普通人學(xué)python有意義嗎 想做數(shù)據(jù)分析是學(xué)python還是學(xué)大數(shù)據(jù)?
想做數(shù)據(jù)分析是學(xué)python還是學(xué)大數(shù)據(jù)?大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的很多組件都是用Java語言編寫的,還有一些是用Scala編寫的,比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、h
想做數(shù)據(jù)分析是學(xué)python還是學(xué)大數(shù)據(jù)?
大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的很多組件都是用Java語言編寫的,還有一些是用Scala編寫的,比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。這些東西更傾向于數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)處理和計算。Python語言,包括pandas、numpy、SciPy等數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展包,通過學(xué)習(xí)使用這些包,可以充分掌握數(shù)據(jù)分析的能力。因此,要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,建議學(xué)習(xí)Python而不是大數(shù)據(jù)。
想做數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作,是否要切換成python語言?
作為一名it從業(yè)者,讓我來回答這個問題。
首先,許多編程語言可用于數(shù)據(jù)分析。例如,R語言也廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。但是,如果您想從事專業(yè)的數(shù)據(jù)分析并擴(kuò)展您自己的數(shù)據(jù)分析邊界,您可以關(guān)注Python語言。究其原因,一方面是Python語言在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用正處于上升通道,另一方面Python是一種全場景編程語言,也可以完成落地應(yīng)用的開發(fā)。
目前有兩種數(shù)據(jù)分析方法,一種是統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法,另一種是機(jī)器學(xué)習(xí)方法。Python語言廣泛應(yīng)用于這兩種數(shù)據(jù)分析方法中。目前,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域應(yīng)用的日益廣泛,python也受到了越來越多的關(guān)注。事實(shí)上,很多傳統(tǒng)行業(yè)也在使用Python來完成數(shù)據(jù)分析。
雖然Python語言的語法比較簡單,但是數(shù)據(jù)分析本身的任務(wù)難度不一樣,還有很多庫需要學(xué)習(xí)和掌握。因此,使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析也需要一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程。對于初學(xué)者來說,為了提高學(xué)習(xí)效率,一方面需要為自己創(chuàng)造一個實(shí)踐場景,另一方面需要與專業(yè)人士進(jìn)行交流,這對提高學(xué)習(xí)效率有著非常直接的影響。
學(xué)習(xí)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者可以根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn),分三個階段制定學(xué)習(xí)計劃。一是學(xué)習(xí)Python的基本語法。這個階段的學(xué)習(xí)壓力比較小,學(xué)習(xí)時間也會比較短。二是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí),三是學(xué)習(xí)場景數(shù)據(jù)分析。
不會Python只會Bi工具,可以從事數(shù)據(jù)分析師嗎?
答案是肯定的,肯定的。大專有什么問題?不要限制自己。
如果你想去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),先把自己打包,因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)還是很重視教育的;但是如果你想去傳統(tǒng)行業(yè)先做,也是一個好辦法。
你說你不能編程,所以完全可以。事實(shí)上,即使你會編程,你也不會在實(shí)際工作中使用它。很少有人真正使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。他們可以對其進(jìn)行建模并在業(yè)務(wù)上加以利用。
為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)分析師?試想一個跨部門擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè),如何提取有效的數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰的圖表,呈現(xiàn)給管理者進(jìn)行決策?這是需要數(shù)據(jù)分析師的地方。
分析師玩數(shù)據(jù)庫,建立數(shù)據(jù)倉庫,使用Bi可視化工具獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)視圖,分析過去的性能,了解當(dāng)前的問題并預(yù)測企業(yè)的未來發(fā)展,并將最終結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)管理者以輔助決策。
分析師需要掌握哪些技能?
SQL非常重要,您的SQL查詢能力直接決定您能否得到一份工作,是的,得到一份工作。因?yàn)橛胁煌母倪M(jìn)方法,比如ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、報表等等,但是首先要通過這一行的門檻,那就是SQL。
DW(數(shù)據(jù)倉庫)提高了我們的查詢能力,確保了數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要排列成不同的模型。
以finebi為例,它不僅可以拖放形成圖表,還可以連接各種數(shù)據(jù)源,進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、建模、發(fā)布和共享。!EXCEL其實(shí)是很好做的基礎(chǔ),特別是對于金融公司來說。