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人来说，学习哪个语言是比较好的选择呢？
Python
Python和大数据：
Python本身的特点是高效率的开发和简单的维护，大数据运维领域也在普遍采用Python语言来编写管理脚本；Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，在数据科学领域，尤其是在深度学习领域，Python是常见的选择。
如果要往大数据分析和大数据运维领域发展，可重点学习Python语言，在这两个领域的应用是比较普遍的。
Python常用于：
Python主要用于web数据分析，科学计算，金融分析，图像算法，数学计算，统计分析，算法建模，服务器运维，自动化操作，适合快速开发团队或个人敏捷模式。除了在大数据和数据科学领域，在web前端开发等领域也有广泛应用。
Python：数据分析，人工智能，web开发，测试，运维，web安全
Python学习难度：
从语言的适用性看，Python号称“胶水语言”，可以作为一个中间处理模块的代码把其他代码“粘合”在一个工程里面，从而快速的部署和实施。
从学习难易度来看，对于初学者，Python更易入门，Python语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。
Python发展前景：
Python在国外应用相对成熟，在国内还处于起步阶段，近几年，随着人工智能、机器学习、大数据以及云计算的兴起，Python市场人才紧缺，就业形势和薪资待遇在IT行业靠前，未来发展空间也很好。
Java
Java和大数据：
Java与大数据的关系非常密切，目前做大数据开发的程序员很多都是从Java程序员转过去的，Hadoop平台本身就是基于Java开发的。大数据开发在Spark平台下，很多程序员更愿意使用Scala语言，而Scala就是基于Java语言构建的。
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如果选择往大数据开发方向发展，可以重点学习Java，理解Java能够更好地与Hadoop平台进行交互，能有更多的思路。目前大部分做大数据开发的工程师都有过Java开发的经历，Java开发的案例丰富且稳定。
Java常用于：
Java语言应用广泛，可以应用的领域也非常多，有完整的生态体系，另外Java语言的性能也非常不错。Java主要用于商业逻辑强的领域，如商城系统，erp，金融，保险等传统数据库事务领域，通过类似ssh框架事务代码，对商业数据库，如oralce,,sql server等支持较好，软件工程理念较强，适合软件工程式的多人开发模式。
Java：web开发，大数据开发，安卓开发，服务器开发， 桌面开发，游戏开发
Java学习难度：
Java相比于Python，资历更老，市场需求量大，应用更广泛，是一门很持久的编程语言，更稳定。作为编程语言的元老，Java编程较Python复杂，Java市场已经十分完善，对于Java开发人员的技能要求更高。
如果转行大数据开发，Java和Python最好都学习一下（主学Java），做大数据开发多掌握几门语言能让你在开发的时候更从容。尤其是掌握Java语言，会让你在解决很多系统级问题时有较强的自信。加米谷大数据培训。
Java发展前景：
Java在互联网方向的应用非常多，目前采用Java开发互联网网站及应用的IT企业很多，这增加了Java开发工程师的需求。未来将是大数据，人工智能爆发的时代，大数据又和人工智能息息相关，将会有大量的企业需要借助大数据，而Java是和大数据最密切的编程。
