这是很多同学都比较关心的问题，我结合课题组的情况来回答一下。
首先，大数据目前已经形成了一个庞大的技术体系，不同的发展方向需要构建不同的知识结构，在编程语言的应用上也有不同的侧重点。
从大数据课题项目研发的角度来说，主要涉及到数据采集、数据预处理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证、算法应用这几个大的环节，而算法应用也有不同的方式，有的团队会把算法模型封装进平台，以API的形式对业务端开展支撑服务，这整个流程都需要使用编程语言。
通常情况下，在数据采集到算法实现这个过程中，采用Python语言会更方便一些，Python语言提供了很多库可以使用，这会在一定程度上提升研发效率，尤其是处在验证期的项目，采用Python是比较高效的选择。
但是在应用端，采用Java则是更常见的选择，一方面Java语言在生产场景下有更完整的生态支撑，另一方面Java语言的性能和扩展性都比较强，采用Java语言对于开发团队来说，也会在一定程度上降低风险，尤其是安全性方面。
以我们课题组为例，在算法实现、验证、训练等环节都会采用Python语言，但是在封装平台的过程中，会采用Java语言来完成，整个平台也是基于Java语言来搭建的，所以课题组的同学基本上都会同时掌握Python和Java，一部分数学、统计学专业考上来的同学还会使用R语言来完成算法实现。
对于本科生同学来说，如果未来想从事开发类岗位，没有进一步读研的计划，选择Java更适合一些，毕竟开发岗的人才需求类型更加多元化，数据挖掘类的算法岗对于学历往往有更高的要求。
如果未来有进一步读研的计划，想在本科阶段积累一定的科研基础，此时选择学习Python则更适合一些，毕竟学习Python语言本身的时间成本会比较低，而且Python语言在完成算法实现时也更方便。
目前我联合多所大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在围绕大数据、人工智能、物联网相关方向开展科研、项目和成果分享等活动，最近在持续开展科研兴趣小组活动，机器学习、深度学习、联邦学习等是重点关注的方向，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有大数据相关的学习、科研等问题，或者需要我的帮助，都欢迎与我交流。
