大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言和scala语言的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Java语言和scala语言的解答，让我们一起看看吧。
学习scala需要j***a基础吗？
编程基础是要有的，因为看scala的资料大部分都是跟其他语言做比较的，如果没有编程基础将很难看懂比较的意义。
Scala 设计时就考虑了与流行编程环境良好交互，如J***a 2运行时环境（JRE）和 .NET框架（CLR）。特别是与主流面向对象语言，如J***a和C#尽量无缝交互。Scala有像J***a和C#一样的编译模型（独立编译，动态装载 类），允许访问成千上万的高质量类库。
J***a语言初学者编写的基础教程，***用秒秒学交互式学习方式，J主要是讲述有关J***a面向对象的程序设计所必需的知识和技能，***用交互式软件培训方式，并讲授J***a编程语言句法和面向对象的概念，以及J***a运行环境的特性，J***a类库的使用等。
怎么避免把Scala程序写成J***a？
培养自己的函数式思维，写完一段代码后思考用函数式的方式该怎么写，毕竟写oop太久一下子也比较难转换，我也是这么过来的，另外可以看一些函数式的类库，比如cats等。
谢邀。虽然不会Scala，但我觉得语言之间还是有不少相似的。本人熟悉J***a和C#语言，两者的语法及理念也都比较相似。
我觉得语言都是实现功能的手段，只要语法没有问题，优先实现功能是首要的。每种语言都有一些自己的特色，每家公司或组织也会遵循一些规范，个人感觉不用太纠结，可以时常总结下哪些令自己不满意的地方，记录下慢慢改善。
大数据工程师需要精通算法吗，要达到一个什么程度呢？
谢邀～
说明一下，全栈（Full stack ）和大数据这两个内容请不要糅合在一起！全栈指的是j***a web从前台页面，包括抠图，切图再到后台程序编写，数据库，系统环境搭建这一系列！
大数据是专注于对大量数据，几百或上千个G这样的数据进行处理，归纳，统计和分析！且每次处理的数据都是几百或上千万条，集中在数据库层面，例如Hadoop 技术。
大数据虽然可以说属于数据库层面，但一般人要精通全栈再精通大数据，是学不完的，精力不够！大数据只是数据层面的一个大的扩展，但不应该归为全栈当中去！
大数据肯定需要算法的，然而作为小白，建议题主先打好基础！大数据也需要编程基础的，像j***a，Scala 这些需要基础也是要有的！建议题主不要那么快去想着算法，因为对于小白来说，个人觉得还为时过早！
感谢阅读！
什么是大数据，大数据的意义是什么？弄清这两个问题，或许对你来说，很有必要，首先大数据不外乎就是我们目前面对的数据比以往要多很多很多倍，是一台计算机无法处理的，是需要很多台计算机进行处理的，那么大数据的意义是什么？我们之所以要处理大数据，其目的就是要提炼出数据里面对我们有用的信息，然后利用这些有用的信息帮助我们处理很多现实生活中的问题，比如大数据处理的一个经典原型就是，超市将啤酒放在婴儿布旁边，看似不相关的东西，却产生了关联，原因是超市经过分析，很多时候买婴儿布的人，买了布之后，又去卖啤酒的地方拿啤酒。
那么怎么提炼里面的信息并且对我们有用呢？这肯定需要的知识非常多了，因为这些信息首先是我们不知道的？所以我们不能够设计一个固定的模式去进行提炼，而是要从多维的视角去进行提炼，这一系列就设计算法和很多数学及其他专业的课程了，所以，大数据不仅仅是一门计算机课程，而是需要多门知识才能够处理好的课程。
机器学习是人工智能的一个重要分支，而机器学习下最重要的就是算法，本文讲述归纳了[_a***_]级的几个机器学习算法，关注基数智能微信公众号jishu2017ai，一起加入AI技术大本营。
1、监督学习算法
这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。
1）线性回归
通常用于根据连续变量估计实际数值。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。
2）Logistic回归
这是一个分类算法而不是一个回归算法。该算法可根据已知的一系列因变量估计离散数值（比方说二进制数值 0 或 1 ，是或否，真或***）。简单来说，它通过将数据拟合进一个逻辑函数来预估一个事件出现的概率。因此，它也被叫做逻辑回归。因为它预估的是概率，所以它的输出值大小在 0 和 1 之间。
3）分类和决策树（CART）
这个监督式学习算法通常被用于分类问题。令人惊奇的是，它同时适用于分类变量和连续因变量。在这个算法中，我们将总体分成两个或更多的同类群。这是根据最重要的属性或者自变量来分成尽可能不同的组别。
到此，以上就是小编对于j***a语言和scala语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a语言和scala语言的3点解答对大家有用。
