我觉得任何语言都无所谓难易，只是取决于你的兴趣和需求，另外我认为几乎所有的编程言都有自己的'性格'，即编写风格，有些确实是会跟人的性格相冲（我有一些很厉害的同事就是写不好c程序），当你觉得即使很努力也写不好程序时，就要考虑换门语言了。

我的回答是没有。

除了汇编较多记忆性的东西需要一些时间，其它需要都大同小异。

很多初入门的程序员不可避免地纠结于编程语言的优劣、复杂程度。其实，着重于这些方面反而忘记了学习编程的初衷。

抛去工作混口饭吃的学编程的被动原因，那么我们学习一门编程语言初衷是什么？当然是为了解决一类问题！

各类语言有各类语言的服务场景，比如c，c++偏执行效率，Java偏开发效率等等…每种火热的语言都不是偶然存在的，而是确实解决了某一类的问题。

style="font-weight: bold;">汇编语言，在我看来，汇编绝对是最难学习的一门语言。汇编语言为什么难，得从它的特点说起，汇编是一门直接操纵处理器的低级语言，这里说它低级，是相对于高级语言（如C++/Python/Kotlin）之类编程语言而言。学习汇编可以让人更加清楚的了解到计算机底层硬件（主要是CPU）是如何进行数据计算的，对计算机的工作原理也会有更加清晰的认识。下面介绍一下汇编语言的一些应用范围。

1. 开发硬件驱动。由于汇编是直接面向底层硬件的语言，它可以直接对各个硬件进行直接操作。通过使用汇编，可以把底层硬件诸多繁琐的操作隐藏起来，只把有用的操作接口预留出来，这就是驱动程序的开发。大到pc巨型服务器，小到各种微电子芯片，所有的驱动程序都可以由汇编完成开发，是不是很厉害。

2. 逆向软件开发。现实开发中，要了解其他软件的工作原理是一件很困难的事情。特别对于一些病毒程序，如果不了解它的工作原理，更笨就没法对百度进行有效拦截和查杀。这时通过使用汇编语言可以完成这一目标，通过反汇编技术，可以看到程序编译后的汇编代码（这时不一定能复原原程序），只要能够一定程度上理清被逆向程序的内部数据或指令信号的流动方向，就能大致知道其工作原理，从而开发出破解之术。

3. 开发高性能程序。许多嵌入式设备的[_a***_]能力极为有限，有限到什么地步呢？强大如C/C++这样的高效能编程语言写出的程序都无法满足运算需求，这时候如果要最大限度的榨干其运算能力，就必须派上汇编了。汇编由于其可以直接操纵处理器的特性，能够充分的调用处理器的每一处缓存及寄存器，所以用汇编可以让设备的运算能力得到充分的释放。

关于汇编，其应用场所还有很多，欢迎打击关注太科罗技，并在下方积极留言讨论。

汇编，因为你要了解硬件，寄存器，堆栈这些，还要背一堆指令，特别是x86这类复杂指令集的，绝对背到你怀疑人生。从C开始，硬件特性由编译器处理了，程序员只要处理内存，编程变得轻松愉快。更高级的语言，JAVA这些，连内存也由JRE虚拟机处理了，编程只要处理逻辑，更简单。

方向是大数据，零基础，从python入手发展合适吗？

建议你学Python吧，不过说句实在话，大数据真不好学，我现在也在正在学，想想就有点扯淡，公司没人懂这个，又没人教我，还让做这个，为了公司以后发展，要我开发一套流程，做的是kaggle上面的一个比赛，训练集有10万，测试大概有20万，如果你做大数据，很有必要去了解kaggle的这个比赛平台，如果在比赛中取得了好成绩绝对能为你找工作带来不少的好处，毕竟上面都是大牛，想拿个好成绩非常不容易。做大数据其实就是数据分析加数据挖掘，所以对统计学以及概率论可以要求要高点，给你推荐几本书，Python数据分析与挖掘，还有Python数据分析，还有机器学习实战，好好加油。

大数据作为第三次信息化浪潮的代表技术之一在未来的发展一定会有广阔的空间，所以大数据方向现在是一个比较热门的选择，也是一个比较好的选择。

大数据是我的研究方向之一，关注我的朋友应该知道我在头条上回答了很多关于大数据的问题，也写了一些关于大数据的科普文章，这些文章多是从技术角度入手。今天我就讲一讲做大数据方向需要什么样的编程基础，以及这些编程语言在大数据方向都能做什么事情。

大数据涉及的内容是以数据为中心进行拓展，涵盖数据的***集、整理、传输、存储、安全、分析和呈现，这是基本的研究流程，当然还要跟不同行业的结合，通过机器学习等方法来发现数据背后所隐藏的联系，而这正是大数据的价值所在。

由于大数据以数据为中心，所以涉及的内容不仅仅是计算机领域，还涉及数学、统计等专业的内容，所以不少数学专业和统计专业的朋友也在做大数据方面的工作。多领域、多专业融合是大数据的特点，这些不同角色的大数据人所使用的工具也不尽相同。

计算机专业的大数据人以平台为基础，在平台上研发各种行业的大数据应用，这部分人需要掌握编程语言，比如以Hadoop平台为例可以选择使用J***a、Python，如果使用Spark平台，可以选择使用Scala、Python。这几种语言本身是可以做落地应用的语言，不仅可以做算法实现，还可以提供完整的处理流程支持，目前大数据领域Python比较受开发人员欢迎。

Python语言本身比较简单适合零基础学习，但是做大数据却是需要一定基础的，比如需要熟练使用linux平台，需要数据库基础知识，需要数学基础知识等，编程语言只是其中的一项。

J***a语言是目前比较流行的开发语言，使用人群也非常庞大。使用J***a做大数据也是一个常规方案，我早期就是使用J***a做Hadoop平台下的开发。

如果是数学专业、统计专业则更多关注于算法、分析领域，比如各种算法的设计、实现和应用，比如统计专业经常使用R语言，R语言做大数据分析还是非常方便的。成熟的大数据团队都会配备算法工程师，而BI团队则更多出自于统计领域。

总的来说，做大数据方向从零基础开始学习需要一个系统的过程，也需要时间的保障，从Python开始学习是可以的，但是建议初学者最好能找专业人士制定一个适合自己的学习***，如果有人指导一下则更是事半功倍。

如果有大数据方面的问题也欢迎咨询我。

可以的，只不过路漫漫其修远兮，想要成为大数据工程师，目测眼观：三年五载后，必是一位奇才。

要成为大数据技术人才 你需要经历的九九八十一难！

首先数学知识是必备技能之一，其次是英语，再就是编程语言，你以为你掌握一门编程语言就可以了吗？不！你太天真了，想要从事大数据技术，一门熟练的编程语言只是基础，你至少还要了解其他两种编程语言。

额，好像有点跑题了，回归正主！！！

j***a主要针对的是Hadoop技术的编程开发语言，而Python和Scala主要是spark技术的编程开发语言，两个语言的侧重点不一样，也要看自己兴趣和以后的发展方向。

大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？

大数据主要学习：Linux.高并发处理，Hadoop，zookeeper，spark，flink这些大框架，但是细分后还是很多的呢[捂脸]

学习大数据需要有j***a基础或者python。如果没有这方面的基础的话学习大数据会不太现实。如果你有基础可以着手从以上几个方面入手学习。如果没有还是建议先学习基础语言，基础语言学好，再学大数据会很轻松哦。给你推荐一家超好的资料，百战程序员的，他们家资料很全，还细，最主要是免费的，希望对你有帮助[呲牙]

大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如J***a、Python、Scala等。

大数据分析师是大数据领域非常重要的岗位，大数据分析师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外，大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具。

大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。

大数据工程师是做什么的？需要掌握哪些技能？

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作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。

从当前大的岗位划分来看，通常包括以下几个岗位：

第一：大数据开发岗位。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，开发岗位的人才需求量还是比较大的，相关岗位的薪资待遇也比较高，其中从事大数据平台开发的研发级岗位会有更高的薪资待遇。从事大数据开发岗位，通常需要学习三大块内容，其一是程序开发技术，初学者可以从J***a或者Python开始学起；其二是学习大数据平台知识，初学者可以从Hadoop和Spark开始学起；其三是大数据开发实践，这个过程需要掌握一定的行业知识。

第二：大数据分析岗位。大数据分析岗位的人才需求潜力是非常大的，不仅IT（互联网）行业需要大量的大数据分析人才，传统行业领域也需要大数据分析人才。选择大数据分析方向需要具有一定的数学和统计学基础，而且也有一定的学习难度。目前大数据分析的常见方式有两种，分别是统计学方式和机器学习方式。

第三：大数据运维岗位。如果对于编程和算法设计不感兴趣，那么也可以考虑学习大数据运维知识，未来可以从事大数据运维岗位。大数据运维岗位的任务相对比较杂，需要从业者具有较强的动手实践能力。从知识结构上来看，大数据运维需要掌握网络知识、大数据平台知识和服务器知识。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于scala python 学习难度的问题就介绍到这了，希望介绍关于scala python 学习难度的3点解答对大家有用。