java開發(fā)，轉大數據好還是機器學習？謝謝。我建議轉向大數據。我也從事java開發(fā)，我對這個主題的糾纏也有同樣的感受。畢竟，如果我精通Java，我已經付出了大量的學習精力。如果我學習機器學習，我基本上

java開發(fā)，轉大數據好還是機器學習？

謝謝。我建議轉向大數據。

我也從事java開發(fā)，我對這個主題的糾纏也有同樣的感受。畢竟，如果我精通Java，我已經付出了大量的學習精力。如果我學習機器學習，我基本上想告別Java，這無疑是一個非常不幸的選擇。

此外，轉向機器學習不僅需要深入了解python，還需要掌握數學算法，這是不可能一蹴而就的。因此，轉向人工智能的風險相對較高，很容易打亂一個人的職業(yè)規(guī)劃。

目前，大數據方向仍是一個需求量大、前景好的工作方向。Java廣泛應用于大數據領域。單憑Hadoop生態(tài)系統(tǒng)就足以完成大量的大數據工作，而Hadoop和Java是分不開的。

最重要的是大數據方向不會低于機器學習的工資，機器學習還處于初級階段。別擔心工資問題。

有哪些學習大數據的途徑？

大數據是未來的趨勢?，F(xiàn)在學習更多是沒有錯的。越來越多的企業(yè)將使用大數據分析。

我通常自己學習。我只需要多做點事，多讀點書。我關注“大數據Java架構師”。通過私信回復“大數據”，我可以獲得很多免費信息。如果你不明白，你可以問我。如果你需要找一個從事大數據工作的人，你可以加我為好友，盡你所能幫你推薦。

學習大數據難嗎？

學習大數據很難，但如果你能有一個系統(tǒng)的學習計劃，開始學習大數據就不那么難了。為了開始大數據的學習，你需要準備以下幾個方面：

大數據的基礎知識包括三個部分，即計算機、數學和統(tǒng)計學。如果你是這三個專業(yè)的畢業(yè)生，就可以輕松進入大數據領域，有更多的工作（數據采集、數據整理、數據存儲、數據分析和數據分析）呈現(xiàn)等。如果你是非相關專業(yè)，你應該從基本的計算機知識開始。例如，您應該精通使用Linux系列操作系統(tǒng)（CentOS、Ubuntu等），因為大多數大數據平臺都構建在Linux上。

目前Hadoop和spark是比較常見的大數據平臺，很多商業(yè)大數據平臺都是建立在Hadoop之上的，因此掌握Hadoop和spark平臺的建設是學習大數據的基礎。Hadoop平臺對計算機硬件要求不高，個人電腦可以完成構建，因此更適合初學者。

無論您從事大數據的哪個方面，都必須掌握一門編程語言。比如Java、python、Scala、R等語言在大數據領域的應用非常廣泛。

開始使用大數據需要一段時間。畢竟，大數據涉及的內容很多，也很復雜。根據歷史經驗，從大數據入手，最好的辦法就是利用大數據促進學習。邊學邊用可以促進大數據的學習，使學習逐步深化。因此，建議學習大數據也要因勢利導。