學java前景如何？前景沒問題。我以業(yè)內(nèi)人士的身份給你分析一下。首先，java開發(fā)主要有兩個應用方向。首先是Android開發(fā)。目前來看，Android取代傳統(tǒng)桌面軟件已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)。手機的性能只會越來

學java前景如何？

前景沒問題。我以業(yè)內(nèi)人士的身份給你分析一下。首先，java開發(fā)主要有兩個應用方向。首先是Android開發(fā)。目前來看，Android取代傳統(tǒng)桌面軟件已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)。手機的性能只會越來越強大，相應的軟件開發(fā)也會越來越多。想想它需要多長時間？;你已經(jīng)很久沒有使用電腦了。以及華為 未來可能會大熱的s操作系統(tǒng)也兼容安卓app軟件。其次是后臺軟件開發(fā)，這一塊主要有兩個方向。一類是主流背景發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)公司，包括字節(jié)跳動等大型互聯(lián)網(wǎng)公司。需要全是java。為什么？一個是歷史原因。另一個是java已經(jīng)有了強大的生態(tài)系統(tǒng)，各種中間件都有。很多時候你不。;我不想用java。還有一個類似電網(wǎng)系統(tǒng)和水網(wǎng)系統(tǒng)的企業(yè)級應用。系統(tǒng)，企業(yè)erp都是java，這些用戶不太可能輕易更換。就在10年前，也有人問這個問題:java的未來前景如何？經(jīng)過十幾年的發(fā)展，java似乎比歷史上任何時期都要強大。

數(shù)據(jù)處理5個基本流程？

整個處理流程可以概括為五個步驟，即采集、預處理和集成、統(tǒng)計和分析、挖掘、數(shù)據(jù)可視化和應用。

收集

大數(shù)據(jù)的采集是指使用多個數(shù)據(jù)庫從客戶端接收數(shù)據(jù)，用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫進行簡單的查詢和處理。Redis和MongoDB等NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)收集。

預處理/整合

大數(shù)據(jù)的預處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)歸約和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，可以大大提高大數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量，體現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗技術包括數(shù)據(jù)不一致性檢測、噪聲數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)過濾和修正等。有利于提高大數(shù)據(jù)的一致性、準確性、真實性和可用性。

統(tǒng)計/分析

統(tǒng)計分析主要是利用分布式數(shù)據(jù)庫或分布式計算集群，對存儲在其中的海量數(shù)據(jù)進行分析歸類，以滿足大多數(shù)常見的分析需求。統(tǒng)計分析的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及大量數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)資源影響很大，特別是I/O會占很多。

挖苦

不同于以往的統(tǒng)計和分析過程，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有預設的主題，主要基于各種算法對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行計算，從而達到預測的效果，實現(xiàn)一些高層次數(shù)據(jù)分析的要求。典型的算法有K-Means用于聚類，SVM用于統(tǒng)計學習，樸素貝葉斯用于分類。使用的主要工具是Hadoop 看象人。

數(shù)據(jù)可視化和應用鏈接

數(shù)據(jù)可視化是指將大數(shù)據(jù)的分析和預測結(jié)果以計算機圖形或圖像的直觀展示給用戶，并能與用戶進行交互處理的過程。數(shù)據(jù)可視化技術有利于發(fā)現(xiàn)隱藏在大量業(yè)務數(shù)據(jù)中的規(guī)律性信息，為管理決策提供支持。數(shù)據(jù)可視化鏈接可以很大。大大提高了大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化程度，方便用戶理解和使用，因此數(shù)據(jù)可視化是影響大數(shù)據(jù)可用性和可理解性的關鍵因素。