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  • 1.数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。...而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。2.分析工具对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透...

    1.数学知识

    数学知识是数据分析师的基础知识。

    对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。

    对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。

    而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

    2.分析工具

    对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。

    对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

    对于数据挖掘工程师……嗯,会用用Excel就行了,主要工作要靠写代码来解决呢。

    3.编程语言

    对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。

    对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

    对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

    4.业务理解

    业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过,数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

    对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。

    对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。

    对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

    5.逻辑思维

    这项能力在我之前的文章中提的比较少,这次单独拿出来说一下。

    对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。

    对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。

    对于数据挖掘工程师,逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。

    6.数据可视化

    数据可视化说起来很高大上,其实包括的范围很广,做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化,所以我认为这是一项普遍需要的能力。

    对于初级数据分析师,能用Excel和PPT做出基本的图表和报告,能清楚的展示数据,就达到目标了。

    对于高级数据分析师,需要探寻更好的数据可视化方法,使用更有效的数据可视化工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。

    对于数据挖掘工程师,了解一些数据可视化工具是有必要的,也要根据需求做一些复杂的可视化图表,但通常不需要考虑太多美化的问题。

    7.协调沟通

    对于初级数据分析师,了解业务、寻找数据、讲解报告,都需要和不同部门的人打交道,因此沟通能力很重要。

    对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。

    对于数据挖掘工程师,和人沟通技术方面内容偏多,业务方面相对少一些,对沟通协调的要求也相对低一些。

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  • 大家好,附图,为python大数据学习的一个提纲,相关的书本,会慢慢补充进来。碍于版权问题,有些书本,请大家到网上去购买正版。1、Python学习,语言的学习,真正掌握语言的方式,是交流与实践,所以,这三本书,是...

    大家好,附图,为python大数据学习的一个提纲,相关的书本,会慢慢补充进来。

    碍于版权问题,有些书本,请大家到网上去购买正版。

    1、Python学习,语言的学习,真正掌握语言的方式,是交流与实践,所以,这三本书,是由浅入深的步骤。大家在学习过程中,可以到群里面去进行交流沟通。群号:427711751。

    《简明Python教程》Python初学教程:《简明Python教程》.pdf

    《Dive Into Python》在线课程:http://woodpecker.org.cn/divei ... .html

    《Learning Python 5th》Learning_Python_5th_Edition.pdf

    另,python在线精品学习博客:

    http://www.cnblogs.com/vamei/a ... .html

    http://www.liaoxuefeng.com/wik ... a000/

    2、数据分析课程学习。数据分析,现在已经成为大数据这一趋势中的重点。要想学好,并且能够在实际中灵活运用,那要求同学们有扎实的数据基础(包括高等代数,概率及统计分析),需要有一定的计算机算法基础,并且有极高的对数据分析这些知识的热情。

    《高等数学及数据分析基础课程》,请参考大学高等数学系列课本。

    《Mastering Basic Algorithms in the Python Language》Python_Algorithms__Mastering_Basic_Algorithms_in_the_Python_Language,_2nd_edition.pdf

    《利用Python进行数据分析》Python_For_Data_Analysis.pdf

    《NumPy学习指南》

    《NumPy攻略:Python科学计算与数据分析》NumPy_Cookbook.pdf

    3、NumPy和Scipy,Pandas,这是重要的python数据分析库。除了第2项中提到的课本,需要深入地学习,可以去官方学习相当文档和教程。

    网址:http://www.numpy.org/ http://www.scipy.org/ http://pandas.pydata.org/

    numpy的处理能力包括:

    a powerful N-dimensional array object N维数组;

    advanced array slicing methods (to select array elements);N维数组的分片方法;

    convenient array reshaping methods;N维数组的变形方法;

    and it even contains 3 libraries with numerical routines:

    basic linear algebra functions;基本线性代数函数;

    basic Fourier transforms;基本傅立叶变换;

    sophisticated random number capabilities;精巧的随机数生成能力;

    scipy是科学和工程计算工具。包括处理多维数组,多维数组可以是向量、矩阵、图形(图形图像是像素的二维数组)、表格(一个表格是一个二维数组);目前能处理的对象有:

    statistics;统计学;

    numeric integration;数值积分;

    special functions;特殊函数;

    integration, ordinary differential equation (ODE) solvers;积分和解常微分方程;

    gradient optimization;梯度优化;

    genetic algorithms;遗传算法;

    parallel programming tools(an expression-to-C++ compiler for fast execution, and others);并行编程工具;

    在将来会增加下面的计算处理能力(现在已经部分地具备了这些能力):

    Circuit Analysis (wrapper around Spice?);电路分析;

    Micro-Electro Mechanical Systems simulators (MEMs);

    Medical image processing;医学图像处理;

    Neural networks;神经网络;

    3-D Visualization via VTK;3D可视化;

    Financial analysis;金融分析;

    Economic analysis;经济分析;

    Hidden Markov Models;隐藏马尔科夫模型;

    3、hadoop学习及python操作模块。

    hadoop资料,网上非常多,也可购买书本。

    hadoop的python操作模块较多,可以参考:http://www.oschina.net/transla ... p%3D2

    4、数据可视化,是为了能直观地从图示中反应出数据的各项指标,情况;直观地展示对数据分析的研究成果。所以,有必要学习这些知识。

    matplotlib: http://liam0205.me/2014/09/11/ ... h-cn/

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  • 展开全部阶段一、人工智能篇之Python核心1、Python扫盲2、面向对象编程基础3、变量和基本数据类型4、Python机器学习类库5、Python控制语句与函数6.、Python数据库操作+正则表达式7、Lambda表达式、装饰器和Python...

    展开全部

    阶段一、人工智能篇之Python核心

    1、Python扫盲

    2、面向对象编程基础

    3、变量和基本数据类型

    4、Python机器学习类库

    5、Python控制语句与函数

    6.、Python数据库操作+正则表达式

    7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发

    阶段二、人工智能篇之数据库交互技术

    1、初识MySQL数据库

    2、创建MySQL数据库和表

    3、MySQL数据库数据管理

    4、使用事务保证数据完整性

    5、使用DQL命令查询数据

    6、创建和使用索引

    7、MySQL数据库备份和恢复

    阶段三、人工智能篇之前端特效

    1、HTML+CSS

    2、Java

    3、jQuery

    阶段四、人工智能篇之Python高级应用

    1、Python开发

    2、数据库应用程序开发

    3、Python Web设计

    4、存储模型设计

    5、智联招聘爬虫

    6、附加:基础python爬虫库

    阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇

    1、数学基础

    2、高等数学必知必会

    3、Numpy前导介绍

    4、Pandas前导课程

    5、机e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333363396462器学习

    阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战

    1、人脸性别和年龄识别原理

    2、CTR广告点击量预测

    3、DQN+遗传算法

    4、图像检索系统

    5、NLP阅读理解

    阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇

    1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程

    2、基于人工智能与深度学习的项目实战

    3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发

    4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目

    5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目

    6、AI大数据互联网电影智能推荐

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  • 而到了2018年,python大数据则成为了潮流,无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了,这是为什么呢?大数据为什么python?什么是大数据?大数据(bigdata),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行...

    20181130131732_516.jpg

    大数据现在互联网火热的一个名词,而和大数据关键词最紧密的相信就是Java和python了,在一年以前,Java大数据可能是很多培训机构的宣传标语。而到了2018年,python大数据则成为了潮流,无论是行业大佬亦或是培训机构都开始说python大数据了,这是为什么呢?

    大数据为什么要学python?

    什么是大数据?

    大数据(big

    data),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、高增长率和多样化的信息资产。

    为什么是python大数据?

    从大数据的百科介绍上看到,大数据想要成为信息资产,需要有两步,一是数据怎么来,二是数据处理。

    数据怎么来:

    在数据怎么来这个问题上,数据挖掘无疑是很多公司或者个人的首选,毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的,只能是挖掘互联网上的相关数据。

    网络爬虫是Python的传统强势领域,最流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。

    当然,网络爬虫并不仅仅只是打开网页,解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。

    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。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。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。

    数据处理:

    有了大数据,那么也需要处理,才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向,Python也是数据科学家最喜欢的语言之一,这是因为Python本身就是一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。

    正是因为这些原因,才让python语言成为很多公司处理大数据的首选。加之python本身具有简单、易学、库多等原因,让越来越多的人选择转行python开发。

    感谢大家阅读由大数据问答分享的“学大数据开发需要学习python吗”希望对大家有所帮助,了解更多专业课程培训内容请关注达内大数据培训机构官网。

    免责声明:以上内容仅作为信息传播,文中部分信息来源于互联网,仅供阅读参考

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  • python大数据

    2018-06-25 12:44:31
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