大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于scala python 学习难度的问题，于是小编就整理了3个相关介绍scala Python 学习难度的解答，让我们一起看看吧。
python学习的前景怎么样？
python的确是一门不错的编程语言，但是它也有一些局限性。
python语言目前在国内比较广泛应用在几个领域：第一，目前比较热的大数据和数据科学种的数据分析。目前大红大紫的spark提供了强大完善的语言包，开发者可以选择性的选择scala，python和Java用于开发。如果不用spark平台，python提供的数据分析的库numpy，pandas，matplotlib，scipy也很强大，如果更高端的机器和深度学习，keras，scikit-learn都很热。 但是这种需要不断的学习才能更好的职业发展，
Python目前比较火，而且热度也在不断的飙升。
在大数据计算中的运用。
由于Python的计算库比较多，在做计算的时候，往往比其他语言方便，快捷。所以，很多需要大量数据计算的地方，都会考虑用Python。
在科学计算中的应用。
因为科学计算中，也需要大量的处理数学公式，以前有R语言，Matlab这些工具，不过，它们现在逐渐都被Python代替了。当然，说到数据处理***的多样性，Python有些地方还不能完全匹敌R语言，但这样的差距已经缩小了。
在最新的Top榜排名中，Python的热度，已经跃居第三位了，由此可见，Python的发展速度已经越来越快，正在进入高速发展的时期，所以，现在学python还是有前景的。
根据最新的统计圈内知名网站Stack Overflow分享的最新的编程语言浏览量统计数据。结果显示，在去年6月，Python的月活历史性地超越了JAVA和JavaScript。
目前，Python已经稳定占据美国、英国两地关注度最高的语言，它在加拿大、西欧、澳大利亚、新西兰等高收入地区也在TOP2行列。
学习Python就业方面
1.行业前景好。从Python开发者薪资的变化趋势来看，随着工作年限的增长工资成直线增长。
2.轻松入门，Python本身是一门简明、易学的语言，比起 C语言、 C++、J***A等编程语言的学习难度要相对容易很多。
3.人才需求量大，据统计，Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python 的程序员少之又少, 竞争小，很容易快速高薪就业。所以你提到的就业问题在这里就得到了解答。
Python的的多功能性是最大的优势之一，它可以用于系统操作、web开发部署和科学建模等诸多领域，前途无量。
有兴趣就一定要学一学，现在也有优势，以后普遍了，竞争力会更大。推荐你可以看看百战程序员平台的Python课程，我正在提升，特别全面，涵盖了目前行业的岗位需求，项目也是全程结合，干货特别多。我之前是看过Python400集免费入门资料的，后来对比了很多机构选择了这里，挺满意的。你可以先看看免费资料，一边打基础一边了解，选择适合自己的，早点学习。
发展前景一：Linux运维
用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium [_a***_]ium等框架。
Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python是一门非常NB的编程语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。
发展前景二：Python Web网站工程师
我们都知道Web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，离不开Web，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用。
作为混了十余年的资深码农来回答下您
学任何都有发展也有不发展，主要看你自身感不感兴趣，有没有毅力坚持住，或者你的目的是啥，哪怕是为了工作挣钱也行。
我自己学了c 还有J***a，后来工作需要又学了Python。Python是肯定有发展的，前提是你要真去学，把学到的用到工作上，你肯定会运用他的，再加深下自己技能，比如数据挖掘，机器学习模型训练等。
最后，我在提一下，千万不要觉得人家说好你就学，你要在大方向下，看自己愿不愿意学，所以，现在你***如想好了一定学Python，我可以告诉你，你学了是有发展的
培训选大数据班好还是python好？
先说答案吧，建议大数据班。
再说说楼主的问题大数据 VS python，这完全是不对等的概念，可能被培训机构忽悠了两个名词吧。
大数据的技术非常广泛，使用的编程语言也可以是python。大数据行业还包括数据存储hadoop；数据预处理；数据分析与挖掘；数据可视化等一系列方向，精通其中的任何一部分，保管你能高新就业。
python，仅仅是一门变成语言，不要把他理解的很高大上，说白了它就是一个编程工具而已。现在比较火热是由于它在大数据和人工智能方向的使用比较简单和广泛。
学习一门编程语言不要为了学习而学习，一定要有未来的方向。目前大数据非常火热，建议涉足该领域，祝好运！
看你是不是有基础，如果没有不建议学大数据，大数据开发需要用J***a。Python，scala，当然也有纯J***a开发，没有基础所以不建议学。当然你可以学习Python，这个最近是比较流行的，也比较简单易学。
技术只要是当前需要的 并且是有提升空间的都好 关键是培训的老师是真懂还是忽悠 你怎么识别培训讲师的职业能力 跟错了老师还不如 赔钱还浪费时间不说 还会被灌输各种歪理邪说
基础差学习大数据专业行吗？
谢谢邀请！
大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，大数据是一个比较典型的交叉学科，对于数学、统计学和计算机均有一定的要求，所以如果基础比较薄弱，可以根据自身的实际情况选择一个切入点。从专业学习的角度来说，基础差也是可以学习大数据专业的。
对于基础比较差的学生来说，如果选择学习大数据专业，需要注意以下几点：
第一：注重数学和统计学的学习。虽然大数据目前的产业链涉及到诸多岗位，有的岗位对于数学和统计学的要求并不高，比如数据***集、数据存储、数据呈现等岗位，但是要想在大数据领域形成一个比较完整的知识结构，数学和统计学具有重要的意义。大数据主要的目的在于数据的价值化，数据价值化重要的方式就是数据分析（挖掘），而数据分析重点就在于算法的设计和实现，所以数学和统计学对于大数据的学习非常重要。
第二：注重动手实践能力的培养。学习大数据一定要注重动手实践能力的培养，一方面要熟练使用大数据平台，包括大数据平台的搭建、配置、组件部署等，另一方面要在大数据平台上开发各种应用。目前适合初学者的大数据平台包括Hadoop和Spark，编程语言可以选择J***a、Python、Scala或者R。
第三：掌握常见的数据分析算法。虽然大数据分析在不同的场景下往往需要***用不同的算法，但是一些常见的算法还是具有一定的通用性，比如kNN、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、Apriori等，这些算法在大数据分析领域有广泛的使用，对于初学者来说也并不复杂。
最后，学习大数据需要掌握的内容还是比较多的，这对于初学者的学习能力也有一定的要求，在学习的过程中，也要注重多交流。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
到此，以上就是小编对于scala python 学习难度的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala python 学习难度的3点解答对大家有用。
