随着大数据时代的来临，对于现代职场人来说，掌握一定的大数据知识是非常有必要的，而学习大数据知识往往需要从学习编程语言开始。
目前在大数据领域比较常见的编程语言包括Python、Java、Scala、R、Go等编程语言，这些编程语言各自都具备显著的特点，其中Python和Java具备广泛的应用领域。
选择编程语言一定要结合自身的知识结构和工作场景进行综合考虑，如果具备一定的计算机基础，那么在语言的选择上相对会灵活一些，可以重点考虑一下Python和Java。如果工作中有较多的数据统计任务，那么可以选择学习R语言，对于IT领域的从业者来说，Go语言也是目前一个不错的选择。
在学习编程语言的过程中，应该注意以下几个方面：
第一：有明确的目标。
学习编程语言一定要有一个较为明确的目标，有了目标就可以按照目标制定学习路线，这样也会更容易设定阶段性目标，从而在学习的过程中不断树立信心。
第二：多做实验。
编程语言本身就是一种工具，只有多使用才能逐渐熟悉并建立一定的编程思维，所以要想掌握一门编程语言就一定要多做实验。同时，实验也是建立编程画面感的重要途径，会帮助学习者理解很多抽象的概念。
第三：勤做总结。
学习编程语言一定要注重阶段性总结，总结的过程也是一个审视学习效果的过程。在总结的过程中往往会对之前的概念有新的认知，也会让很多离散的概念形成一个完成的知识链。
第四：多看优秀的代码。
在学习编程语言的过程中一定要多看优秀的源代码，比如官方提供的demo就是非常好的参考代码，一定要多看、多做。看优秀的源代码会形成很多好的编程习惯，会在未来的工作中受益良多。
第五：多交流。
学习编程语言一定要多交流，交流的途径有很多，参加一个编程语言的社区是不错的选择。Python、Java等编程语言都有非常活跃的开发社区，交流的过程也是学习的过程。
总之，学习编程语言需要一个系统的过程，但是掌握编程语言之后，会给未来的职场发展奠定一个良好的基础。
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