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目前最热门的行业是大数据分析行业，那么大数据分析师把握哪种语言对他们的日常工作效率最高呢？明天先比拟 Java 和 Python 的特点及劣势。
Java 是计算机语言应用人数前三的语言，尽管在许多开发者心中的位置并不高，随着工夫的推移，其余计算机语言也逐步弱化，java 反而越来越弱小。
首先，java 是一种面向对象的语言，反对类别之间的繁多继承，然而接口可用于实现多重继承。用 java 语言开发程序，须要应用面向对象的思维来编写程序和代码。
其次，java 的平台不相关性的具体表现在于 java 是一种编写、运行在各处的语言，所以用 java 语言编写的程序具备良好的可移植性，而 java 的虚拟机机制就保障了这一点。引进了虚拟机之后，java 语言就能够在不同的平台上运行，不须要从新翻译。
再次，Java 语言的语法相似于 C 和 C ++ 语言，这使得许多程序员学习起来非常容易。对于 Java 来说，它摒弃了 C ++ 中许多难以了解的个性，比方重载、多继承等，以及 Java 语言不应用指针，并退出了垃圾回收机制，从而解决了程序员须要治理内存的问题，简化了编程过程，并将其利用于大数据分析畛域。
Java 语言的泛滥个性使它在许多编程语言中占据了很大的市场份额；特地是在以后大数据分析方面，国内的大数据分析人才缺口达到 1 千万，所以 2016 年起国内各高校开始开设大数据业余。Java 语言对对象的反对和弱小的 PI 使编程工作更加简略快捷，大大降低了程序开发老本。Java 的一次编写，到处执行是许多企业和编程人员采纳它进行大数据分析的一大劣势。
谈到 Java，再谈谈 Python。Python 是一种脚本编程语言，面向对象开源的脚本编程语言。这是大数据分析畛域的风行，也是非常适合大数据分析工作的重要起因。
1.Python 使用方便，学习成本低，看起来优雅洁净；
2. 大量的 Python 规范库和第三个库都是弱小的，既能够开发小工具又能够开发企业级的应用程序；
3. 大量的 Python 规范库和第三个库都是弱小的，既能够开发小工具又能够开发企业级的应用程序；
Python 的一些根本特点如下：
1、编写语法简略
与传统的 C /C++、Java、C# 等语言相比，Python 对代码格局的要求还不够严格，这种宽松使用户能够更轻松地编写代码，而不用在细枝末节上破费太多的精力，在大数据分析实操过程中，面对海量的大数据，不会减少大数据分析人员的难度系数。
2、开源性
与传统的 C /C++、Java、C# 等语言相比，Python 对代码格局的要求还不够严格，这种宽松使用户能够更轻松地编写代码，而不用在细枝末节上破费太多的精力，在大数据分析实操过程中，面对海量的大数据，不会减少大数据分析人员的难度系数。
与传统的 C /C++、Java、C# 等语言相比，Python 对代码格局的要求还不够严格，这种宽松使用户能够更轻松地编写代码，而不用在细枝末节上破费太多的精力，在大数据分析实操过程中，面对海量的大数据，不会减少大数据分析人员的难度系数。
3、Python 是收费的
开放源码不等于自在，开放源码和自由软件是两个概念，只不过大部分开放源码软件也是自由软件；Python 是一种既凋谢源代码又收费的语言。
这世上总有一小撮人，他们要么不慕名利，要么为了达到某种目标，要么一直强化和改良 Python，这样的大数据分析也会逐步变得更加优化和晦涩。不要认为每个人都只想眼前的利益。总有一些精英会放长线钓大鱼，总有一些极客会做一些很酷的事件。开放源码这一个性使其在大数据分析中失去充沛利用。
当初很多网络应用平台都是采纳 Java 开发的，比方大型电商平台、ERP 平台等等，能够说 Java 是一种通过市场验证的牢靠解决方案。Java 的性能十分突出，这一点对大用户量的互联网平台来说特地重要。将来 Java 的利用也会持续存在很长一段时间，而且 Java 的用户基数十分大，在将来很长一段时间内 Java 将仍然是支流开发语言之一。目前来看，Java 的前景还是不错的。
随着大数据的倒退，更适宜数据分析和数据挖掘的 Python 利用会失去更宽泛的应用。目前，Python 在登陆利用中曾经开发了许多我的项目。
从目前的技术体系来看，目前有两种常见的数据分析办法，一种是统计办法，一种是机器学习办法，离不开程序设计。数据分析工作通常基于平台。例如，Smartbi 是一个绝对常见的数据分析平台。在这些平台上，能够应用 Java 和 Python，也能够应用 Scala 和 R 等编程语言。不同的开发者能够依据本人的常识体系和技能树抉择具体的编程语言。对于转行的人或小白来说，抉择 Smartbi 进行大数据分析是一个十分好的办法。
