2020-07-28 18:14发布
从事数据分析的职业的话其实两个都可以，python处理效率高但是大数据学习比较全面，可以根据自己情况选择
大数据的发展趋势日渐明显，但是进入这个领域的门槛不小，除了要有心理准备，其次就是要付诸实际行动中去学习。学习方法有很多，在没有基础的前提下，自学是因人而异是有难度。其次是大数据目前的工作方向主要是三个：大数据应用，数据分析，大数据研发，当然还有一些机器学生有关的数据挖掘什么的，也在这个类别，我暂时归到研发方向，因为要应用的话，还得结合一些行业和业务进行，所以你要从事大数据，可能要先定一下方向哈，就难易度来选，我建议可以在这个方向考虑一下。如果都是在小白的情况下，可以首先根据自己的性格特征去选择，如果自己个人比较喜欢技术也能耐得住性子，就可以选择大数据研发方向，如果个人比较喜欢综合性的发展方向又担心自己坐不住害怕太难，就可以选择数据分析方向。就这两个学习方向的语言基础要求是不一样的，一个是java，一个是python。根据方向，科多大数据整理来一些，我也总结了一下需要的技能，供你参考，如下：最基本的是JAVA核心API有关内容，当然有JAVA开发经验的最容易入门，比如从事过JAVAWEB开发的，基本上可以很容易跳进大数据应用方向，如果没有JAVA基础，很多内容你会理解不了。同时除了基本的基础以外，我在下面还给你罗列了一些列必须的技能：Java高级(VM相关、并发相关，线程相关)2、Linux基本操作（环境，命令，网络等相关内容）3、Hadoop（此处为通常指的是HDFS+MapReduce+Yarn的相关内容）4、HBase（JavaAPI操作+Phoenix）5、Hive(Hql基本操作和原理理解）6、Kafka7、Storm8、Scala9、Python10、Spark(Core+sparksql+Sparkstreaming)如果要把大数据玩得比较洋气，个人建议还要学习一些高级技术，不过不建议一开始就去触碰，毕竟这些技术个人建议还是有一些经验积累后再来哈，会比较快。学习建议如下：一定要把JAVA基础和JAVA高级部分学好，把JAVA做为第一开发语言，这个是关键，其次，Python也要引起重视，可以做为第二开发语言去学习掌握。一定要把Linux的基础操作，网络操作，文件操作等学好，掌握熟练，特别在环境配置部分，要多熟悉各种命令，同时也要多熟悉系统的基本结构。关于Hadoop、Hive等环境和技术应用，要结合一些实际点的案例来学要快一些，简单的Demo很难看到一些现象。以上是大数据研发方向，如果是数据分析方向的话，可以一开始就学习和了解一下python,从初级到高级，其次就是学会能用python写一些爬虫程序，能获取简单的一些数据。再学习Numpy及Pandas、spss,sass,及机器学习算法和业务数据分析，spark数据分析等等；个人建议可以买些书来看，当然看书效果因人而异也有可能效果不太好，可以去找一些网课，跟着视频学，最直接的学习方式就是去报名参加下一些线下的专业培训班，集中学习。当然，科多大数据是可以提供的。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
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从事数据分析的职业的话其实两个都可以，python处理效率高但是大数据学习比较全面，可以根据自己情况选择
大数据的发展趋势日渐明显，但是进入这个领域的门槛不小，除了要有心理准备，其次就是要付诸实际行动中去学习。学习方法有很多，在没有基础的前提下，自学是因人而异是有难度。其次是大数据目前的工作方向主要是三个：大数据应用，数据分析，大数据研发，当然还有一些机器学生有关的数据挖掘什么的，也在这个类别，我暂时归到研发方向，因为要应用的话，还得结合一些行业和业务进行，所以你要从事大数据，可能要先定一下方向哈，就难易度来选，我建议可以在这个方向考虑一下。如果都是在小白的情况下，可以首先根据自己的性格特征去选择，如果自己个人比较喜欢技术也能耐得住性子，就可以选择大数据研发方向，如果个人比较喜欢综合性的发展方向又担心自己坐不住害怕太难，就可以选择数据分析方向。就这两个学习方向的语言基础要求是不一样的，一个是java，一个是python。根据方向，科多大数据整理来一些，我也总结了一下需要的技能，供你参考，如下：最基本的是JAVA核心API有关内容，当然有JAVA开发经验的最容易入门，比如从事过JAVAWEB开发的，基本上可以很容易跳进大数据应用方向，如果没有JAVA基础，很多内容你会理解不了。同时除了基本的基础以外，我在下面还给你罗列了一些列必须的技能：Java高级(VM相关、并发相关，线程相关)2、Linux基本操作（环境，命令，网络等相关内容）3、Hadoop（此处为通常指的是HDFS+MapReduce+Yarn的相关内容）4、HBase（JavaAPI操作+Phoenix）5、Hive(Hql基本操作和原理理解）6、Kafka7、Storm8、Scala9、Python10、Spark(Core+sparksql+Sparkstreaming)如果要把大数据玩得比较洋气，个人建议还要学习一些高级技术，不过不建议一开始就去触碰，毕竟这些技术个人建议还是有一些经验积累后再来哈，会比较快。学习建议如下：一定要把JAVA基础和JAVA高级部分学好，把JAVA做为第一开发语言，这个是关键，其次，Python也要引起重视，可以做为第二开发语言去学习掌握。一定要把Linux的基础操作，网络操作，文件操作等学好，掌握熟练，特别在环境配置部分，要多熟悉各种命令，同时也要多熟悉系统的基本结构。关于Hadoop、Hive等环境和技术应用，要结合一些实际点的案例来学要快一些，简单的Demo很难看到一些现象。以上是大数据研发方向，如果是数据分析方向的话，可以一开始就学习和了解一下python,从初级到高级，其次就是学会能用python写一些爬虫程序，能获取简单的一些数据。再学习Numpy及Pandas、spss,sass,及机器学习算法和业务数据分析，spark数据分析等等；个人建议可以买些书来看，当然看书效果因人而异也有可能效果不太好，可以去找一些网课，跟着视频学，最直接的学习方式就是去报名参加下一些线下的专业培训班，集中学习。当然，科多大数据是可以提供的。
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单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
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