数据分析,数据发掘应该用什么编程语言呢?
1、常见的数据分析编程语言包括matlab，python和R。以个人经验为例，在科研领域，MATLAB因其强大的矩阵运算能力、简洁的语法、出色的性能以及友好的用户界面而被广泛使用。 MATLAB提供了丰富的数据导入导出和分析工具包，非常适合进行复杂的数据分析任务。此外，它还允许用户轻松地构建图形用户界面（GUI）。
2、然后就是Python，在天文数据分析和数据挖掘中也非常吃香。因为有很多人写了很多开源工具包，社区很大，大家都给这个社区贡献自己的代码。太阳物理里面有个著名的sunpy 使用这个包可以很方便地导入并处理各个天文台的观测数据。
3、在大数据分析与挖掘领域，各种编程语言都能发挥其作用。然而，每种语言都有其独特的强项。R语言在数据分析方面表现出色，是进行统计分析和数据建模的首选工具。Matlab则以其强大的数据可视化能力著称，能够生成高质量的图表和图形。而在数据挖掘中，特别是涉及到爬虫技术时，JAVA和Python成为了不可或缺的工具。
数据挖掘技术对于没有编程经验的初学者一般需要多长时间学会啊?_百度...
学习数据挖掘需要多长时间，主要看个人的基础和学习能力，学习能力强的人大概需要两到三个月。要学数据挖掘需要学好统计学的知识，统计学软件有专门做数据分析的spss，和数值计算方面强大的matlab。但这两个软件和有没有编程基础关系不大，matlab可能需要一些编程，spss并不需要。
学习时间可能在几周到一个月之间。中级课程，这类课程通常涵盖更深入的主题，如数据挖掘、机器学习、数据分析等。学习时间可能在几个月到半年之间。高级课程，这类课程通常涉及复杂的大数据项目和解决方案，如实时数据处理、数据仓库设计等。学习时间可能在半年到一年之间。
一周或者一个月。如果完全靠自己自学，又是从零基础开始学习Python的情况下，按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。
初学者通常需要大约6个月到一年的时间来掌握BI的基础知识和技能。这期间，你需要熟悉数据分析、数据可视化、数据仓库以及ETL（抽取、转换和加载）等相关技术。在这个阶段，你需要投入大量的时间和精力，以确保能够扎实地掌握这些基本概念和操作方法。
通常情况下，我们提供了包括基础知识、技术工具和实践项目的完整大数据培训课程。根据不同课程的安排，学员可以选择短期集中培训或长期分阶段培训，以便更好地适应自己的学习需求和时间安排。
数据编程是什么专业
1、数据编程是计算机科学与技术专业的一个分支，专注于大数据技术领域。以下是关于数据编程的详细解释：专业领域：数据编程属于计算机科学与技术专业，并且是大数据学院的一个重要范畴。它专注于利用编程技术处理和分析海量数据。核心技能：数据编程涉及编写程序代码，以解决特定数据相关的问题，如数据清洗、数据挖掘和数据分析等。
2、数据编程，作为一种编程技术，主要应用于大数据领域，它属于计算机科学与技术专业的一个重要分支。数据编程的专业方向往往被设置在大数据学院中，强调利用编程技术处理海量数据，实现数据的高效分析和利用。编程技术的核心在于使用特定的程序设计语言编写代码，以实现某一特定目标或解决实际问题。
3、数据编程，作为计算机科学与技术专业的一个分支，主要涉及大数据技术领域。具体而言，它属于大数据学院的范畴，专注于利用编程技术处理、分析海量数据。数据编程是通过编写程序代码，利用计算机技术来解决特定数据相关的问题，比如数据清洗、数据挖掘、数据分析等。
4、编程属于计算机科学与技术专业。编程是计算机科学与技术专业中的重要组成部分。计算机科学与技术专业是一门涵盖计算机科学、计算机软件、计算机网络等多个领域的综合性学科。编程作为该专业的基础技能之一，涉及到计算机程序的编写、调试、测试等过程，是计算机科学的核心内容之一。
5、编程通常属于计算机科学或者信息技术专业的范畴。以下是关于这两个专业以及编程在其中的地位的详细说明：计算机科学专业：核心课程：包括编程语言、数据结构、算法设计、操作系统原理、计算机网络、数据库系统以及人工智能等。
5种最常用的开源数据挖掘工具
五种最常用的开源数据挖掘工具如下：R语言和R Studio：核心功能：以统计计算和数据分析为核心。优势：拥有庞大的社区支持和丰富的数据挖掘库，适合统计建模与分析，涵盖线性模型、非线性分析、时间序列等。Weka：编程语言：java编写。特点：提供图形界面的Explorer，用于数据预处理和挖掘，支持多种算法。
Weka，作为Java编写的开源工具，提供图形界面的Explorer，用于数据预处理和挖掘。它支持多种算法，尤其适合教育和研究，但需要注意内存管理，尤其在处理大数据时。Orange是一个Python库，其可视化编程环境让用户轻松导入数据并构建工作流程。对于Python数据科学爱好者，它是个很好的起点，特别适合新手和专业人士。
WekaWEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。RapidminerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。
RapidMiner该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。
KNIME：KNIME是一个全面的开源数据集成、处理、分析和探索平台。它具有用户友好的图形用户界面，简化了连接节点进行数据处理的过程。KNIME支持机器学习和数据挖掘组件的模块化数据流水线概念，受到商业智能和财务数据分析的欢迎。 Python：Python作为一种免费且开放源代码的语言，常用于数据挖掘。
数据挖掘是什么样的工作啊?和java编程有关系吗?跪求
1、两个工作内容联系不大，你是学习java的，我就主要介绍数据挖掘吧 数据挖掘是提取数据、建立模型分析数据、得出结果后与需求部门进行沟通的一个职业。
2、编程语言：Java编写。特点：提供图形界面的Explorer，用于数据预处理和挖掘，支持多种算法。适用场景：尤其适合教育和研究，但需注意内存管理，尤其在处理大数据时。Orange：编程语言：Python库。特点：可视化编程环境，让用户轻松导入数据并构建工作流程。
3、就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。
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