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Java工程师转大数据难度高吗?

不难，因为大数据以Java技术为基础，主要学习三个平台Hadoop、Storm和Spark。在熟练掌握了Java技术以后，再学习大数据的相关技术会容易很多。

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Java工程师可以更容易理解hadoop的框架和生态，很多大数据saas级产品也是Java开发的，因此Java基础是转行大数据的一个很好的起点。但大数据是一个更为宽广的领域，具有跨界知识和能力的人才会更受企业青睐。

如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通，但这门编程语言不一定是java。

C/C++：就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。

它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。

DMTK是Distributed Machine Learning Toolkit的缩写（分布式机器学习工具），是微软旗下的另一款开源人工智能软件。为大数据研究而设计，旨在缩短人工智能系统的训练时间。

能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、等具有智能的各种复杂问题，人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk等。如需学习人工智能语言推荐选择【达内教育】。

Python Python由于简单易用，是人工智能领域中使用较广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。

Python。由于简单易用，它是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。另外，Python有大量的在线资源，所以学习曲线也不会特别陡峭。Java。

人工智能用的比较多的语言有：Python、JAVA 和相关语言、C/C++、JavaScript、R语言。从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

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