Java开发想尝试大数据和数据挖掘,如何规划学习
会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。
学习Java编程之前，首先先想下：自己是否对Java感兴趣？是否下定决心来学Java，走Java这条路。在学习Java的过程中无论遇到什么问题，都能坚持下来。只有下了吃苦的准备，才能学好Java，才能会成功的。
首先明确，java大数据通常指的是采用Java语言来完成一些大数据领域的开发任务，整体的学习内容涉及到三大块，其一是Java语言基础，其二是大数据平台基础，其三是场景开发基础。Java开发包括了Java基础，JavaWeb和JavaEE三大块。
大数据职位涉及专业知识和精通编程语言。无论是Hadoop还是数据挖掘，都需要高级编程语言。因此，如果您想学习大数据开发，您需要精通至少一种高级语言。java是一种最广泛使用的网络编程语言，并收到了很多人的欢迎。
数据挖掘是什么样的工作啊?和java编程有关系吗?跪求
两个工作内容联系不大，你是学习java的，我就主要介绍数据挖掘吧 数据挖掘是提取数据、建立模型分析数据、得出结果后与需求部门进行沟通的一个职业。
数据挖掘指的是在长期积累的数据中分析和挖掘有价值的信息以供决策。这个概念主要还是因为ERP（企业资源计划）和OA(办公自动化)软件系统的广泛使用和发展的基础上出现的一个概念。
数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。
数据挖掘工程师需要掌握Java到什么程度?
1、要掌握Java的系统级开发知识，要全面理解JVM的相关机制，涉及到并发、存储、安全、分布式开发等内容，同时还需要具有较强的算法设计知识和操作系统知识，可以说大数据平台开发是包罗万象的，还是非常考验开发人员技术能力的。
2、一般来说需要具备以下技能：编程/统计语言操作系统大数据处理框架数据库知识基本统计知识数据结构与算法机器学习/深度学习算法自然语言处理。
3、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
4、规范：编写的代码必须符合流行的编码规范，例如类名首字母大写，成员和方法名首字母小写，方法名的第一个单词一般是动词，包名全部小写等，这样程序的可读性才比较好。
我是学Java的,想尝试大数据和数据挖掘,该怎么规划学习
两个工作内容联系不大，你是学习java的，我就主要介绍数据挖掘吧\x0d\x0a数据挖掘是提取数据、建立模型分析数据、得出结果后与需求部门进行沟通的一个职业。
会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。
我也做过好多年Java，去年开始也接触了些大数据的架构。跟你情况类似。我的观点是你可以去动手搭建一下，玩玩，其实并不像你想象的那样高深莫测。
数据挖掘好还是javaee好
如果您需要开发高并发和高可扩展性的分布式系统，或需要低延迟和高吞吐量的处理速度，则建议使用 JavaEE。如果您需要快速实现大数据应用程序，并且处理速度不是最为关键的问题，则建议使用 Python 语言。
Java更好，因为Java应用广泛，除非有一项很大的技术突破能够替代Java。在当下，Java被使用的场景非常多，网站、游戏、办公软件、新零售、云计算、芯片技术、数字经济等多个互联网领域都不开Java，拥有很好的就业前景。
其次现在是大数据时代，大势所趋，掌握好这门技术大有可为，而Java发展的相对比大数据技术成熟，如果你对其感兴趣也是能够有所大发展的。
java的就业前景还是非常好的，虽然很多人都在说java饱和了，但事实上，java运用更加广泛，而且可以被看作是一项基础来学。
javaee和web前端做的东西都比较多，安卓应该将近饱和了，php想比也是有点颓势，物联网和大数据是刚刚兴起的，就业应该不是问题。主要的还是看你的兴趣，兴趣到了，自然能坚持下去，你学的东西多了，就业不是问题。
北大青鸟java培训:数据挖掘是什么意思?
数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘主要是使用未来趋势和行为作出前摄的、基础知识的决策。下面安徽电脑培训为大家介绍数据挖掘具备的功能。
数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。大数据有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。
数据挖掘，又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤，是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。
数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
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