1、与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。
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2、Go 是一种精致的编程语言：它支持“所见即所得”的原则，这意味着清晰易读的代码和更少的复杂抽象。该语言本身易于使用且易于训练。
3、今天 PayPal 的第一类语言是 Java 和 Node，Go 主要用作基础设施语言。虽然 Go 可能永远不会在某些应用程序中取代 Node.js，但 Natarajan 正在推动让 Go 成为 PayPal 的第一类语言。
4、通过FFMPEG把rstp转成http，ginrtsp作为转发服务器，但需要自己写相应接口，需要了解go语言。
1、必须 Go语言。Go语言的前景广大。可能三年迅速就火起来了。其实说到底，语言这东西，只是一个工具而已。认准一个，看懂弄透，其他的语言也就触类旁通了。程序=数据结构+算法。语言只是一直工具~~~ 切记，切记。
2、其中Python只在极少数情况下，才被用来作为主要开发语言。至于Go与Ruby，我目前还没听说过它们有被当作主要开发语言的例子。我所推荐的是从C#和JAVA两者之间，二选一。。
3、Python还被称为胶水语言，因为他很容易跟其他的语言(如C++)合并编程，如果你以后学其他语言的话，这对你是很有帮助的。如果从性能方面的话，Go总比Python/Ruby快，因为Go不是解释性语言。
4、从功能的角度来看，目前大多数情况下go语言比python更好。Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。Go语言是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C语言具有表面的相似性。
5、go语言好。Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。
1、对于学习大数据技术的初学者来说，学习Python还是有一定必要的，一方面Python语言在大数据领域的应用比较广泛，另一方面Python语言也比较简单易用，在很多场景下采用Python也会明显提升工作效率。
2、不一定的，但必须有一门编程语言基础，Java或者是python，要不就是研究生及以上学历；大数据核心是获取数据的方法，也就是建模。python只是一种可以用于大数据开发的编程语言。
3、网上有很多关于数据分析的图书，这是其中一个办法，能学习到很多统计学以及数据分析相关的理论知识，而作为实战应用层面的工作岗位，只掌握理论知识是不够的。建议大家能够系统地学习一下Python相关的数据分析技术。
4、因为Python算是一门基础学科，从事大数据行业都需要分析数据，要自己做一个程序专门分析一个专门的数据，学校如果要求了那就是对你的职业一定会有帮助的，好好学吧。
5、数据分析主要步骤是：数据采集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告。
6、在数据处理和分析方面，Python具有numpy，pandas，Matplotlib，scikit-learn，IPython和其他出色的库和工具，尤其是pandas在数据处理方面具有绝对优势。③Python具有很强的通用编程能力，这与别的编程语言不同。
