重庆分公司,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
php是属于后端的。
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后端是管理、运营、数据挖掘等非面向访问者的东西。因为php快速、易于部署,因此在前端具有比其他语言更大的优势,但是php毕竟是解释型的,因此在稳定而又复杂(指令密集)的情况下,运行效率相对于编译型的语言低而处于劣势。
php的优势
1、开源代码,所有PHP源代码实际可用。
2、自由度。 与其他技术相比,PHP 本身是免费的开源代码。
3、速度快,程序开发快,运行快,技术本身学习快。 嵌入 HTML:由于 PHP 可以嵌入 HTML 语言,因此相对于其他语言而言。 编辑简单实用,更适合初学者。
数据挖掘现在用的比较多的是python。
数据分析这块现在用的比较多的是scala。
php不适合做大数据分析
大数据对于我们这些从业者来说,是不太喜欢说的一个词。所谓内行看门道,外行看热闹,大数据这两年风风火火,大家都争先恐后的讨论着,但说到如何掌握或者运用,很多人是不知所措的。
私以为,大数据的核心在三个地方:数学+计算机知识+业务
先说说题主说到的编程,我在这里将它纳入计算机知识这一部分,因为编程对于我们来说只是大数据的冰山一角。这两年大数据的发展,绝对不是因为编程语言的进步,很大一部分是由于计算机工具的进步或者硬件的提升。 尤其是现在计算机硬件价格的下跌,以及大数据处理工具的发展,如hadoop,spark等,带来了数据处理能力的飞速提升,才导致了现在大数据的越来越火。
至于我们说的数据挖掘知识和编程语言,这些都是很早以前就已经存在的知识,这几年也没有得到很令人惊喜的新进展(我说的是知识本身,不是指应用)。
总之: 大数据之所以得到人们关注,最重要的是数据处理工具的进步以及数据量的累积(尤其是互联网)
那么是不是说明 掌握编程或者计算机工具就是迈入大数据的关键路径呢?
答案:显然不是,数学才是真正的核心知识。
没错,数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分,编程只是工具,真的只是工具。 编程语言有好几十种吗,但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。 学术研究甚至可以抛弃编程,完全只研究算法(注意:这样的话会容易造成纸上谈兵)。
数据挖掘和大数据是很好的方向,涉及编程不多,主要是使用现成的软件。肯定是技术活啦。