转IT行业，选择大数据还是Java作为起点，主要取决于个人兴趣和职业目标。以下是两个领域的简要介绍和比较：Java：Java是一种广泛使用的编程语言，特别适用于企业级应用和移动应用开发。它具有良好的跨平台性、面向对象编程特性以及丰富的开源框架和库。
建议先学习java编程，后面对逻辑代码有一定理解后再专项大数据 门槛。大数据比 Java 高一点，因为除了对数据库的操作之外，要学习大数据生态的东西，需要会分布式、数仓、中间件等知识。
选择转行IT行业的哪个领域，主要取决于你的兴趣、背景和职业目标。大数据和Java是两个非常热门且有广阔前景的领域，但它们也有各自的特点和要求。大数据领域 大数据是目前非常热门的领域之一，随着各行各业对数据处理的不断需求，这个领域的就业机会也在不断增加。
对于转行从事IT行业的人来说，选择学习大数据还是Java，首先要根据自身的知识结构来决定，如果自身具有扎实的数学和统计学基础，那么完全可以直接开始学习大数据技术，而如果计算机基础知识比较薄弱，那么从Java编程开始学习则是比较现实的选择。
其实IT行业本身就是一个具有发展潜力的行业，北大青鸟昌平校区IT教育培训19年，不断见证跟随IT业的发展。
基础适合学习吗？JAVA是大部分转行小白都会选择入门的基础语言，一般来说培训课程大概都是2个月左右，学习起来是比较简单易懂的。JAVA作为一门语言，是大部分人选择步入it行业的选择，不仅于IT专业的学生们，还有许多转行者小白们都从JAVA开始学起。所以你就先学习JAVA然后再转到大数据。
1、学会python可以做以下工作。Web开发（Python后端）Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以帮助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用Python只需添加几行代码即可，这受到了很多初创型公司的一致欢迎。
2、Web开发：使用Python结合HTML、CSS、JavaScript和数据库技术，可以构建功能丰富的网站。 数据科学研究：Python在数据科学领域应用广泛，包括机器学习、数据分析和数据可视化。利用Python进行机器学习，可以研究和开发人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
3、学python可以从事Web 开发（Python 后端）、Python 爬虫工程师、Python 数据分析师、AI 工程师、自动化运维工程师、自动化测试工程师、Python 游戏开发等工作。Web 开发（Python 后端）Python 有很多优秀的 Web 开发框架，如 Flask、Django、Bootstar 等，它可以快速完成一个网站的开发和Web服务。
4、做网络游戏后台 目前很多网络游戏的后台都是用python语言来编写的，如：魔兽世界、星际争霸、守望先锋等，都是用python语言来编写的后台。系统管理员 用python语言来编写一个系统，然后日常的工作就是维护这个系统的正常运行，处理好相关的数据。
1、鱼与熊掌不可兼得，「必须要在准确度跟速度之间做一个选择」，Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道：用Kafka或Storm处理实时数据，接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统，这样听起来有点麻烦又会有些慢，但好处是，它非常非常精准。
2、想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。Java编程语言的使用率最广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。Linux 学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业的层次，但是一定要掌握Linux系统的基本操作。
3、大数据学习的内容，大致如下：Java编程技术。【Java编程】技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，是大数据工程师最喜欢的编程工具。Linux命令。对于大数据开发通常是在Linux环境下进行，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。Hadoop。
4、C#是一种现代的面向对象编程语言，由微软开发，与当时商业软件开发人员广泛使用的Java相抗衡。它专为在微软平台上开发应用程序而设计，需要Windows上的.NET框架才能工作。与前一年一样，C#保持稳定的位置，名次没有重大变化。可以使用C#开发几乎所有应用程序，但它尤其擅长于Windows桌面应用程序和游戏开发。
5、编程常用语言有：PHP语言，是一种通用开源脚本语言；C语言，一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言；JAVA语言，一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言；Go语言，是开源编程语言；Python，一种跨平台计算机程序设计语言等。
1、常用的数据分析工具包括SAS、R、SPSS、Python和Excel。 Python是一种面向对象、解释型的编程语言，以其简洁的语法和丰富的类库而受欢迎。它常用于快速原型开发，然后针对特定需求用其他语言进行优化。
2、大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。
3、大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。Excel Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。
Python语言在大数据领域扮演着核心角色。Python的简洁易读、高效开发和强大的数据处理能力使其成为大数据领域的首选语言。在大数据分析中，Python可以进行数据清洗、数据挖掘、机器学习等任务。此外，Python的许多库如Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等为其在数据处理和可视化方面提供了强大的支持。
Java ：只要了bai解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。
Python，python是一种计算机程序设计语言，可应用于网页开发和软件开发等方面，2010年，python被TIOBE编程语言排行榜评为年度语言。python的创始人为GuidovanRossum，python的开发受到Modula-3语言的影响，python具有易读、可扩展、简洁等特点。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
Python 它是易于使用的基于解释器的高级编程语言。Python是一种通用语言，具有用于多个角色的大量库。由于其易于学习的曲线和有用的库，它已成为大数据分析最受欢迎的选择之一。Python观察到的代码可读性也使它成为Data Science的流行选择。