Scikit-learn： 预测分析的基石，简单易用，适用于各种数据类型和任务，包括分类和回归，是数据扩充的得力工具。Keras： 深度学习的轻量级框架，基于TensorFlow，为非结构化数据和神经网络训练提供强大支持，部署方便，API丰富。
Pip，作为Python的包索引和管理器，提供了海量的软件包供下载，不仅限于安装，还支持环境管理和第三方库安装。Visual Studio Code是一个功能强大的代码编辑器，拥有广泛扩展支持，让数据科学家能在同一个工具中完成实验、markdown编辑、Git操作以及部署云端应用。
Py Charm：JetBrains打造的Python IDE Py Charm是一个跨平台的全功能Python开发工具， 是由 JetBrains打造的一款Python IDE（Integrated Development Environment， 集成开发环境） 。它有两个版 本，一个是免费的社区版本，另一个是面向企业开发者的更先进 的专业版本。
1、大数据开发需要学一些编程，其中Linux和Ja是必须要掌握的，这时较基本的。大数据分析主要用的是Python，大数据开发主要是基于JAVA。Ja JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。
2、Python语言在大数据领域扮演着核心角色。Python的简洁易读、高效开发和强大的数据处理能力使其成为大数据领域的首选语言。在大数据分析中，Python可以进行数据清洗、数据挖掘、机器学习等任务。此外，Python的许多库如Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等为其在数据处理和可视化方面提供了强大的支持。
3、大数据需要用到的软件有很多的，学习大数据的基础是java和linux，主流的大数据处理平台如hadoop，爬取数据如python，ETL常用sql，等等。
4、学习大数据一定要学习编程语言，因为不论是从事大数据开发岗位，还是从事大数据分析岗位和大数据运维岗位，编程语言都是非常重要的工具，但是不同岗位对于编程语言的要求是不同的，比如当前从事大数据开发岗位，那么可以重点学习一下Java，而从事大数据分析岗位和大数据运维岗位，学习Python则是不错的选择。
5、Java编程是一门面向对象的编程语言，不仅有C++语言特点，而且还具有功能强大以及简单易用的两个特征，包含集合框架，静态方法属性等等学习内容，是大数据技术的主要学习专业。
1、python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
2、探讨Python在处理大数据量时的适用性，需澄清两个关键点。首先，百万行数据在当今互联网环境下，尚未达到大数据的门槛。通常，大数据处理的起点是10亿条记录以上。其次，处理大数据量时，操作的含义至关重要。如果涉及数据加载与分发，Python以其高效的性能胜任有余。
3、适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。 大数据量处理使用python的也多。如果单机单核单硬盘大数据量（比如视频）处理。显然只能用c/c++语言了。
4、是否“适合”，不是重要的。重要的是要有人来做这些事。Python提供的开源算法库（如Pandas＼Numpy等）都是专用的数据处理的；各大数据处理程序也基本都会有python的库，方便用python的程序调用。比如大数据处理的hadoop|storm|spark等，专门的数据处理的程序接口如 R＼spss||sas等。
5、Python适合大数据量的处理吗需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题：百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。
6、适合。python有很多大数据算法工具包，而且很好学，很容易上手。
