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大数据的基础语言除了J***a还包括哪些呢?
1、数据分析常用的编程语言有python、R、SQL、Scala、Julia。编程是软件开发的基础，大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合。它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。
2、Python语言 十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理（NLP）等领域。
3、j***a语言：J***a是一门很适合大数据项目的编程语言，Hadoop、Spark、Storm、Flink、Flume、Kafka、Sqoop等大数据框架和工具都是用J***a编写的，因此，大数据会不可避免的使用到J***a。
4、大数据技术有J***a基础、J***aEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系四大类。
5、j***a语言：j***a没有和Python和R语言一样好的可视化功能，也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统，使用过去的原型，j***a是最基本的选择了。
6、J***a基础 大数据框架90%以上都是使用J***a开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握J***a基础语法以及J***aEE方向的相关知识。MySQL数据库 这是学习大数据必须掌握的知识之一。
最难的开发语言
C语言：语言是最常见的编程语言之一，其设计的目的是能够用一种相对来说更加简单的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码。C语言保持了很好的跨平台性，一个C语言可以在多台电脑上进行编译。
第一支是Sun公司的J***A语言。理论上常常分为J2ME、J2SE、J2EE。J2ME专门是做手机上j***a类的客户端与游戏，现在安卓大行其道，J2ME这个概念已经开始没落了。
从难度程度来讲，python最简单、C++最难、J***a居中。对于0基础小白而言，想要转行学python更为合适，python不仅简单，而且语法清晰，前景好、岗位多、薪资待遇也比较高。
但是不同的人有不同的天分，所以并不能直观的说C++难。C++的开发成本并不算太高也不算低，用C++写出的软件思路非常清晰、但是庞大的功能稍微会让代码量增大一点。
大数据专业需要学习什么语言?
1、J***a基础 90%以上的大数据框架都使用J***a开发语言，所以要想学习大数据技术，首先要掌握J***a的基本语法和J***aEE的相关知识。MySQL数据库 这是学习大数据的必备知识之一。
2、大数据专业主要学习的语言有 J***A：这是入门基础，你要把这个学习懂了才能学好大数据不然你一头雾水。
3、大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景，所以 J***a 语言有着天然优势，现在大数据的组件很多都是用 J***a 开发的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。
大数据时代对编程有什么影响
编程支持数据可视化：编程语言提供了很多工具和库来支持数据可视化，可以帮助我们更好地理解和掌握数据。编程支持机器学习：机器学习是大数据处理的一个重要组成部分，编程语言提供了很多机器学习库和工具。
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J***a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[_a***_]一门高级语言。
你好，我认为人工智能AI技术，如ChatGPT可能会影响底层程序员的就业前景，因为它们可以自动完成许多重复的、繁琐的工作。然而，其实事实并非如此。事实上，AI 的发展可能会创造新的就业机会，并对社会和经济产生积极的影响。
学会shell就能看懂脚本，这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
新经济时代随着新经济时代的到来，数字经济、互联网经济、智能经济等新型经济的发展，将对编程技术的人才提出更高的要求。因此，编程技能的人才在新经济时代的发展前景要好于其他行业。
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