python數據分析與挖掘工科

① 零基礎可以培訓大數據分析師嗎會不會很難

零基礎是可以培訓大數據分析師的，不過要學習相應的知識才可以。

數據分析師屬於互聯網行業，所以先要學習一些相關的代碼。想做數據分析師，代碼只是第一步，只有熟練掌握代碼，才能在工作中更加高效，為日後的發展空間提供一份保障。推薦學習掌握的代碼有SQL、MySQL資料庫、python基礎和Python數據分析，這些都是數據分析師所需要的必備技能。

對於零基礎的人來說，看書和做筆記可以對數據分析方面的內容了解的更加透徹明白。推薦學習數據分析所需要的書籍有：Python核心編程，掌握編程最基本的技能；MySQL必知必會，學會SQL語句；利用Python進行數據分析，掌握使用Python來做數據分析；通過Python數據分析與挖掘實戰，可以學習如何將商業問題轉化為數學問題。

最後要學習和掌握的就是Excel的基本操作，包括增刪改排篩、各類常用函數的使用、各類基礎圖表的製作以及數據透視表等，因為做數據分析師需要經常和數據打交道，需要將數據做成更直觀更易觀察表達的圖表，因此，Excel的基本操作必不可少。

想要了解更多關於大數據分析師的問題可以咨詢一下CDA認證機構，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

② 想當數據分析師要選什麼專業

數據分析行業逐漸被企業和從業者青睞，很多人給小編留言，咨詢從事數據分析選擇什麼專業更占優勢？今天，我們也來聊聊。

一、數學專業

正所謂「學好數理化，走遍天下都不怕」，數據分析無外乎是從大量凌亂數據中發現隱含的規律，數學往往讓人邏輯思維更嚴密，對數據更加敏感。

數據分析不是IT行業，無需精通過多編程語言，數據分析更注重實操和業務能力，且現今數據分析工具，如：Python、PowerBI等已比較容易入門。

從事數據分析，真正要提升的是邏輯思維能力、敏銳的洞察能力、良好的溝通表述能力……這些無需靠背景，通過努力也可拿下。

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④ python數據分析師需要學什麼

python數據分析師。現在大數據分析可以熱得不要不要的。從發展來看，python數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做python數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。第一：統計學知識。（推薦學習：Python視頻教程）
這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個牛B的大數據分析師，還是要學習學習再學習。
第二：很多人想不到的，你還是把EXCEL玩熟悉吧。
當然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函數，比如重點包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換，透視表，各種圖表做法等之類的。如果數據量不算是特別大的話，Excel能夠解決很多問題。比如，篩選部分贓數據，排序，挑選滿足條件的數據等等。
第三：分析思維的練習。
比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：資料庫知識。
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：業務學習。
其實對於大數據分析師來說，了解業務比了解數據更重要。對於行業業務是怎麼走的對於數據的分析有著非常重要的作用，不了解業務，可能你分析的結果不是別人想要的。
第六：開發工具及環境。
比如：Linux OS、Hadoop（存儲HDFS，計算Yarn）、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具python等等語言工具。
總之，要做一個高級或總監級的大數據分析師那是相當的燒腦的。要學習了解的東西如果只是單純的數據方面的話，那業務和統計知識的學習是必不可少的。如果是實用型的大數據分析師可能只掌握某些部分就可以。大數據開發工程師的話，基本就是掌握開發環境、開發語言以及各種圖表的應用，也是可以滿足的。畢竟，一個公司要團隊協作，一人懂一部分就可以搞出分析產品出來了。認定一項事情就去干！越干越輕松，越干越牛B！
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⑤ python是個什麼東西

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本（shell），隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用於獨立的、大型項目的開發。

Python的創始人為荷蘭人吉多·范羅蘇姆（GuidovanRossum）。1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，Guido為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，作為ABC語言的一種繼承。

之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是取自英國20世紀70年代首播的電視喜劇《蒙提．派森的飛行馬戲團》（MontyPython＇sFlyingCircus）。

(5)python數據分析與挖掘工科擴展閱讀：

python中文就是蟒蛇的意思。在計算機中，它是一種編程語言。Python（英語發音：／ˈpaɪθən／），是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由GuidovanRossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。

它常被昵稱為膠水語言，它能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C／C＋＋）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫。

比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C++重寫。1發展歷程編輯自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它逐漸被廣泛應用於處理系統管理任務和Web編程。Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。

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