大數據與python(python大數據需要學(xué)哪些)
1.python 大數據需要學(xué)哪些
階段一：Python開(kāi)發(fā)基礎
Python全棧開(kāi)發(fā)與人工智能之Python開(kāi)發(fā)基礎知識學(xué)習內容包括：Python基礎語(yǔ)法、數據類(lèi)型、字符編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和數據庫開(kāi)發(fā)
Python全棧開(kāi)發(fā)與人工智能之Python高級編程和數據庫開(kāi)發(fā)知識學(xué)習內容包括：面向對象開(kāi)發(fā)、Socket網(wǎng)絡(luò )編程、線(xiàn)程、進(jìn)程、隊列、IO多路模型、Mysql數據庫開(kāi)發(fā)等。
階段三：前端開(kāi)發(fā)
Python全棧開(kāi)發(fā)與人工智能之前端開(kāi)發(fā)知識學(xué)習內容包括：Html、CSS、JavaScript開(kāi)發(fā)、Jquery&bootstrap開(kāi)發(fā)、前端框架VUE開(kāi)發(fā)等。
階段四：WEB框架開(kāi)發(fā)
Python全棧開(kāi)發(fā)與人工智能之WEB框架開(kāi)發(fā)學(xué)習內容包括：Django框架基礎、Django框架進(jìn)階、BBS+Blog實(shí)戰項目開(kāi)發(fā)、緩存和隊列中間件、Flask框架學(xué)習、Tornado框架學(xué)習、Restful API等。
階段五：爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)
Python全棧開(kāi)發(fā)與人工智能之爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)學(xué)習內容包括：爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)實(shí)戰。
階段六：全棧項目實(shí)戰
Python全棧開(kāi)發(fā)與人工智能之全棧項目實(shí)戰學(xué)習內容包括：企業(yè)應用工具學(xué)習、CRM客戶(hù)關(guān)系管理系統開(kāi)發(fā)、路飛學(xué)城在線(xiàn)教育平臺開(kāi)發(fā)等。
階段七：算法&設計模式
階段八：數據分析
Python全棧開(kāi)發(fā)與人工智能之數據分析學(xué)習內容包括：金融量化分析。
階段九：機器學(xué)習、圖像識別、NLP自然語(yǔ)言處理
Python全棧開(kāi)發(fā)與人工智能之人工智能學(xué)習內容包括：機器學(xué)習、圖形識別、人工智能玩具開(kāi)發(fā)等。
階段十：Linux系統&百萬(wàn)級并發(fā)架構解決方案
階段十一：高并發(fā)語(yǔ)言GO開(kāi)發(fā)
Python全棧開(kāi)發(fā)與人工智能之高并發(fā)語(yǔ)言GO開(kāi)發(fā)學(xué)習內容包括：GO語(yǔ)言基礎、數據類(lèi)型與文件IO操作、函數和面向對象、并發(fā)編程等。
2.python大數據需要學(xué)哪些
階段一、人工智能篇之Python核心1、Python掃盲2、面向對象編程基礎3、變量和基本數據類(lèi)型4、Python機器學(xué)習類(lèi)庫5、Python控制語(yǔ)句與函數6.、Python數據庫操作+正則表達式7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開(kāi)發(fā)階段二、人工智能篇之數據庫交互技術(shù)1、初識MySQL數據庫2、創(chuàng )建MySQL數據庫和表3、MySQL數據庫數據管理4、使用事務(wù)保證數據完整性5、使用DQL命令查詢(xún)數據6、創(chuàng )建和使用索引7、MySQL數據庫備份和恢復。
3.大數據分析應該掌握哪些基礎知識
1，計算機語(yǔ)言：python語(yǔ)言，Java語(yǔ)言二選一。！提示（想要處理千萬(wàn)級別的數據量，還是得會(huì )Java語(yǔ)言）
2，基本的高數知識，線(xiàn)性代數知識，概率論知識。
3，對常用的數據類(lèi)型要能進(jìn)行靈活轉換，數據結構是基礎。
4，數據處理，萬(wàn)級數據量，可以選擇使用Excel。十萬(wàn)級數據量可以使用python。更大數據量使用Java處理。
5，可視化，有Excel,echarts,pyecharts,html這些方式，根據數據量的大小來(lái)自行選擇。
4.最近在糾結學(xué)習大數據還是Python,可以給我意見(jiàn)么
python目前應用較為火熱的方向包括機器學(xué)習（AI）和大數據的處理。個(gè)人感覺(jué)學(xué)大數據，肯定會(huì )學(xué)數據分析的理論、方法、以及使用的語(yǔ)言，而這個(gè)語(yǔ)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的數據結構、語(yǔ)法等基礎功能。至于樓主以后想怎么用、朝那方面發(fā)展就不定了。
個(gè)人覺(jué)得，你可先學(xué)習python，入門(mén)后再學(xué)習大數據。當然如果你的學(xué)習能力很強同時(shí)學(xué)也是沒(méi)問(wèn)題的。刻苦專(zhuān)研1個(gè)月基本上就能入門(mén)的。當然學(xué)習用的教材一定要選好。
5.為什么入門(mén)大數據選擇Python而不是Java
Python既是一種面向對象的編程語(yǔ)言又因為其簡(jiǎn)單、易學(xué)、開(kāi)源、腳本語(yǔ)言范兒的“人設”，是一種既適合數據科學(xué)又適合大數技術(shù)從業(yè)者學(xué)習的語(yǔ)言。
如果你想學(xué)一門(mén)語(yǔ)言，可以從語(yǔ)言的適用性、學(xué)習的難易程度、企業(yè)主的要求幾個(gè)方面考慮，從這幾個(gè)角度看，學(xué)習Python都沒(méi)有什么可挑剔的。從語(yǔ)言的適用性看，Python有個(gè)外號叫“膠水語(yǔ)言”，就是說(shuō)Python可以隨意地組合它和其它程序，它可以作為一個(gè)中間處理模塊的代碼把其他代碼“粘合”在一個(gè)工程里面，從而快速的部署和實(shí)施。
除了在大數據和數據科學(xué)領(lǐng)域，它在web前端開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域也有廣泛應用。從學(xué)習難易度來(lái)看，作為一個(gè)為“優(yōu)雅”而生的語(yǔ)言，Python語(yǔ)法簡(jiǎn)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(yǔ)言。
在一些習慣于底層程序開(kāi)發(fā)的“硬核”程序員眼里，Python簡(jiǎn)直就是一種“偽代碼”。
6.python數據分析該怎么入門(mén)呢
python數據分析的門(mén)檻較低，如果是python零基礎開(kāi)始學(xué)，學(xué)習的步驟大概是python基礎、數據采集、數據處理、數據分析、數據可視化。
首先學(xué)習一點(diǎn)python基礎的知識，Python語(yǔ)言基礎，函數，文件操作，面向對象，異常處理，模塊和包，Linux系統使用，Mysql數據庫等；其次就可以學(xué)習一些基本的爬蟲(chóng)，進(jìn)行數據采集，當然也有很多爬蟲(chóng)工具，直接使用即可。然后就可以學(xué)習數據分析方面知識，主要是學(xué)習pandas、numpy等等；再然后就要學(xué)習數據可視化來(lái)向別人展現數據，常用matplotlib實(shí)現，主要包括一些基本的統計圖的繪制，比如條形圖，柱狀圖，散點(diǎn)圖。
還有一些進(jìn)階繪圖，比如分位數圖，相關(guān)系數圖等等。還需要掌握3D繪圖可視化。
