python 如何学习大数据_python大数据要学python爬虫吗 - CSDN
  • 随着人工智能、大数据的发展,Python的地位正在逐步提高,其相对简单的代码编写,成为众多人选择学习的原因。举例来说,一个程序用C语言写可能要1000行代码,用Java写要100行,但是用Python写只要10行,此外Pyth...

    近年来,Python正在成为Java、C++以外的第三大语言,但事实上Python并不是一门新语言, Python第一版发行于1991年其早于1995年发行第一版的Java。随着人工智能、大数据的发展,Python的地位正在逐步提高,其相对简单的代码编写,成为众多人选择学习的原因。举例来说,一个程序用C语言写可能要1000行代码,用Java写要100行,但是用Python写只要10行,此外Python被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。

    那么更多应用Java语言的大数据技术,又是如何选择了Python呢?众所周知,并不是所有企业都能自己产生数据,从而用于决策辅助,而更多的互联网企业如电商等大部分是要靠爬虫来抓取互联网数据进行分析。而Python在网络爬虫领域有着强势地位,Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。所以学习Python也是成为大数据工程师的一个捷径。

    尽管目前Python语言非常受欢迎,稳居编程语言前五位,但其仍旧不能撼动Java语言的地位,因此大数据学习仍旧要以Java语言作为基础,但在学习Java语言之后,学习Python会变得更加容易。且其后续将会与人工智能联系密切。

    虽然Python学习简单,但是无基础的小白自学仍旧会遇到很多瓶颈,通过网络教程或者书籍可以学习基础知识,但是在缺乏经验丰富的从业人员指导的情况下,学习进程会非常缓慢。所以对于想学习python语言的朋友建议你还是找位老师或是靠谱的培训班系统学习。

    在学习中有迷茫不知如何学习的朋友可以关注我们公众号。无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!

     

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  • 在下载了pycharm软件以及通过前两篇文章,配置了相应的模块包之后,那就开始对常用的模块的学习,以便后期利用这些模块对数据做模型化处理。   如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个...

    在下载了pycharm软件以及通过前两篇文章,配置了相应的模块包之后,那就开始对常用的模块的学习,以便后期利用这些模块对数据做模型化处理。

     

    如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个问题会是:“进行数据分析有哪些Python库可用?”

    Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心,你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个Python库,就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库,并提供你一些最好的教程来学习它们。

    1.Numpy
    对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能:
    1. N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,它提供矢量化数学运算 。
    2. 你可以不需要使用循环,就对整个数组内的数据行标准数学运算。
    3. 非常便于传送数据到用低级语言(如C或C++)编写的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。
    NumPy不提供高级数据分析功能,但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解,能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。
    教程:
    1. Scipy.org提供了Numpy库的简要说明


    http://scipy.org/

     

    2. 这个教程棒极了,完全注重于Numpy的可用性

     

    2.Scipy
    Scipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。
    教程:
    我找不到比Scipy.org更好的教程了,它学习Scipy的最佳教程


    3.Pandas
    Pandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。
    1. 带有坐标轴的数据结构,支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐,以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。
    2. 使用Pandas更容易处理缺失数据。
    3. 合并流行数据库(如:基于SQL的数据库)中能找到 的关系操作。
    Pandas是进行数据清洗/整理(data munging)的最好工具。


    教程:
    1. Pandas快速入门
    2. Alfred Essa有一系列关于Pandas的视频,这些视频应该会让你很好地了解基本概念。
    http://alfredessa.com/data-analysis-tutorial/2-pandas-library/

    3. 还有,不可错过Shane Neeley提供的教程视频,它全面介绍了Numpy, Scipy和Matplotlib

     

    Matplotlib
    Matlplotlib是Python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。
    教程:


    1. ShowMeDo网站上有一个关于很好地教程


    2. 推荐这本书Packt出版社的操作宝典,对于初学者来说,这本书真是极棒的~

     

    5.Scikit-learn
    Scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。
    看一下Scikit-learn中提供的算法列表,你就会马上意识到它包含了许多用于标准机器学习任务的工具,如:聚类、分类和回归等。

    教程:
    1. Scikit-learn入门

     

    2. 来自于Scikit-learn.org的教程

    结束语:还有其它一些库,如:用于自然语言处理的Nltk,用于网站数据抓取的Scrappy ,用于网络挖掘的Pattern ,用于深度学习的Theano等。

    但是,如果你正开始学习Python,我建议你首先熟悉这5个库。
    我说过,这些教程都非常适合初学者。不过,在学习这些教程前,先要熟悉Python语言的基本编程知识。

     

     

     

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  • 继Java、H5前端之后,大数据学习路线图、Python学习路线图也来了! 学习路线图 2018年,大数据、Python人工智能刷了全球的屏:高薪就业、人才被抢的新闻报道频频刷屏。从技术突破到商业应用落地再到国家政策...

    Java、H5前端之后,大数据学习路线图、Python学习路线图也来了!

     

     

    学习路线图

     

    2018年,大数据、Python人工智能刷了全球的屏:高薪就业、人才被抢的新闻报道频频刷屏。从技术突破到商业应用落地再到国家政策支持等各个层面,都显示出这两个技术方向强大的生命力。

    互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习群: 740041381就可以找到组织学习  欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入

    尚硅谷大数据首期班平均起薪¥16807的消息公布以来,太多谷粉表示:想学!(事实上,大数据二期班和Python+人工智能首期班,同样收获了从就业速度到月薪都令人惊喜的成绩!)

     

    为了让有学习需求的同学能尽早着手,我们决定把学习路线图公布出来,给同学们做参考。

     

    点开图片,看得更清晰,也可保存到手机

     

     

     

    高薪抢人,反映的是人才急缺的现状,当下正是入行好时机。行业急需大量技术人才,去解决更多需求痛点。

     

     

     

    Q&A

     

    Q:听说大数据和人工智能都很难很高深,不确定我能学会,怎么办?

    A:其实不止这两个,编程都是有一些“门槛”的,比如对逻辑思维能力要求比较高。那怎么知道自己适合不适合学?做一做学前测试,比如尚硅谷的编程潜能测试。

     

    畏惧往往源于不了解,注意区分软件工程师、数据科学家的不同。

     

     

    Q:我想知道更多国内大数据、Python人工智能的行业动态,方便以后找工作,应该去哪儿找?

     

    互联网科技发展蓬勃兴起,人工智能时代来临,抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习,却因为时间不够,资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,大数据学习群: 740041381就可以找到组织学习  欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入

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    以及:大家有什么想对老师们说的?请留言,我负责转达到人

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          近年来,Python在大数据中的应用越来越广泛,在招聘网站上的人才需求也占去了大数据领域半壁江山,那么学习Python大数据将来能从事什么岗位?我们要先从Python所能从事的应用说起。

      Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它有许多优点,最明显的是语法简洁而清晰和具有丰富和强大的类库。Python经常被称为胶水语言,这是因为它能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。

      简而言之,Python就是用来深度学习的一种编程语言。Python大数据专业能从事的领域有很多,如:Python全栈工程师,Python爬虫工程师,Python开发工程师,金融自动化交易,Linux运维工程师,自动化开发工程师,前端开发工程师,大数据分析和数据挖掘等。

      下面就这些职位的职位要求举几个例子:

      一、Python全栈工程师·关键字:VUE、react、angularjs、node、webpack·)熟悉XML,(x)HTML,CSS,JavaScript,JSON,jQuery/Ajax等Web页面技术·熟悉bootstrap等主流前端框架者优先·能够使用Echarts等主流图表工具·熟练使用Python,Django,具备2年以上实际开发经验;·熟悉MySQL数据库,能够熟练编写sql语句进行数据库查询·了解Redis,Mongo等非关系型数据库·能够相对独立自主的完成前端及部分后端开发任务·熟悉python爬网技术,熟悉Scrapy、BeautifulSoup等爬虫框架及工具,具有网络爬取相关实践经验者优先·了解R语音并能够将部分R脚本翻译成python脚本者优先

      二、Python爬虫工程师·熟悉Linux系统,掌握Python等语·掌握网页抓取原理及技术,了解基于Cookie的登录原理,熟悉基于正则表达式、XPath、CSS等网页信息抽取技术·熟悉整个爬虫的设计及实现流程,有从事网络爬虫、网页信息抽取开发经验,熟悉反爬虫技术,有分布式爬虫架构经验·具有数据挖掘、自然语言处理、信息检索、机器学习背景者优先·熟悉ElasticSearch、Hadoop/Mysql,有多语言开发经验者优先

      三、Linux运维工程师·熟悉shell,能编写日常脚本,熟悉perl或python者优先·掌握Linux系统下常用服务架设与维护·熟悉常用的高可用软件,如LVS,heartbeat,keepalived等·熟悉mysql的安装、优化,能够实现mysql的高性能和高可用·熟悉nagios、cacti、zabbix等常用监控软件还希望广大学员对学习Python大数据将来能从事什么岗位这一问题多做了解,为自己将来的就业早做准备。​

    1.大数据的来源及应用,大数据主要有哪几种较为常用的功能

    http://www.duozhishidai.com/article-15386-1.html

    2.大数据领域开源工具有哪些

    http://www.duozhishidai.com/article-15379-1.html

    3.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?

    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html

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