是什么，是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。语法简洁清晰，具有丰富和强大的库。在设计上坚持清晰划一风格，使得它成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？
2018 年 7 月，在 PEP 572（Python 改进提案） 被接受后的第三天，由于仍然不断面对着别人的质疑，反馈意见不断袭来，让这位一手缔造新的编程语言帝国的图灵奖获得者 Guido van Rossum 感到疲惫不堪，老头儿已经 62 岁，累了。
Python和Java，是大数据行业最常见的两种编程语言，对于想转行大数据的人来说，学习哪个语言是比较好的选择呢？
本文的英文原文地址是：Python for Data Science vs Python for Web Development 译者：EarlGrey@codingpy 译者一开始在Python日报上看到推荐，初步看看了，觉得对于决定学习Python的方向有一定参考价值。不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这点感觉并不是没有根据
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习，让学员有实力入职一线互联网企业。
Go（又称“Golang”）是 Google 开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言。2009 年 11 月正式成为开放源代码项目。2016 年，被软件评价公司 TIOBE 选为“TIOBE 2016 年最佳语言”。 在鹅厂，Go 成为了 2021 年新增代码量最多的编程语言。 点击查看腾讯2021年研发大数据报告 本期《大牛书单》，我们就请来了几位鹅厂同事，为大家推荐一些学习 Go 的书籍，一起多读书多进步。
面向造轮子编程 这大概是还在读书的同学最大的困惑了。自己明明看了很多书，感觉不到自己的进步，很有挫败感。计算机科学是一门实践的科学，你发现你看了《现代操作系统》，《CSAPP》，《算法》，《计算机网络
有工作的还好，可以远程办公，但是大学生朋友们可是憋坏了，放假前想着假期一定要玩个痛快。
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书？”类似的问题。下面是一份建议书单，同时也是成为数据科学家的指南，当然，这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前，数据科学家似乎需要掌握许多技巧，如：统计学、编程、数据库、演讲技巧、数据清理与变换知识。 理想情况下，你需要具备以下技能： 了解统计学与数据预处理知识。 理解统计陷阱。你必须明白在统计分析过程中偏差与常见错误都将影响统计分析人员。 了解几个机器学习与统计技术的工作原理。 时间序列分析。 编程技巧 (R, Java, Pyth
AI 的发展脚步会加快，这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说，他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出？会有足够多的数据科学相关工作吗？还是说有可能出现萎缩？接下来，让我们来分析一下数据科学的趋势，并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”
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