大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于学习python大数据的问题,于是小编就整理了3个相关介绍学习Python大数据的解答,让我们一起看看吧。
大数据在java、Linux云计算、python里是最难学的吗?
楼主的问题:我读了好几遍才明白意思 :)
个人认为:这4个在“难易”上没有可比性。这4块,如果从深度上来讲,都很难;如果只是入门来讲,又都不难。
技术专注一个方向,很重要!成为一个领域的专家,比什么都略懂,要好得多。
我上面说的意思,就跟读书一样。
本科时期,什么都学,什么都是略懂。
博士时间,研究的方向更明确,更精确。
其实还是需要看自身的兴趣和情况的,每个内容都有不一样的利弊,看你怎么去看待而已,如果说,你自己感觉不出来,可以去找中公教育的老师帮你分析分析,他们的口碑和师资都是挺不错的。
想自学python数据分析,难不难?
数据分析入门不算难,但进阶蛮难的
学会Python numpy,Pandas这些工具的使用,这只是入门;
好点的数据分析师,对统计学,数学都有一定的熟悉,能熟练运用模型来对一堆数据建模分析。
Python数据分析学习
https://www.toutiao.com/i6735341654099624452/
首先,数据分析还是具备一定难度的,但是只要通过一个系统的学习过程,大部分人能够掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心并不是编程语言,而是算法设计,不论是采用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式,算法设计都是数据分析的核心问题。所以,进行数据分析要具备一定的数学基础,包括高等数学、线性代数、概率论等。当然,如果通过工具进行数据分析,即使数学基本比较薄弱,也能够完成一些基本的数据分析任务,比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。
采用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案,通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤,分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法,包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等,采用Python来完成这些算法还是比较方便的,因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子:
由于Python语言自身语法比较简单,所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的,难点在于算法的学习,如何在不同的场景下选择不同的算法是重点问题。另外,学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解,不同行业对于数据分析维度有不同的要求,这些知识需要在工作中不断积累,在产业互联网发展的大背景下,行业知识是比较重要的。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!
怎么样能学好python呢?
作为一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,对于很多非计算机专业的同学来说,学习Python对于科研和工作都有比较积极的意义,随着工业互联网的落地应用,未来Python的应用场景会进一步得到拓展。
初学者学习Python要经历三个阶段,第一个阶段是基础语法的学习,第二个阶段是围绕主攻方向学习,第三个阶段是结合行业实践场景来学习,不同的学习阶段要准备不同的学习资料,同时还需要采用不同的学习方法。
第一个阶段的学习主要围绕Python的基本语法来展开,虽然Python是面向对象编程语言,但是由于Python语言的语法结构比较清晰,所以初期的学习难度并不大,这个阶段的学习并不会遇到太大的障碍。学习Python语法的初期要重视多做实验,通过实验来辅助理解各种抽象概念。
第二个阶段的学习要围绕主攻方向展开,不同的主攻方向意味着不同的学习内容,如果要主攻数据分析方向,那么就需要学习大量的算法知识,而数据分析方向是当前Python主要的应用方向之一。实际上,对于很多非计算机专业的从业者来说,在研发和日常工作当中,往往都会遇到大量的数据分析任务。
目前数据分析有两种主要的方式,一种是统计学方式,另一种则是机器学习方式,这两种方式都需要掌握。在掌握了基本的Python语法之后,可以采用Python来完成算法的实现和应用,而由于Python语言有丰富的库,所以这个过程还是相对比较简单的。
第三个阶段的学习要紧紧围绕行业场景来展开,目前随着大量的企业纷纷实现了业务上云,所以Python的应用场景也在不断增加,除了可以做数据分析之外,通过Python还可以整合大量的线上资源。当然了,掌握Python也会充分发挥出云计算、大数据、人工智能、区块链等技术平台的作用。
对于初学者来说,如何搭建行业应用场景是一个难点,如果企业本身还没有进行网络化改造,那么会明显限制使用Python的边界,此时可以把重点放在如何通过Python来辅助完成日常的办公任务,比如通过Python来完成一些自动化操作就有很多现实的意义。
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到此,以上就是小编对于学习python大数据的问题就介绍到这了,希望介绍关于学习python大数据的3点解答对大家有用。