代写j***a代码 代写j***a代码一般多少钱

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于代写java代码的问题，于是小编就整理了2个相关介绍代写Java代码的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据据说很难学，是不是呀，那我转行的能学会吗？
2. 学习Excel一定要精通VBA才是高手吗？

大数据据说很难学，是不是呀，那我转行的能学会吗？

无论哪一个行业基础很重要，所以不管难与不难，应该把基础知识做好。

大数据就是比较费脑子，费眼睛

努力加灵活的脑袋，没问题的

如果我回答的好给点个赞，关注下谢谢[耶][耶][耶]

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，大数据技术本身确实存在一定的学习难度，通常需要学习者具备一定的知识基础，主要涉及到数学、统计学和计算机三大块知识。另外，大数据还涉及到经济学、社会学等一系列学科内容，所以大数据整体的知识量还是比较庞大的。

虽然大数据的技术体系比较庞大，但是大数据领域的细分方向也比较多，对应的不同岗位也需要组织不同的知识结构，初学者可以根据自己的知识基础和能力特点来选择学习的切入点。目前大数据技术体系结构已经趋于成熟，而且有大量的案例可以参考，这会在很大程度上降低学习的难度。

从大数据领域的岗位划分来看，当前大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位的人才需求量比较大，初学者可以选择其中的一个岗位方向来制定学习***。

如果自身具有一定的计算机基础，而且对于编程比较感兴趣，那么可以考虑向大数据开发方向发展，目前大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的。大数据开发可以从大数据应用开发开始做起，主要基于大数据平台来完成各种行业应用软件的开发，随后可以进一步向大数据平台开发岗位发展，从而不断提升自身的岗位附加值。

如果自身具有较好的数学基础，可以考虑向大数据分析方向发展，大数据分析作为大数据价值化的重要方式，未来的发展空间还是非常广阔的。大数据分析岗位不仅可以在大数据行业发展，未来也可以向人工智能行业发展，从事算法设计相关岗位，这些岗位的附加值还是非常高的。

如果对于编程并不感兴趣，但是动手实践能力又比较强，那么可以考虑向大数据运维方向发展，大数据运维岗位的发展空间也是比较大的。在大数据技术逐渐落地到传统行业的过程中，大数据运维岗位的人才需求量会持续扩大。

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！

大数据无处不在，比如疫情地图实时数据报告，我们可以看到全国疫情动态、新增确诊或疑似趋势等疫情信息；输入***号，即可查询近14日内是否到达过疫情严重地区，是否与确诊患者同乘坐一辆交通工具；利用***集挖掘到的近期车辆轨迹数据，可在应用软件上为运送防疫物资的司机提供优选路线推荐......很多人对大数据也产生了浓厚的兴趣，也想转行大数据方向，但是不知道该学哪些内容，我给你介绍一下：大数据需要学习哪些技术？1、J***a——J***a可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序，是大数据学习的基础；2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行；3、Hadoop——分布式系统基础架构，用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储；4、***ro与Protobuf——数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型；5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库；6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件；7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ；8、phoenix——用J***a编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎；9、Redis——key-value存储系统；10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志***集、聚合和传输的系统；11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架；12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ；14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言；15、Azkaban——可完成大数据流任务调度；16、Python与数据分析——可用于数据***集、数据分析以及数据可视化；对于没有基础的人来说，学大数据难吗？如果是计算机专业的[_a***_]，学大数据相对来说还是有一定基础的，会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业，想学大数据的话，到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的，想要学习大数据，难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月，要想在这短短的时间内学有所成，要付出的努力肯定要比别人多非常多！一旦在学习中有怠慢心理，那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。

大数据相关技术还是具有一定难度的，但是随着大数据领域的生态体系逐渐完善，大数据技术逐渐从研发领域向应用领域过渡，所以对于零基础的学习者来说，也能够找到适合自己的切入点。

目前大数据领域的岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，这些岗位也有诸多的细分岗位，以大数据运维岗位为例，就涉及到数据***集、数据整理、数据存储、数据传输、大数据平台部署、大数据平台维护等岗位，学习这些岗位的相关知识对于初学者的基础并没有太多的要求

学习excel一定要精通vba才是高手吗？

我觉得VBA多是解决一些重复性和复杂性工作的问题，如果处理的数据量不多而且处理没有特别要求的话，真没必要写代码，写个代码花的时间反而比较多，当今罗刚君老师开发的e灵插件，已经可以解决不少国内用户的问题，再者高版本的office本身已经很强大了，在一定程度上会减少VBA使用频率，这是对于大部分用户来说，当然考虑到各个人在实际工作中总会遇到这样那样的问题，能写VBA当然更好。考虑到时间成本，使用频率等的原因，如果遇到麻烦问题不多的话，也可以付费让人代写的。

刚开始接触vba是因为Excel内置的函数以及各种东西已经解决不了我的需求。所以抛开vba必要与否，我认为当excel函数已经无法满足你的需求，一定需要录制宏或者编辑vba的时候，这个时候vba就是必学的。除非你可以告诉老板，这个东西我不干了，你想咋地？

比如当我们碰到如下的需求时，真的无法再手动了。

需求：某电商平台招募了三方的代销公司，约有320个公司，每个月根据销售情况与供应商结算货款。在只能使用excel没有开发***的情况下，我们要做到，汇总供应商当月每款产品的销售额，货款，并附上原表数据。且有固定的格式。每个供应商一个表。

在没有erp的情况下，单独复制粘贴新建表300余次我想可能就离疯了不久了。

但是用vba，开始跑程序，一杯咖啡的时间都不用，数据就全做好了。

虽然VBA的功能很强大，但没人敢说精通吧，学了点皮毛，那不叫精通，那叫会使用，而对于大部分没有IT技术基础的excel平民来讲，连学会基本的皮毛用法也只能望洋兴叹。

现在我要告诉你，学习Excel，并非精通VBA才是高手。

通过一款新兴的国产无代码开发平台，即使你记不住多如牛毛的excel函数公式，也可以成为excel界的精英。

这是怎么一回事儿？请听我娓娓道来。

这款新型的国产无代码开发平台叫云表企业应用平台。

它的操作界面和excel长得很像，使用方法也和excel如出一辙，即拖拉拽。

云南小松

但需要注意的是，云表平台有自己的独立核心引擎，也不依赖于excel，开发管理软件，有自己的一套开发逻辑。

在云表平台这里，你的业务逻辑越严谨，业务知识越深厚，越有可能成为宗师级别的软件开发者。

首先，我对这个问题持否定意见。

我十多年前曾经用VBA+Access编写过一个100多人使用的生产管理系统，带很多UI界面。可能有些人感觉这样水平算比较高了吧，但我自己确实没这种感觉。

一般讲高手是一个相对的概念，是不是高手应该取决于对比对象。但我觉得使用会不会VBA来判断Excel水平，这对比本身就不是公平的。类似于两个人打游戏，其中一个会用***，我们显然不能用会不会***来评判他打游戏水平高。

对于普通程序员，学习VBA难度很小，极短的时间就可以上手，但他很可能Excel很多函数都还用不好。事实上，一个人会了VBA，很可能遇到问题首先去想VBA怎么实现，反而降低了探索Excel自身功能的动力。对于不会VBA的使用者来讲，更有动力去挖掘Excel自身的各种功能。

我的意见仅针对这个问题本身，并非劝大家不要学习VBA。Excel功能无论多强大，但仍有靠自身无法实现的功能。熟练掌握Excel后，再有VBA作***，生产力会更上一个台阶。

以上都是个人意见，如果对我回答有兴趣或异议，欢迎评论指正。

到此，以上就是小编对于代写j***a代码的问题就介绍到这了，希望介绍关于代写j***a代码的2点解答对大家有用。