先学大数据还是先学编程？

一、先学大数据还是先学编程？

先学编程。

因为大数据方面的知识内容其实还是属于计算机方面的内容，最先学习的应该是计算机基础知识，学习完了之后会学习一个基本的编程课程比如c语言课程等等，到了大二或者打三的时候会根据你的专业方向来进行不同的分工，学习不同的知识内容。

二、6岁学编程会不会太早？

在我看来，6岁学习编程确实有些早，但并不是不可能。编程涉及抽象思维、逻辑推理和问题解决能力，这些技能对于一个6岁的孩子来说可能还不够成熟。然而，如果孩子对于计算机有浓厚的兴趣，并且家长能够提供适当的指导和资源，6岁学习编程也可以培养孩子的想象力和创造力。在学习过程中，应关注孩子的兴趣和充足的休息时间，确保学习的愉快和有效，不过度压力。最重要的是，让孩子玩得开心并享受学习的过程。

三、39岁学编程会不会晚？

39岁学编程会晚。

虽然软件编程是一个高薪行业，同时也是一个吃青春饭的行业，很多的程序员再到35岁左右的时候不得不面临着很多危险，因为已经没有上升的空间了，这个时候体力也不如年轻了，学习能力等各方面都不如年轻人，很快就会被公司所到待，所以35岁已经晚了。

四、学电脑编程要学数据库吗？

编程最基本实现就需要有 输入输出 。单纯的输入输出都只是临时的，短暂的。 而编程操作的就是数据，我们想把输入输出的数据保存起来，使其从临时态变成长久态，这通常就是使用数据库的原因。数据库保存数据，编程语言操作数据。甚至在很多时候，程序存在的意义就是将数据从数据库取出来展示给用户看，或者反之。

五、12岁学编程会不会已经晚了?

不玩，因为大脑的逻辑思维可以有效的得到开发，12岁学编程的时候是属于正合适的状态，不会晚点，可以对大脑进行有效的锻炼，大脑的逻辑思维可以得到充分的吸收

六、学编程是先学数据结构还是学C语言？

学习编程，起步阶段需要先学习编程语言，通常推荐先学习C语言。C语言是一种通用性较强的编程语言，阅读和理解C语言代码可以帮助新手程序员理解编程中的基本概念，如变量、条件语句、循环语句、数据类型等。C语言也是许多其他编程语言的基础和核心。

学习C语言之后，可以逐步开始学习数据结构和算法。数据结构是计算机科学中非常重要的一部分，涉及到对数据的组织、管理和操作。学习数据结构可以帮助程序员更好地理解算法和提高编程效率。学习数据结构也可以帮助程序员更深入地理解编程语言中的数据类型和数据存储方式。

总之，虽然学习C语言和学习数据结构都很有必要，但是基于实用性考虑，初学者应该先学习C语言，然后再逐步学习数据结构和算法。

七、学编程的十大忠告？

一，孩子要看简单易懂的编程教材。

二，让孩子学习了解最基础知识。

三，不要被一些专用词汇所迷惑。

四，不要放过任何简单的小问题。

五，不要知道一点东西就以为懂了。

六，不要放弃，入门并不难。

七，让孩子长期坚持实践和不遗余力的学习英语。

八，不要只看书，看要多实践，多动手。

九，不要老把时髦的技术挂在嘴边。

十，要求孩子积极沟通，不要觉得自己学的都会了。

八、不会编程能学数据库吗？

但最好会编写简单的SQL语句，当数据发生问题时，或分析数据时，你会发现可以非常灵活的得心用手的操作。

如果是想最数据库应用软件，那么是一定要会编程了。

如上面所说Visual FoxPro 是非常容易上手编程的数据库软件。

而且开发工具和数据管理拥有共同的环境，不需要建立其他的连接。建立一个项目，就可以在管理器中完成建表、开发程序所有的工作。可以通过VFP建立对数据库以及编程的感觉。

九、专科大数据技术需要学编程吗？

专科大数据技术需要学编程。

因为大数据技术是属于计算机领域里面的一个分支，所有计算机专业的学生都会学习到编程技术，一般最开始学习的是计算机基础知识的理论课程，C语言应该是所有计算机的公共课程，之后才是根据你选择的方向进行专业学习的。

十、大数据要学什么编程语言

大数据要学什么编程语言

在当今这个充满数字化信息的时代，大数据已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。如今，人们对大数据的需求不仅仅限于存储和处理，而是迫切需要能够从这海量的数据中提取出有意义的信息和洞察力。

因此，学习一门适合大数据处理的编程语言变得至关重要。大数据生态系统中有各种各样的编程语言可供选择，根据不同的需求和使用场景，选择正确的编程语言是至关重要的。

Python

Python无疑是最受欢迎的大数据编程语言之一。它是一门简单、易学且功能强大的语言，具有丰富的数据处理库和工具，如NumPy、Pandas和Matplotlib。这些库使得数据的预处理、分析和可视化变得非常方便。

此外，Python还有很多扩展库，例如Apache Spark和TensorFlow，用于大规模数据处理和机器学习。这使得Python成为了大数据和人工智能领域的首选语言。

R语言

R语言是专门为统计计算和数据可视化而设计的编程语言。在大数据领域，R语言被广泛应用于数据挖掘、统计分析和机器学习等领域。其丰富的扩展包和数据处理函数使得对数据进行探索性分析和模型建立变得非常便捷。

特别值得注意的是，R语言在统计模型和图形方面具有独特的优势。对于需要进行统计建模和数据可视化的任务，R语言是一个非常不错的选择。

Java

Java是一门通用编程语言，虽然它不像Python和R语言那样专注于数据分析，但Java在大数据处理方面拥有强大的生态系统。有很多流行的大数据处理框架，如Apache Hadoop和Apache Storm，都是用Java编写的。

此外，Java具有高度的可扩展性和可移植性，使得它成为企业级大数据应用的首选语言。大型企业通常有很多基于Java的应用程序和系统，因此使用Java进行大数据处理能够更好地与现有的基础设施和代码库进行整合。

Scala

Scala是一种基于Java虚拟机的现代编程语言，专为大数据处理而设计。它结合了Java强大的生态系统和函数式编程的优势，能够更好地满足大数据领域的需求。

Scala是Apache Spark的首选编程语言，Spark是一个快速、可扩展且易于使用的大数据处理框架。Scala不仅可以充分利用Spark的分布式计算能力，还可以使用Spark的强大的机器学习库进行大规模数据分析和建模。

总结

选择适合大数据处理的编程语言是非常重要的。Python适用于数据分析、机器学习和人工智能领域；R语言擅长统计建模和数据可视化；Java适用于企业级应用和大数据框架的开发；Scala则是大数据处理框架Spark的首选编程语言。

当选择编程语言时，您应该考虑您的需求、使用场景和个人技能。最重要的是，特别针对大数据处理的需求，了解每种语言的优势和局限性，选择合适的编程语言。