大數(shù)據(jù)與python(python大數(shù)據(jù)需要學(xué)哪些)

1.python 大數(shù)據(jù)需要學(xué)哪些

階段一：Python開發(fā)基礎(chǔ)

Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡(luò)編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。

階段三：前端開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquery&bootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。

階段四：WEB框架開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：Django框架基礎(chǔ)、Django框架進階、BBS+Blog實戰(zhàn)項目開發(fā)、緩存和隊列中間件、Flask框架學(xué)習(xí)、Tornado框架學(xué)習(xí)、Restful API等。

階段五：爬蟲開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)。

階段六：全棧項目實戰(zhàn)

Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項目實戰(zhàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：企業(yè)應(yīng)用工具學(xué)習(xí)、CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學(xué)城在線教育平臺開發(fā)等。

階段七：算法&設(shè)計模式

階段八：數(shù)據(jù)分析

Python全棧開發(fā)與人工智能之數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：金融量化分析。

階段九：機器學(xué)習(xí)、圖像識別、NLP自然語言處理

Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：機器學(xué)習(xí)、圖形識別、人工智能玩具開發(fā)等。

階段十：Linux系統(tǒng)&百萬級并發(fā)架構(gòu)解決方案

階段十一：高并發(fā)語言GO開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學(xué)習(xí)內(nèi)容包括：GO語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο?、并發(fā)編程等。

2.python大數(shù)據(jù)需要學(xué)哪些

階段一、人工智能篇之Python核心1、Python掃盲2、面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)3、變量和基本數(shù)據(jù)類型4、Python機器學(xué)習(xí)類庫5、Python控制語句與函數(shù)6.、Python數(shù)據(jù)庫操作+正則表達式7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發(fā)階段二、人工智能篇之數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)1、初識MySQL數(shù)據(jù)庫2、創(chuàng)建MySQL數(shù)據(jù)庫和表3、MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)管理4、使用事務(wù)保證數(shù)據(jù)完整性5、使用DQL命令查詢數(shù)據(jù)6、創(chuàng)建和使用索引7、MySQL數(shù)據(jù)庫備份和恢復(fù)。

3.大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識

1，計算機語言：python語言，Java語言二選一。！提示（想要處理千萬級別的數(shù)據(jù)量，還是得會Java語言）

2，基本的高數(shù)知識，線性代數(shù)知識，概率論知識。

3，對常用的數(shù)據(jù)類型要能進行靈活轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是基礎(chǔ)。

4，數(shù)據(jù)處理，萬級數(shù)據(jù)量，可以選擇使用Excel。十萬級數(shù)據(jù)量可以使用python。更大數(shù)據(jù)量使用Java處理。

5，可視化，有Excel,echarts,pyecharts,html這些方式，根據(jù)數(shù)據(jù)量的大小來自行選擇。

4.最近在糾結(jié)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)還是Python,可以給我意見么

python目前應(yīng)用較為火熱的方向包括機器學(xué)習(xí)（AI）和大數(shù)據(jù)的處理。個人感覺學(xué)大數(shù)據(jù)，肯定會學(xué)數(shù)據(jù)分析的理論、方法、以及使用的語言，而這個語言很可能是python配合第三方包（如pandas,numpy,scipy等）。

而學(xué)python則純粹學(xué)python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、語法等基礎(chǔ)功能。至于樓主以后想怎么用、朝那方面發(fā)展就不定了。

個人覺得，你可先學(xué)習(xí)python，入門后再學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。當然如果你的學(xué)習(xí)能力很強同時學(xué)也是沒問題的。刻苦專研1個月基本上就能入門的。當然學(xué)習(xí)用的教材一定要選好。

5.為什么入門大數(shù)據(jù)選擇Python而不是Java

Python既是一種面向?qū)ο蟮木幊陶Z言又因為其簡單、易學(xué)、開源、腳本語言范兒的“人設(shè)”，是一種既適合數(shù)據(jù)科學(xué)又適合大數(shù)技術(shù)從業(yè)者學(xué)習(xí)的語言。

如果你想學(xué)一門語言，可以從語言的適用性、學(xué)習(xí)的難易程度、企業(yè)主的要求幾個方面考慮，從這幾個角度看，學(xué)習(xí)Python都沒有什么可挑剔的。從語言的適用性看，Python有個外號叫“膠水語言”，就是說Python可以隨意地組合它和其它程序，它可以作為一個中間處理模塊的代碼把其他代碼“粘合”在一個工程里面，從而快速的部署和實施。

除了在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，它在web前端開發(fā)等領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。從學(xué)習(xí)難易度來看，作為一個為“優(yōu)雅”而生的語言，Python語法簡捷而清晰，對底層做了很好的封裝，是一種很容易上手的高級語言。

在一些習(xí)慣于底層程序開發(fā)的“硬核”程序員眼里，Python簡直就是一種“偽代碼”。

6.python數(shù)據(jù)分析該怎么入門呢

python數(shù)據(jù)分析的門檻較低，如果是python零基礎(chǔ)開始學(xué)，學(xué)習(xí)的步驟大概是python基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化。

首先學(xué)習(xí)一點python基礎(chǔ)的知識，Python語言基礎(chǔ)，函數(shù)，文件操作，面向?qū)ο?，異常處理，模塊和包，Linux系統(tǒng)使用，Mysql數(shù)據(jù)庫等；其次就可以學(xué)習(xí)一些基本的爬蟲，進行數(shù)據(jù)采集，當然也有很多爬蟲工具，直接使用即可。然后就可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析方面知識，主要是學(xué)習(xí)pandas、numpy等等；再然后就要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化來向別人展現(xiàn)數(shù)據(jù)，常用matplotlib實現(xiàn)，主要包括一些基本的統(tǒng)計圖的繪制，比如條形圖，柱狀圖，散點圖。

還有一些進階繪圖，比如分位數(shù)圖，相關(guān)系數(shù)圖等等。還需要掌握3D繪圖可視化。