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python数据分析师需要学什么
python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看,python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的:大数据来源是否全面,分析什么,谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司,那薪水还是可观的。要做python数据分析师,有一些东西是不得不学的,要不然,做不了分析师的,可能做的程序员,帮别人实现分析的结果而已。第一:统计学知识。(推荐学习:Python视频教程)
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这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识,甚至还高一点儿。要能够建模,要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话,估计要不了几天,你就会被卷铺盖走人了。当然,做个一般的大数据分析师,就不会涉及到很深的高等数学知识了,但要做一个牛B的大数据分析师,还是要学习学习再学习。
第二:很多人想不到的,你还是把EXCEL玩熟悉吧。
当然不需要掌握的高大全,也得要掌握常用的函数,比如重点包括但不限于sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换,透视表,各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话,Excel能够解决很多问题。比如,筛选部分赃数据,排序,挑选满足条件的数据等等。
第三:分析思维的练习。
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析,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:数据库知识。
大数据大数据,就是数据量很多,Excel就解决不了这么大数据量的时候,就得使用数据库。如果是关系型数据库,比如Oracle、mysql、sqlserver等等,你还得要学习使用SQL语句,筛选排序,汇总等等。非关系型数据库也得要学习,比如:Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等,起码常用的了解一两个,比如Hbase,Mongodb,redis等。
第五:业务学习。
其实对于大数据分析师来说,了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用,不了解业务,可能你分析的结果不是别人想要的。
第六:开发工具及环境。
比如:Linux OS、Hadoop(存储HDFS,计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具python等等语言工具。
总之,要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。要学习了解的东西如果只是单纯的数据方面的话,那业务和统计知识的学习是必不可少的。如果是实用型的大数据分析师可能只掌握某些部分就可以。大数据开发工程师的话,基本就是掌握开发环境、开发语言以及各种图表的应用,也是可以满足的。毕竟,一个公司要团队协作,一人懂一部分就可以搞出分析产品出来了。认定一项事情就去干!越干越轻松,越干越牛B!
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python后端开发需要学什么?
可以参考下面的路径去学习,祝你学有所成,公司最近在人工智能和自然语言处理的项目后端项目,我也是网上找了很多知识,最后给自己列了一个学习的目录,按照这个在复习并在总结,希望能帮到你:
计算机基本认知,环境搭建 python环境搭建
计算机基本认识,进制转换
python注释使用
python变量使用
python数据类型_Number
python数据类型 str字符串类型
容器类型数据list,tuple,str
容器类型数据set,dict
变量缓存机制
自动类型转换
Number强制类型转换
python运算符的使用 容器类型数据强制类型转换
字典强转等长二级容器
运算符_算数_比较
运算符_赋值_成员
运算符_身份_逻辑
运算符_位运算_优先级
python流程控制 代码块
流程控制if
多项巢状分支
循环结构while
循环判断经典题
字符串的相关操作
python循环结构
关键字continue_break_pass
for循环的遍历_range
字符串,列表内置方法
字符串函数
format字符串格式化
format特殊符号的使用
列表的操作
列表函数
字典,集合内置方法+文件操作
字典的相关函数
集合操作_函数
文件操作
文件加号模式
函数,函数参数 文件相关函数
函数
形参实参
默认形参_关键字形参
收集参数
命名关键字参数
全局/局部变量,闭包 return返回值
函数名的使用
局部变量_全局变量
函数的嵌套LEGB
关键字nonlocal
闭包函数
递归,匿名函数
locals和globals
闭包特点意义
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斐波那契_尾递归
匿名函数lambda
迭代器,高阶函数 迭代器
高阶函数_map
高阶函数_reduce
高阶函数_sorted
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推导式题
集合_字典推导式
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可滑动序列
面试题演练
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python模块 序列化模块
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python模块 os模块
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计算文件夹大小
zipfile
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导入模块包,oop面向对象认知
import_from绝对导入
import_from相对导入(单入口)
oop面向对象
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对象和类的删除操作
单继承
多继承
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oop之多态,魔术方法 多态
魔术方法__new__
单态模式
析构方法__del__
oop之魔术方法,异常处理 魔术方法__call__
魔术方法__str__repr__
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了解异常
异常处理语法
主动抛出异常
装饰器
装饰器
静态绑定方法
property
正则表达式 单个字符匹配
多个字符匹配
匹配分组
命名分组
正则函数
正则计算器小程序
认识网络 bs_cs流程
传输数据流程
交换机和局域网的网络通讯
arp协议
认识tcp/udp协议
tcp基本语法
tcp循环发消息
udp基本语法
udp循环发消息
黏包
基于tcp协议下的应用 socketserver并发
文件校验
服务器合法性校验
tcp登录
并发编程之进程 进程
join
守护进程
lock锁
Semaphore
生产者消费者模型 Event事件
进程队列Queue
生产者和消费者模型
JoinableQueue
Manager.py
并发编程之线程
.线程
用类定义线程
守护线程
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信号量_Semaphore
死锁,互斥锁,递归锁
线程池,进程池,协成的使用
事件Event
线程队列
进程池和线程池
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协程
协程的爬虫案例
mysql安装(linux+windows+xshell+navicat)
掌握数据库mysql基本操作
mysql登录,服务启动
创建账户,用户授权
数据库,数据表,数据的增删改查
认识常用数据类型
数据库的存储引擎和约束
字段约束
约束的删减
存储引擎区别用法
数据表之间的关系
查询数据表
单表查询
多表联查
子查询
带EXISTS关键字的子查询
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python连接mysql增删改查
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HTML/CSS html文档介绍,html标签,body标签,head标签介绍,head标签中的meta标签和link标签和title标签介绍,body中的标签分类,基础标签,img、a、列表、表格、input、label、select等标签,作业讲解,form标签介绍和示例讲解,css介绍,引入,css选择器,背景设置,高度宽度,字体效果,边框、盒子模型、display属性、float属性等
CSS 伪类选择器,文字装饰、a标签补充、定位、权重、小米商城导航栏讲解,原型头像示例讲解
JS基础/BOM和DOM操作 小米商城作业,js介绍和js引入,js数据类型、流程控制、函数等操作,js中的JSON,BOM对象的弹框、location对象、定时器、直接查找选择器、间接查找选择器、值操作、类值操作、样式操作、button按钮补充、事件和绑定事件的两种方式,常用事件练习
jQuery/Bootstrap 作业讲解,jquery介绍,引入、选择器、筛选器、值操作、文档操作、删除和清空标签、逻辑运算符、克隆、事件冒泡和事件委托、绑定事件的方式,作业讲解和模态对话框示例,input事件和页面载入事件补充、bootstrap介绍和引入、全局css样式、组件和常用插件
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django下载安装和URL路由系统 django介绍、MTV和MVC框架介绍、常用指令、目录结构、pycharm创建django项目、request的常用属性介绍、登录示例、url路由系统介绍、有名分组和无名分组,
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Dajngo的ORM(1) orm介绍,数据库同步指令使用和流程分析、配置连接mysql模型类中的属性介绍和常用参数说明,创建表和数据、增加的两种方法、删除、更新的两种方法、查询的13个api接口
Dajngo的ORM(2) 单表图书管理系统展示和添加作业讲解、choices属性、auto_now_add和auto_now参数讲解、url别名和反向解析,基于双下划线的模糊查询,多表结构介绍,图书管理系统编辑和删除作业讲解、多表关系模型类创建和字段说明和参数介绍、多表数据的添加操作,多表的删除和修改、基于对象的跨表查询、双下划线跨表查询、查看原生sql语句的方法、聚合查询、分组查询、F查询、Q查询等
Ajax与Django/ 中间件 ajax的介绍和简单示例,ajax登录示例、列表数据展示示例,ajax操作cookie的补充、中间件介绍、自定义中间件的方法、5个中间件方法的介绍和使用、基于中间件的session登录认证
cookie、session以及用户认证组件 cookie介绍,cookie的流程解析,django操作cookie和其他参数介绍、session的说明、django的session操作等,多表图书管理系统作业讲解
vue初识、es6基本语法、指令系统 let、const、v-if、v-for、v-html、v-text、v-model、v-show、生命周期钩子函数、
组件化开发、组件传值、axios简单使用 组件化开发、组件传值、axios简单使用、vue-router使用、vue-cli安装
项目初始化/首页 项目介绍、创建、初始化、element-ui的使用,单文件组件的使用和axios在单文件中的使用和配置、vue-cli的介绍和使用、路飞项目顶部导航栏页面效果搭建,轮播图组件的使用和调整、购物车页面搭建和课程详情页面搭建,vue-video-player视频播放插件
drf组件 序列化器、drf简单示例、restful规范、反序列化的校验机制
drf组件 apiview、request和response对象、modelserializer、序列化器保存数据、read_only和write_only的参数
drf组件 viewset、drf路由功能、viewset视图基类的使用、视图子类、通用视图类genericapiview/排序、django-filter过滤器、频率组件、分页组件、接口文档、异常处理、xadmin的安装和使用、认证组件和权限组件
git、消息队列 git企业中的使用模式,rabbimq消息队列的应用
rpc通信,grpc组件 rpc的概念以及通信模式,最火的grpc组件使用
轻量级Flask框架 Werkzeug服务介绍、Flask框架介绍
路由系统、自定义路由扩展
Cookie、Session、Http请求和响应
蓝图、消息闪现、中间件
Flask常用扩展、WTForms、使用SQLAchemy ORM
Admin、Restful、websocket原理、magic string, payload len,masking key
请求和上下文、多app应用、离线脚本、自定义扩展
服务端项目搭建,项目配置(session、数据库、日志相关),项目初始化
jsonrpc模块基本配置和使用,客户端展示首页及登录注册叶绵,APICloud页面控制管理
python进阶 并发、同步、异步、锁,线进程概念以及协程实现原理
mysql进阶课 基础知识梳理、索引、执行计划
mysql进阶课 存储引擎、日志管理、备份恢复、主从赋值、优化
redis,mongodb 事务和发布订阅、RDB和AOF持久化、缓存击穿、缓存雪崩等原理介绍、 用户管理和复制集(RS)总结、sharding cluster 分片集群的搭建、分片使用和相关策略等
算法与设计模式 链表、二叉树、常见算法、二分查找、插入排序、希尔排序、快排、堆排序、哈希查找
算法与设计模式 设计模式,单例模式、工厂模式、策略模式、观察者模式
算法与设计模式 leetcode经典算法解析
知识体系差不多就这么多了,再就是项目部分,具体项目要看需求了,学会了钓鱼的方法,不怕钓不到鱼哦,无论在哪个行业做什么样的项目都没问题呢!
我自己也搜集了一些经典的资料,要是想要加我百度网盘:艾美电商,我发给你!
自学python的学习路线是什么?推荐一些python学习资源
第一个阶段
初级,掌握Python的语法和一些常用库的使用
这里首先推荐廖雪锋在网上的书籍,这是Python2.7版本的,这本书适合于重头开始一直读完,作为一个开发人员,除了基本的语法,这本书里面提到了一些其他的常用的库,看了廖老师写的很多东西,感觉他的思路,以及写博客写书的高度,概括性,原理性都十分好,这本书读完之后,相信就可以动手写很多东西了,可以尽情的玩转Python解释器了。
另外还有一本书《Python参考手册》,这本书也十分的有用,关于Python的方方面面基本都囊括在内,可以作为一本Python字典来查询使用方法,十分好用。
掌握一门语言最好的方法就是用它,所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。
很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话,到这一个阶段就足够了,这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的,恐怕还需要努力的升级:
第二个阶段
中级,掌握自己特定领域的库,掌握pythonic写法,非常熟悉Python的特性
推荐的第一本书是《编写高质量代码–改善python程序的91个建议》,这本书大概的提了下Python工程的文件布局,更多的总结了如何写出pythonic的代码,另外,也介绍了一些常用的库。
要想深入的了解Python,有的时候看看Python的源码也是很重要的,自己通过读懂源码,来彻底的了解Python的核心机制,这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》,这本书并没有看完,只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节,也觉得受益匪浅。
自己领域的书籍和资料也肯定很多,比如web开发的构架都有很多,只有了解熟悉了所有构架,在选择的时候才能衡量利弊,然后深入掌握某些构架。
这个阶段过后,可以写出pythonic代码,可以通过PEP8的检查,可以为开源社区做贡献了,可以将一个Python文件写的十分好,但是如果要用Python开发一个大型项目,还是有很多东西需要掌握的,比如项目的文档,项目的发布,下载,项目性能和案例等等。
第三个阶段
高级,从整个工程项目着眼,考虑document,distribution,性能优化等
目前只看了一本书《the hacker guide to python》,看的是英文版的,这本书对项目的布局,文档,性能,发布等做了很多详细的介绍,我觉得写的还是很不错,只不过本人还需要再读几遍。
对于大多数人来说,很难有机会从头开始一个有意义的大型工程项目,所以自己可以用Python实现一些简单的功能,简单的项目,这个灵感可以去知乎或者quora搜索,很多前辈都分享了自己的经验。
从大局入手,规划好项目的布局,设定好相应的文档说明,提供工程下载安装的方法,带几个demo,每个类,每个函数,每行代码都反复推敲,写出pythonic的程序,相信这时候Python于我们便是信手拈来了!
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