学语言学什么专业？

一、学语言学什么专业？

这要看自己将来要往哪个方向发展，干什么工作。学德语，法语，阿拉伯语，都可以。

二、语言学专业学什么？

语言学及应用语言学专业有语言学理论研究、句法语义研究、音系学研究、社会语言学研究、计算语言学研究和对外汉语教学理论研究等研究方向。

本专业培养具有扎实的语言学专业知识、独立的科研能力、良好的理论素养、能够从事语言学及应用语言学理论研究的高层次专门人才。 本专业硕士阶段

三、学大数据需要学什么语言？

原则上大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如java和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础，一般有了几年java开发经验，转行做大数据会比较容易上手。因此， 如果想从事大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。

四、苏大语言学专业考研难吗？

不难

外国语言学及应用语言学是目前国内外国语言文学研究中发展最快的学科，此学科培养既有较高英语应用能力、又懂财经的，具有从事财经工作能力的或从事本学科教学与科研的复合型人才，所以能够适应社会交流的趋势，从而在“地球村”中找到比较满意的工作，就业前景还是很好的。

　　另一方面，由于目前此专业为比较热门专业，所以竞争相对来说比较激烈，这就需要在学习期间扎实自己的专业知识，获取更多的专业技能，从而在经济危机期间能够获取一份满意的工作。

五、大数据 语言学

大数据在语言学中的应用

随着信息时代的到来，大数据已经成为各行各业的重要资源，其中，在语言学领域的应用尤为突出。大数据技术的发展为语言学研究提供了全新的视角和工具，使得语言学家们能够更全面、深入地研究语言现象。

大数据如何助力语言学研究

大数据在语言学中的应用主要体现在以下几个方面：

• 语料库构建：传统的语言学研究往往依赖于有限规模的语料库，而大数据技术使得语言学家们可以建立更加庞大、多样化的语料库，从而可以更全面地分析语言现象。
• 文本挖掘与分析：利用大数据技术，研究人员可以对海量文本进行挖掘和分析，发现其中隐藏的规律和模式，为语言学研究提供更多见解。
• 语言模型建立：通过分析大规模语言数据，可以建立更加准确、普适的语言模型，为机器翻译、自然语言处理等领域提供支持。
• 语言变化研究：通过比对不同时期的语言数据，可以研究语言的演变和变化规律，深入探讨语言发展的内在机制。

大数据驱动的语言学研究案例分析

以下是几个利用大数据技术进行语言学研究的案例：

社交媒体文本的情感分析

研究人员利用社交媒体平台上用户的帖子和评论数据，通过大数据分析技术进行情感分析，揭示了不同地区、年龄、性别用户的情感偏好和情绪波动规律，为心理学和社会学研究提供了新的视角。

跨语言语音识别技术

通过建立大规模的多语言语料库，利用深度学习技术，实现了跨语言语音识别技术的突破，大大提升了机器翻译和智能语音助手的准确性和效率。

古代文献文本的数字化处理

利用OCR技术和大数据处理技术，研究人员可以将大量的古代文献文本数字化，并进行语言学分析，从而挖掘出其中隐藏的历史信息以及文化特征，为历史语言学研究提供了新的可能性。

结语

随着大数据技术的不断发展和完善，相信在未来，大数据在语言学领域的应用将会更加深入和广泛，为语言学研究带来更多的启示和突破。

六、那些专业学c语言？

电子类，电气类，计算机类，通信类，自动化类，应用数学类等这些专业要学c语言。

C语言可以说是语言界的常青树，直到今天C语言依然是使用最为广泛的计算机语言之一。

七、大数据专业学什么？

大数据技术专业属于交叉学科：统计学、数学和计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。

此外，他们还需要学习数据采集、分析、处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。

八、大数据要学什么语言

大数据要学什么语言

导论

在当今数字化社会，大数据已经成为各行各业的关键驱动力。而要处理和分析这些海量数据，学习一门合适的编程语言成为至关重要的一环。那么，大数据要学什么语言呢？本文将就此问题展开探讨，帮助读者选择适合的编程语言学习大数据分析。

Python

Python被认为是学习大数据分析的入门首选语言之一。其简洁清晰的语法使得初学者容易上手，同时拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas和Matplotlib，能够支持数据处理、可视化等任务。因此，如果你刚开始学习大数据分析，Python是一个不错的选择。

R

R是另一个广泛用于数据分析和统计建模的编程语言。其拥有丰富的统计学习工具，包括各种数据分析、回归分析、统计测试等功能。如果你的工作重心更加偏向统计分析，R可能是一个更好的选择。

SQL

对于大数据处理来说，熟练掌握SQL也是必不可少的。结构化查询语言提供了方便快捷的数据查询和管理方式，能够帮助你高效地处理数据库中的大数据。因此，除了掌握编程语言，学习SQL同样是重要的一环。

Java

Java作为一门通用的编程语言，同样在大数据处理中扮演重要角色。其稳定性和可靠性使得它在大型数据处理系统中得到广泛应用。如果你对大数据处理平台或分布式系统有兴趣，学习Java也许是明智的选择。

Scala

Scala被认为是大数据处理的瑞士军刀，结合了面向对象和函数式编程的特性。它运行在Java虚拟机上，与Java无缝集成，并提供了更加简洁优雅的代码风格。如果你想要在大数据领域中脱颖而出，学习Scala可能会让你事半功倍。

总结

不同的编程语言在大数据处理中各有优劣，选择适合自己的语言取决于个人兴趣、职业规划和学习目标。希望通过本文的介绍，读者能够更好地了解各种编程语言在大数据领域的应用场景，为自己的学习之路做出更明智的选择。

九、学大数据专业要学IT吗？

要学IT。

大数据其实并不是单一的学科，该专业以数学、统计学、计算机专业做为基础性的学科。

大数据是一定要学编程的哦!学大数据要涉及一些编程知识，但编程不是重点，重点是数据库。原则上大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如java和.Net。如果想从事大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言，这里面是肯定要涉及编程知识的。

十、学c语言优先学数据结构吗？

很显然你首先需要会一门编程语言。数据结构可以在不同的语言下实现，你可以看常用的数据结构教材，有的基于C有的基于cpp有的基于JAVA，先学会一门语言（不一定非要是C）再看数据结构，有助理解各种算法、结构是怎样实现的。 其实编程这东西刚入门的时候我就当作在学一门新的语言，和学英语可以跟外国人打交道一样道理，你学高级语言是为了和计算机（其实只是编译器）打交道，把要说的话“翻译”给她，告诉她我要干什么，要算什么。

这时候学的东西，还没有数据结构的逻辑性那么高，有些东西得死记硬背（括号的配对啊、什么是常量变量关键字、各个语句的使用规则、数组的定义和使用……），先别想那么复杂，知道那么回事就行。

过后还有好玩的值得去钻研——比如,指针……