python大数据学习

Ⅰ 大数据需不需要学习python呀

① 开发效率高，Python具有非常强大的第三方库，在此基础上进行开发，很大程度上提高开发效率
② 面向对象，python的编程思想更符合人类的思维逻辑，不需要像C语言那样去理解计算机的运行思维
③ 免费、开源，可以自由阅读源代码并进行改动，实现想要的功能，并且网络上有已经很多Python的学习资源
④ 可移植性，可以在很多平台上无缝连接，包括 linux 、Windows、FreeBSD、Solaris 等等
⑤ 可扩展性，如果想让一段代码运行的更快，可以选择C语言或者C++来编写，然后在Python中直接使用
⑥ 简单易学，相对于java等，语Python语言的优点
简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 [7] 。
速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括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基于linux开发的android平台。
解释性：一个用编译型语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。
在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。
可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。
丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。
规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。
法更简单，更易上手，适用于编程初学者

Ⅱ 为什么从事大数据行业，一定要学习Python

Python这只小虫子最近随着大数据的兴起可以说是十分的火了。有越来越多的人不敢小觑Python这门语言了。也有更多的人在学习Python。Python为何会有如此大的魅力？为什么从事大数据行业必学Python？这还要从Python这门语言的优点开始讲起。

虽然Python这种语言不如Java、C++这些语言普及，却早在1991年就已经诞生了。它的语法简单清晰，以实用为主，是门十分朴素的语言。同时，它还是编程语言中的“和事佬”，被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。

如果将Python语言拟人化，它绝对属于“老好人”的那一类，让人容易亲近，人们与它交流并不需要花太多心思。但它却拥有强大的功能。很多语言不能完成的任务，Python都能轻易完成。它几乎可以被用来做任何事情，应用于多个系统和平台。无论是系统操作还是Web开发，抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等，它都能轻松掌握。因此，从事海量数据处理的大数据行业，自然少不了这个“万能工具”。

除此之外，Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的很多开发都用到了Python。这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。让你学起来更方便，你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了，并把解决方法发布到了网络平台。

Python还拥有一系列非常优秀的库，这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域，这些库的价值体现得更为明显。

不管怎么说，从事大数据工作，少不得要在网络上爬取数据，不用Python爬虫，你还打算用什么呢？

因此，在当前的大数据领域，从事大数据行业必学Python。
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Ⅲ python大数据分析好学吗

Python可以说是目前比较主流而且易学的语言，由于语法的自由性，python简单又强大。有的同学可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如C，C++等C系语言，但是python在入门方面比这些语言要容易很多，即使没有任何编程经验也能学会。

那多久能学会python呢？其实python基础部分特别简单，从0开始入门的话，正常学习1个月左右，即可掌握python的基础知识。再继续学习3个月，python的进阶知识，包括大家熟悉的numpy和pandas，matplotlib等第三方库，大家基本都可以悉数掌握。其实学习python并不难，关键是找到合适的学习方法，并且坚持学习，不管是自学还是报班，都各有优劣，如果自学能力强，有比较强的逻辑思维能力，动手能力，那么建议自学，不然，还是建议同学报班，报班会有老师指导，更容易找到学习方向，确定学习目标，推荐来十方融海学习数据分析。

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Ⅳ 大数据需要学习pyton吗

大数据和Python6没有因果的关系。
大数据是IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化。
而Python是一种编程语言，使用Python可以处理大数据。

Ⅳ 大数据专业需要学习python吗

不管是什么专业，学习一门编程语言并不是件坏事，正所谓技多不压身，而且Python语言是现在的热门面向对象语言，搞大数据，以数据为核心，进行数据推理分析，如果你懂编程，通过设计数据获取、分析等简单软件，还能解决以后未来你工作中的问题，甚至还有可能在未来，因为你开发的软件提升了工作效率获得了领导的青睐，你有了升职加薪的机会，你觉得不香吗？
Python语言现在是各大语言排行榜上排名第一名的语言，可以说和Java是并驾齐驱的，具有简单易学，容易上手等特点。学会接受并挑战它，当你会而别人不会时，那你的优势就非常明显了。

Ⅵ python怎么做大数据分析

数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显着性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
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Ⅶ 大数据需要学习python吗

不一定，具体情况要看项目要求。数据工程Python用的比较多但其它语言也有（Java，scala，go），数据科学基本是Python或者R。

Ⅷ 想学IT，python和大数据哪个好点

答案：学习大数据好一些，因为Python是大数据的主要编程语言。

• 大数据时代：python是必须要掌握甚至精通的编程语言；

• 招聘要求：以网络为例，如下

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