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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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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
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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
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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
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函数,函数参数 文件相关函数
函数
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收集参数
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装饰器
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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!
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!