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java語言編寫的少部分是由scala編寫的，如hadoop中的hdfs ，mapreduce，yarn，zk，hbase，hive

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java語言編寫的少部分是由scala編寫的，如hadoop中的hdfs ，mapreduce，yarn，zk，hbase，hive，spark等.這些東西更加傾向于數(shù)據(jù)工程，傾向數(shù)據(jù)的處理，計(jì)算。而python語言，包含了諸如pandas，numpy，scipy 等數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展包，通過學(xué)習(xí)這些包的使用，可以完全的掌握數(shù)據(jù)分析的能力。所以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，建議學(xué)習(xí)python而不是大數(shù)據(jù)。

方向是大數(shù)據(jù)，零基礎(chǔ)，從python入手發(fā)展合適嗎？

建議你學(xué)Python吧，不過說句實(shí)在話，大數(shù)據(jù)真不好學(xué)，我現(xiàn)在也在正在學(xué)，想想就有點(diǎn)扯淡，公司沒人懂這個，又沒人教我，還讓做這個，為了公司以后發(fā)展，要我開發(fā)一套流程，做的是kaggle上面的一個比賽，訓(xùn)練集有10萬，測試大概有20萬，如果你做大數(shù)據(jù)，很有必要去了解kaggle的這個比賽平臺，如果在比賽中取得了好成績絕對能為你找工作帶來不少的好處，畢竟上面都是大牛，想拿個好成績非常不容易。做大數(shù)據(jù)其實(shí)就是數(shù)據(jù)分析加數(shù)據(jù)挖掘，所以對統(tǒng)計(jì)學(xué)以及概率論可以要求要高點(diǎn)，給你推薦幾本書，Python數(shù)據(jù)分析與挖掘，還有Python數(shù)據(jù)分析，還有機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)，好好加油。

想學(xué)Python數(shù)據(jù)分析，各位大佬有什么建議？

學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)分析，需要看題主的學(xué)習(xí)的目的是什么？

1.如果想找份工作：

可能需要提前學(xué)些計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ)，如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法等基礎(chǔ)學(xué)科。當(dāng)然python編程就更不用說了。

具體學(xué)習(xí)步驟：

a.網(wǎng)上找些評價(jià)比較高的視頻教程，剛開始不用太深入，有個基礎(chǔ)全面的了解就行。

b.找一些經(jīng)典案例進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)練習(xí)，多泡相關(guān)技術(shù)論壇。

c.找一份能給你實(shí)習(xí)的工作(其實(shí)這一步很難)，剩下的就是好好經(jīng)營你的數(shù)據(jù)分析技術(shù)了。

d.經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)后，進(jìn)階需要學(xué)習(xí)線性代數(shù)、大數(shù)據(jù)等。

2.如果平時(shí)在工作(非軟件開發(fā))中想用到python數(shù)據(jù)分析：

簡單

a.簡單看一些python編程的視頻教程 。

b.下載網(wǎng)上的一些數(shù)據(jù)分析的例子。先用網(wǎng)上例子中的數(shù)據(jù)修改分析的參數(shù)，然后再替換成自己的數(shù)據(jù)，如此來回折騰幾次。

c.大功告成。

希望能幫到你[呲牙]

python初學(xué)用win的好還是linux的好？大部分公司項(xiàng)目需求用的是什么？

專業(yè)程序員來回答一下：

Python 語言是一種全功能的語言，除了貼近硬件的設(shè)備驅(qū)動和需要高性能的應(yīng)用以外可以開發(fā)各種程序，但目前最熱門的應(yīng)用是數(shù)據(jù)分析和 Web 開發(fā)。

題主如果是入門學(xué)習(xí)，可以假設(shè)沒接觸過 Linux，那就建議直接使用 Windows 系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)和學(xué)習(xí)，可以使用 PyCharm 之類的 IDE，也可以使用 VSCode 之類的編輯器。

大部分公司的 Python 項(xiàng)目都是部署在 Linux 系統(tǒng)上，因?yàn)橛行?Python 標(biāo)準(zhǔn)庫提供的功能，比如 multi-processing， 在 Linux 上是天然比較適合的。

題主可以先學(xué)習(xí) Python 語言，等基本掌握了，再抽空學(xué)習(xí)下 Linux 即可。軟件行業(yè)有一句真理：新項(xiàng)目、新團(tuán)隊(duì)和新技術(shù)，只要超過一個新最后都會失敗。學(xué)習(xí)的道理也是一樣，溫故而知新，控制變化量，跳出自己的舒適區(qū)，但也不要進(jìn)入一個完全陌生的環(huán)境。

python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？

這是一個非常好的問題，作為一名IT從業(yè)者，同時(shí)也是一名教育工作者，我來回答一下。

首先，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢來看，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)用場景會越來越多，另一方面Python語言在人工智能領(lǐng)域也有比較廣泛的應(yīng)用，所以Python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展空間也比較大。

如果要走Python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展路線，應(yīng)該從以下三個方面來提升自身的職場價(jià)值：

第一：注重新技術(shù)的學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)是當(dāng)前技術(shù)迭代速度比較快的領(lǐng)域，所以數(shù)據(jù)分析師一定要緊跟技術(shù)發(fā)展趨勢，尤其要注重算法相關(guān)知識的學(xué)習(xí)。從大的技術(shù)方面來看，當(dāng)前數(shù)據(jù)分析的方式主要基于統(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€是比較大的，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，所以一定要重視機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識的學(xué)習(xí)和深入。

第二：重視平臺的價(jià)值。數(shù)據(jù)分析師要想提升自身的職場價(jià)值，除了要進(jìn)行技術(shù)提升之外，還要從工作效率方面入手，而提升工作效率比較有效的方式就是合理利用平臺。產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一定是平臺化時(shí)代，數(shù)據(jù)分析作為大數(shù)據(jù)平臺的重要功能，必然會得到平臺大量的支撐，所以數(shù)據(jù)分析師一定要重視技術(shù)平臺的運(yùn)用。

第三：重視行業(yè)知識的積累。數(shù)據(jù)分析師對于行業(yè)知識的要求是非常高的，要想讓數(shù)據(jù)分析在行業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮出更重要的作用，數(shù)據(jù)分析師一定要能夠在立足行業(yè)的基礎(chǔ)上進(jìn)行技術(shù)選型和應(yīng)用。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區(qū)留言，或者私信我！