㈠ 大数据是学php吗
1、电脑行业需求量大，工作很好找，而且工作环境也不错。
2、电脑行业的工作与社会接触都比较紧密，紧跟潮流，所以见识和思想都会比较开放，也有利于以后自己发展。
3、学习电脑入手比较快，学习难度不是很大。
㈡ web前端 php python 大数据 的区别
1.web前端和大数据是两个不同的领域。其中涉及了不同的知识体系以及工具。
2.PHP和python是编程语言，属于工具，不属于方向。你可以用python搞大数据，也可以用PHP来搞大数据，只是python比PHP更合适，效率更高。你可以用python开发网站，也可以用PHP，只是用PHP开发web更高效，成本更低廉。
所以，说方向的话，web前端和大数据 你可以来选一个。如果说选定方向以后用什么工具来做，那么PHP和python哪个效率高，更适合，就用哪个
㈢ php还值得学吗
可以学习PHP，尤其是在开发快速的小型网站时，它是一个不错的选择。小型网站通常不需要复杂的后端架构，而PHP在这方面表现出色，能够快速搭建站点。当然，对于中大型网站或复杂的服务开发，PHP的局限性逐渐显现。行业内流传的一个笑话是“PHP是这个世界上最好的语言”，从这个角度来说，PHP确实有着自己独特的优势和魅力。
PHP的优势在于其简单易学的特性。对于初学者而言，PHP提供了友好的开发环境，可以迅速上手。它支持多种编程风格，既有面向过程也有面向对象的编程方法，这使得开发者可以根据项目需求灵活选择。在快速开发小型网站时，这种灵活性尤为重要。
此外，PHP拥有庞大的社区支持和丰富的资源库。无论是官方文档还是第三方库，都可以帮助开发者高效解决问题。这对于快速迭代和部署小型网站非常有帮助。而且，PHP的兼容性非常好，可以在多种操作系统和Web服务器上运行，这为开发者提供了极大的便利。
然而，当项目规模和复杂度增加时，PHP的一些局限性就变得明显了。例如，PHP的性能相对较弱，对于高并发和大数据处理可能不是最佳选择。同时，PHP的代码可维护性问题也值得关注，尤其是在大型项目中，代码的组织和管理变得更为复杂。
因此，虽然PHP非常适合快速开发小型网站，但在考虑中大型网站或复杂服务时，可能需要考虑其他技术栈。尽管如此，PHP仍然是一个值得学习的编程语言，尤其是对于那些希望通过学习一门简单易学的语言快速入门Web开发的初学者。
㈣ 大数据和python有什么区别
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才
能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
首先大数据是一个很大的概念，现在很多领域都用到了大数据，比如：互联网、广告、金融、能源、交通等。而Python是一门编程语言，可以用Python处理和分析各个领域产生的数据。很多初学者经常比较哪种语言是最好的，其实：编程语言没有最好，只有最适用，即在某一种中场景下最适用！！！经常会有很多小伙伴们在一些论坛中喊，PHP是世界第一语言；Java是宇宙第一语言；人生苦短，我用Python等等。
客观的说，如果以后想从事大数据开发方向，两种语言都可能会用到，可以先学一门，因为语言是相通的，学了一门后，再学其他的就很快了！！！不要在到底学习哪门语言上纠结，重要的是先行动起来，学好一门编程语言！因为以后你可能还会学新的语言，比如现在Spark很火，还要学Scala呢！
推荐学习《python教程》
以前在一个论坛上有人这样比较Python、Java、C++，我觉得很形象生动：说Python是自行车，拿过来就骑，但是速度最快也就百十公里；Java是大型运输机，体量大，越飞越快；C++是导弹，一按发射按钮，嗖的一下就飞了，可以飞到几倍音速。经过比较，很容易上手，但是Python的性能最差，C++性能最高，但是想驾驭C++，就像控制导弹一样，成本和难度较高，而Java就脱颖而出了，你会发现现在大数据生态圈中的绝大多数框架都是用Java编写或是运行在JVM之上的！！！
互联网企业是这样做的：如果处理的数量比较大，那先用Hadoop或Spark进行一次或多次处理，然后将处理后的结果保存起来。如果数据量较小并且还要做一些数据挖掘或机器学习，会倾向使用Python，因为Python的机器学习算法更多，更完善！但是Hadoop和Spark也有相应的机器学习库了，比如Hadoop的Mahout和Spark MLlib，但是算法相对较少，随着时间的发展，会越来越完善的！所以到底是使用Spark还是Python，要看数据量的多少和业务的复杂度来决定！
就大数据处理和分析而言，python更适用一些，建议先学好python，毕竟现在大数据生态圈中的技术都脱离不了python，以后再学其他语言也很容易！