大數據中的Scala好掌握嗎，自學可以嗎？學習大數據技術需要掌握Scala。但是，在學習Scala之前，您最好在一定程度上了解java和任何函數式語言（Haskell、SML等），特別是在您可以在編程

大數據中的Scala好掌握嗎，自學可以嗎？

學習大數據技術需要掌握Scala。

但是，在學習Scala之前，您最好在一定程度上了解java和任何函數式語言（Haskell、SML等），特別是在您可以在編程范式之間自由切換之后。

Scala不偏向大數據方向的科學研究。它被用于許多地方，如火花。

1，JVM基礎，與Java完全兼容。對于堅實的java基礎的學生，學習斯卡拉非常友好！2！在普通工具中，水槽和Hadoop是用java編寫的，Scale和卡夫卡是Scala編寫的。

所以對于想學習大數據的學生來說，Scala確實是最受推薦的。

作為一種相對較新的語言，Scala有一個混亂的社區。在scala社區中有許多不同的嘗試，主要是Java和Haskell，以及actor和reactive編程。如果你還沒有掌握一個成熟的編程范例，我認為你很可能買不起Scala。！當java編程基礎很好的時候，學習Hadoop系統，然后安排學習Scala，然后學習Scale，卡夫卡等等。這個順序更科學合理，更容易讓大家掌握。

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大數據分析需要學習什么？

我忍不住要說。不要總是以員工的心態問問題。不要問你學到了什么，而要問你自己想做什么。從大約12年前開始，大數據在中國呈現爆炸式增長。就像馬車時代汽車的出現。如果你問我車來的時候需要學什么，答案很簡單——“駕照”。所以正確的邏輯應該是，什么是大數據，大數據帶來了什么，它能給我帶來什么變化，我應該學習什么才能適應這種變化。所以學習是最后一個問題。只有把這些問題考慮清楚了，你的學習才能有方向、有意義、有動力，你才能知道自己想學什么。

如果您想從大數據入手，可以關注我對類似問題的回答，以供參考，“做數據分析需要學什么？”除了商業知識，我首先建議你學好統計學。這是大數據的“源頭”。簡而言之，不要在工具上花費太多時間。這些都是教程，用于提高效率。你需要花更多的時間來思考如何結合你想做的事情，將商業問題轉化為統計或數學問題，這也是你未來競爭力所在。

任何新知識的學習，像這個圖像，螺旋上升和下降。此圖來自pyecharts，一個python可視化庫。