1、解 释： 一种适合于商业及数据处理的类似英语的程序设计语言。这种语言可使商业数据处理过程精确表达。COBOL（面向商业的通用语言，又称为企业管理语言、数据处理语言等，Common Business Oriented Langauge）是最早的高级编程语言之一，是世界上第一个商用语言。
2、很明显吧，应该是java，因为以后纯面向对象肯定是主流，而且从目前来看会越来越火。而且java的可移植性和跨平台，还有安全性比较好的很多特点，都比cobo要强一点，你从现在java这么大的需求就可以看出来了，最然学java的很多，但是供不应求。
3、自1961年起，该展览移往寇博中心（Cobo Center）举办，因为该展馆具有九万三千平方米的面积，可容纳更多展位。这个车展对底特律乃至整个美国的汽车工业来说是非常重要的，因为美国三大汽车制造商福特、通用与克莱斯勒的营运总部都位于底特律。
4、最经典和权威的的当然是 《现代西班牙语》 ，动词和句型都是说的最好的。有点类似《新概念英语》那种模式。但是，如果自学的话，我听外教推荐过一套自学教材 叫做 《走遍西班牙》，这本书语言很地道，时代感也比较强。（《现西》里选的故事很多事我们姥姥辈的，用词也很学究。
随后，我们将探索Arduino的魅力，与时俱进，直击机器人前沿技术。夯实基础机器人编程的基础是C语言和单片机操作。通过学习这些基础知识，我们可以深入...程序员的指令魔法可以帮助我们更好地掌握机器人编程的核心技术。机器人编程的无限可能从基础到前沿，从简单动作到复杂功能，编程为机器人带来了无限可能。
想要在这个领域发光发热，首先需要明确你的发展方向。方向对了，努力才会事半功倍。毕竟，一个人的精力有限，不可能面面俱到。学习一门编程语言及环境软件开发离不开编程语言。对于小软件来说，快速开发是关键。因此，推荐选择如VB、C#、Delphi这样的快速开发型语言。
PHP，专为服务器端编程而设计，它的简洁语法使得快速开发成为可能，尤其是在Web应用和电子商务领域，它发挥着不可或缺的作用。编程语言的海洋深邃且广阔，每一种语言都是一个独特的工具，选择哪一种取决于你的目标和需求。深入理解它们的特性，就如同学习乐器一样，将为你的编程旅程增添无限可能。
共同推动这个独特游戏世界的发展和创新。总的来说，GTA5自制版PC的制作，是一次对技能、创造力和合作精神的全面锻炼。在这个过程中，每一个玩家都在为GTA5这个宏大的虚拟世界贡献着自己的一份力量，让它变得更加丰富多彩，也让我们看到了一个关于技术、艺术和社区之间无限可能的精彩交织。
处理excel，选择vba还是python？ 如果处理相对简单以及数据量不大，建议使用vba。
Python Pandas：Pandas是一个强大的数据处理库，在Python生态系统中广泛使用。它支持读取和写入Excel文件，并提供了一套简单而强大的API，使得对Excel数据进行清洗、转换和分析变得更加容易。R语言：R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
excel的主要应用场景包括：数据存储、数据计算、数据分析、图表展示数据、自动化办公（这个跟VBA内嵌于excel中有关）等。看到这里，你想到了什么？恭喜你，那意味着，你将喜提语言基础全家桶（变量、数据类型、运算符、选择和循环语句、函数、模块）等。
用Excel就学VBA。 VBA是Excel自带的编程语言，是专门针对办公软件的辅助编程语言。
操作EXCEL最方便的语言就是VBA，没有之一。
在python语言中，可以使用xlrd和xlwt两个库操作excel。在python语言中处理Excel的方法：在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt。
1、大数据需要学习编程，数据的处理可以用到各种编程语言，一般精通一两个就行，主流的比如java，Python。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。
2、首先要肯定的告诉大家，学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。
3、大数据技术主要学：编程语言、Linux、SQL、Hadoop、Spark等等。编程语言：要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。Java编程语言应用最广泛，所以就业机会会更多，Python编程语言正在高速推广应用，学习Python的就业方向会也有很多。
4、大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。
5、数据科学与大数据技术要学习以下方面：数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程。这些课程将为学生提供数学分析、概率论和统计学的知识，为后续的大数据分析提供数学基础。编程语言：学习至少一种编程语言，如Python，Java或C++。
