數(shù)據(jù)分析到底有多難？根據(jù)具體場景，問題相當(dāng)廣泛。無論是站在求職者的角度還是企業(yè)管理的角度，前者在技術(shù)上問題不大，這是有借鑒意義的。難點在于如何結(jié)合業(yè)務(wù)場景給出分析思路，建立分析系統(tǒng)，幾乎沒有參考價值。

數(shù)據(jù)分析到底有多難？

根據(jù)具體場景，問題相當(dāng)廣泛。無論是站在求職者的角度還是企業(yè)管理的角度，前者在技術(shù)上問題不大，這是有借鑒意義的。難點在于如何結(jié)合業(yè)務(wù)場景給出分析思路，建立分析系統(tǒng)，幾乎沒有參考價值。對于企業(yè)來說，數(shù)據(jù)治理通常是最大的問題，成本高且存在不確定因素。尤其是要進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)，還有很長的路要走，坑也不少。

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)。

數(shù)據(jù)分析好找工作嗎？

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析的發(fā)展也很好。目前數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究可分為六個重要方向：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、文本數(shù)據(jù)分析、多媒體數(shù)據(jù)分析、web數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析和移動數(shù)據(jù)分析。機器學(xué)習(xí)將成為數(shù)據(jù)分析的一種手段。例如，預(yù)測用戶流失、自動分類用戶等。你能提供的價值是非常不同的。加米古大數(shù)據(jù)培訓(xùn)認為，未來十年數(shù)據(jù)分析的發(fā)展非常好。

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