python大數據學習

Ⅰ 大數據需不需要學習python呀

① 開發效率高，Python具有非常強大的第三方庫，在此基礎上進行開發，很大程度上提高開發效率
② 面向對象，python的編程思想更符合人類的思維邏輯，不需要像C語言那樣去理解計算機的運行思維
③ 免費、開源，可以自由閱讀源代碼並進行改動，實現想要的功能，並且網路上有已經很多Python的學習資源
④ 可移植性，可以在很多平台上無縫連接，包括 linux 、Windows、FreeBSD、Solaris 等等
⑤ 可擴展性，如果想讓一段代碼運行的更快，可以選擇C語言或者C++來編寫，然後在Python中直接使用
⑥ 簡單易學，相對於java等，語Python語言的優點
簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 [7] 。
速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。
免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。
可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。
解釋性：一個用編譯型語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。
運行程序的時候，連接/轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。
在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。
面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。
可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。
可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。
豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。
規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。
法更簡單，更易上手，適用於編程初學者

Ⅱ 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python

Python這只小蟲子最近隨著大數據的興起可以說是十分的火了。有越來越多的人不敢小覷Python這門語言了。也有更多的人在學習Python。Python為何會有如此大的魅力？為什麼從事大數據行業必學Python？這還要從Python這門語言的優點開始講起。

雖然Python這種語言不如Java、C++這些語言普及，卻早在1991年就已經誕生了。它的語法簡單清晰，以實用為主，是門十分樸素的語言。同時，它還是編程語言中的「和事佬」，被人戲稱為膠水語言。因為它能夠將其他語言製作的各種模塊很輕松的聯結在一起。

如果將Python語言擬人化，它絕對屬於「老好人」的那一類，讓人容易親近，人們與它交流並不需要花太多心思。但它卻擁有強大的功能。很多語言不能完成的任務，Python都能輕易完成。它幾乎可以被用來做任何事情，應用於多個系統和平台。無論是系統操作還是Web開發，抑或是伺服器和管理工具、部署、科學建模等，它都能輕松掌握。因此，從事海量數據處理的大數據行業，自然少不了這個「萬能工具」。

除此之外，Python這只小蟲子還受到了大數據老大哥Google的青睞。Google的很多開發都用到了Python。這使得人們能夠找到Python的很多指南和教程。讓你學起來更方便，你在使用中可能遇到的很多問題大多數都已經被Google給解決了，並把解決方法發布到了網路平台。

Python還擁有一系列非常優秀的庫，這省了你編程中的很多時間。尤其是在人工智慧和機器學習領域，這些庫的價值體現得更為明顯。

不管怎麼說，從事大數據工作，少不得要在網路上爬取數據，不用Python爬蟲，你還打算用什麼呢？

因此，在當前的大數據領域，從事大數據行業必學Python。
人工智慧、大數據、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，多智時代專注於人工智慧和大數據的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：
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Ⅲ python大數據分析好學嗎

Python可以說是目前比較主流而且易學的語言，由於語法的自由性，python簡單又強大。有的同學可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如C，C++等C系語言，但是python在入門方面比這些語言要容易很多，即使沒有任何編程經驗也能學會。

那多久能學會python呢？其實python基礎部分特別簡單，從0開始入門的話，正常學習1個月左右，即可掌握python的基礎知識。再繼續學習3個月，python的進階知識，包括大家熟悉的numpy和pandas，matplotlib等第三方庫，大家基本都可以悉數掌握。其實學習python並不難，關鍵是找到合適的學習方法，並且堅持學習，不管是自學還是報班，都各有優劣，如果自學能力強，有比較強的邏輯思維能力，動手能力，那麼建議自學，不然，還是建議同學報班，報班會有老師指導，更容易找到學習方向，確定學習目標，推薦來十方融海學習數據分析。

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Ⅳ 大數據需要學習pyton嗎

大數據和Python6沒有因果的關系。
大數據是IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化。
而Python是一種編程語言，使用Python可以處理大數據。

Ⅳ 大數據專業需要學習python嗎

不管是什麼專業，學習一門編程語言並不是件壞事，正所謂技多不壓身，而且Python語言是現在的熱門面向對象語言，搞大數據，以數據為核心，進行數據推理分析，如果你懂編程，通過設計數據獲取、分析等簡單軟體，還能解決以後未來你工作中的問題，甚至還有可能在未來，因為你開發的軟體提升了工作效率獲得了領導的青睞，你有了升職加薪的機會，你覺得不香嗎？
Python語言現在是各大語言排行榜上排名第一名的語言，可以說和Java是並駕齊驅的，具有簡單易學，容易上手等特點。學會接受並挑戰它，當你會而別人不會時，那你的優勢就非常明顯了。

Ⅵ python怎麼做大數據分析

數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
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Ⅶ 大數據需要學習python嗎

不一定，具體情況要看項目要求。數據工程Python用的比較多但其它語言也有（Java，scala，go），數據科學基本是Python或者R。

Ⅷ 想學IT，python和大數據哪個好點

答案：學習大數據好一些，因為Python是大數據的主要編程語言。

• 大數據時代：python是必須要掌握甚至精通的編程語言；

• 招聘要求：以網路為例，如下

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