一、Java软件开发者，如何学习大数据？

大数据是目前互联网行业流行的技术术语，因此衍生了许多与大数据相关的行业。大数据的应用是通过数据挖掘和分析来影响业务决策的。

大数据有很重要的价值，对于企业公司来说很重要，要问大数据工程师的工作是怎么？一个很重要的工作就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。

目前，与数据有关的人才刚刚起步，人才市场还不太成熟，“你很难指望有一个全才来完成整个环节中的所有环节。”。更多公司将根据现有资源和短板招聘与现有团队互补的人才。

大数据职位涉及专业知识和精通编程语言。无论是Hadoop还是数据挖掘，都需要高级编程语言。因此，如果您想学习大数据开发，您需要精通至少一种高级语言。java是一种最广泛使用的网络编程语言，并收到了很多人的欢迎。

大数据学习java初学者如何开始

总之，大数据技术是学习java的一些大数据技术，对java的基础。现在一些大公司都提出了更高的要求，对程序员来说，不仅要精通java开发技术，而且要了解大数据技术。这是一种趋势，更是追求更高质量的人才。

大数据的java工程师的能力是什么？

我们常说的编程学习数学知识，特别是对于大数据工程师来说，大型互联网公司都希望是具有高度统计和数学背景的人才，实践能力和开发大规模数据处理能力是大数据工程师必备的一些要素。

java的大数据工程师的收入可以说是高。由于人才少，数据量大，所以大部分的公司数据部一般都是平级的模式，大致分为数据分析师，3级的高级研究员和主任工程师，大数据对企业和产品的了解，不亚于业务部门的员工，还可以把产品或营销部。即使是公司的高级管理人员。

二、数据挖掘和深度学习哪个更有发展前景

数据挖掘可以分析现有数据中的隐藏信息，但我个人认为深度学习更有前景。数据挖掘主要研究收集大数据的方法，技术较深度学习成熟，属于发展较快的；深度学习是统计学和信息技术的交叉学科，侧重于如何分析运用已知大数据进行推理和建立新模型，近几年来开始受到外界重视。数据挖掘可能需要重复扫描大量数据以得出较为理想的信息，对算法要求较高；深度学习则是模仿人类神经网络的学习模式分析数据特征，以建立相应的模型。这些模型可以在被合理沿用的前提下解决一些未知的问题，但模型必须基于大量有用的学习数据，耗时较长。两者得出的结论皆可能与理想模型有差距，而且两者对提供的数据依赖较大。可以预见的是，未来很多领域遇到复杂问题会趋向于使用深度学习技术求出的结果作为参考，而不只是单纯地基于数据发掘。因为相对数据发掘而言，一个由深度学习得出来的通用模型可以解决相当多的问题。但是深度学习对编程技术和数据收集提出了更高的要求，因此成本比较高，目前深度学习的开发者多数来自大公司。【上述个人意见仅供参考】

三、查看财报最好的软件？

软件好应该从几方面考虑

第一，界面友好程度及功能是否完备

第二，价格是否合适，是不是在预算之内

第三，任何产品都离不开服务，是否能提供及时有效的售前售后服务

基于这些出发点，我们可以根据需求比较每家公司产品的优劣，选择合适的产品服务：

智泽华主要从事分析、预警、决策支持等智能化管理（AM）软件开发，智泽华财务顾问专家不是简单的就财务指标论财务状况，而是从经营业绩、成本、资产质量、经营协调性、资金结构、偿债能力、盈利能力、发展潜力、现金流量、营运能力等11个方面入手，对企业的经营和财务状况进行分析诊断，回答管理者们普遍关心的问题。

中科数码数据分析与决策支持系列产品，通过对信息化数据的深度挖掘分析，自动生成图文并茂的月度、季度、半年度、年度财务分析报告和报表，对企业过去和现在的经营成果、财务状况和现金流动及其变动情况进行剖析和评价，了解企业经济活动的过去、评价现在、预测未来，凸显企业在运营过程中的利弊得失，减少决策的盲目性，帮助经营理者改善决策。

中恒诺德 在数据仓库、数据挖掘、专家经验模型和商业智能技术基础上开发的分析财报的软件。 一切源于数据，用数据说话，让企业经营者在做出经营决策时，不再是只凭着自己的经验，而是有准确有效的分析资料作为依据。

以上是几款软件和各自特点，随着ai技术的发展，越来越多的软件走向智能化，财务分析软件也出现很多快速成长的公司。建议选择当地的龙头企业，以便获得更高质量的服务。