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(jì)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)。

python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？

這是一個(gè)非常好的問題。作為一個(gè)it從業(yè)者和教育工作者，讓我來回答這個(gè)問題。

首先，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)來看，Python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景還是非常廣闊的。一方面，數(shù)據(jù)分析本身的應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)越來越多。另一方面，python語言也廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，因此python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展空間相對(duì)較大。

如果你想走Python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展道路，你應(yīng)該從以下三個(gè)方面提高你的職業(yè)價(jià)值：第一，注意新技術(shù)的學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)是一個(gè)快速迭代的領(lǐng)域，因此數(shù)據(jù)分析人員必須跟上技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，尤其要注意算法相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)。從大技術(shù)的角度來看，目前的數(shù)據(jù)分析方法主要是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿Ρ容^大，而且機(jī)器學(xué)習(xí)也是人工智能技術(shù)體系的重要組成部分，因此必須重視機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)和深化。

第二，關(guān)注平臺(tái)的價(jià)值。數(shù)據(jù)分析師要想提升自己的職業(yè)價(jià)值，不僅要提高自己的技術(shù)水平，還要從工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途徑就是合理利用平臺(tái)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代必然是平臺(tái)時(shí)代。數(shù)據(jù)分析作為大數(shù)據(jù)平臺(tái)的一項(xiàng)重要功能，必然會(huì)得到平臺(tái)的大量支持，因此數(shù)據(jù)分析人員必須重視技術(shù)平臺(tái)的應(yīng)用。

第三，注重行業(yè)知識(shí)的積累。數(shù)據(jù)分析師對(duì)行業(yè)知識(shí)的要求非常高。為了使數(shù)據(jù)分析在行業(yè)中發(fā)揮更重要的作用，數(shù)據(jù)分析人員必須能夠根據(jù)行業(yè)選擇和應(yīng)用技術(shù)。

打算用Python做畢業(yè)設(shè)計(jì)，可以做哪些方面的？

現(xiàn)在人工智能和大數(shù)據(jù)很流行，Python在這些方面更強(qiáng)大。

供參考：https://www.toutiao.com/i6632168112936452612/在學(xué)習(xí)了這一系列教程之后，您可以開始學(xué)習(xí)人工智能并找到一份好工作。

想自學(xué)python數(shù)據(jù)分析，難不難？

首先，數(shù)據(jù)分析還有一定的難度，但只要通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識(shí)。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計(jì)。無論是統(tǒng)計(jì)分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)分析，算法設(shè)計(jì)都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。當(dāng)然，如果通過工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學(xué)比較薄弱，也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用等多個(gè)步驟。通常需要掌握一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括KNN、決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因?yàn)镻ython的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會(huì)提供強(qiáng)大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個(gè)簡單示例為例：

因?yàn)镻ython語言的語法相對(duì)簡單，所以學(xué)習(xí)Python的過程相對(duì)容易。難點(diǎn)在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場(chǎng)景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問題。此外，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析通常需要對(duì)行業(yè)知識(shí)有一定的了解。不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識(shí)需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識(shí)顯得尤為重要。

Python和大數(shù)據(jù)有什么區(qū)別，學(xué)哪個(gè)以后好就業(yè)？

Python是一種新的編程語言，類似于C#，大數(shù)據(jù)是一種大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，如海量圖像。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指獲取、存儲(chǔ)、分析和管理大數(shù)據(jù)的技術(shù)的總稱?；赑ython和tensorflow，可以對(duì)圖像大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和深度學(xué)習(xí)。