springboot开源博客系统 本科非计算机系，想去研究大数据，我该自学什么？python还是c语言？
本科非计算机系，想去研究大数据，我该自学什么？python还是c语言？
第一步：统计概率的理论基础
这是最重要的。它从地基土开始，最重要的是底层。统计思维、统计方法，这里先是对市场调研数据的采集和整理，然后是最简单的描述性分析，接下来是常用的推理分析、方差分析，再到高级相关、回归等多元统计分析，掌握这些原理，就可以进行下一步。
第二步：软件操作结合分析模型进行实际应用
数据分析的主流软件有（由浅入深）：Excel、SPSS、Stata、R、SAS等。首先，学习如何操作这些软件，然后从数据清洗开始，利用软件对数据进行一步一步的处理和分析，最后输出结果，测试和解释数据。
第三步：数据挖掘或数据分析方向选择
事实上，数据分析也包括数据挖掘，但在工作中，会细分为分析方向和挖掘方向。两者之间有区别。数据挖掘还涉及到很多模型算法，如关联规则、神经网络、决策树、遗传算法、可视化技术等
第四步：数据分析和业务应用
这一步也是最难学的。采用不同行业、不同业务、不同分析方法。实际工作就是解决业务问题，所以对业务的洞察非常重要，这种能力需要在工作中一点一点积累。也许我们现在用一些回归的方法来做零售会有帮助，但是当我们转向电子商务的时候，我们会用其他的挖掘方法。虽然业务是千变万化的，但是分析方法总是在变化的，所以掌握技术和使用任何环境只取决于业务经验的积累。
从事python后端需要学什么技术？
对于Python学习者来说，他们需要掌握以下技术
网络编程。网络编程在生活和发展中无处不在。哪里有通信，哪里就有网络。它可以称为一切发展的“基石”。对于所有的编程开发人员来说，我们必须知道它是什么，为什么是这样，所以网络部分将从协议、包、解包等底层进行深入的分析。
2. 爬虫开发。所有网络数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集和处理。爬虫开发项目包括跨越式反爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并对scrapy框架的源代码进行分析，了解其原理，实现定制的爬虫框架。
3. 网络开发。Web开发包括前端和后端两部分。前端部分将您从“黑白”带到“彩色”世界，而动态网页的后端部分则是手工开发的。它需要你从10行代码到n百万行代码来实现和使用你自己的微网框架。对框架的解释涵盖了数据、组件、安全性和其他领域的知识。它可以从底层了解其工作原理，控制任何行业主流的web框架环境。
4. It自动化发展。It运维自动化是根据It服务需求，将静态设备结构转化为动态弹性响应的一组策略。目的是减少人工干预，降低人员成本和出错概率。从设计层面、框架选择、灵活性、可扩展性、故障处理，以及如何优化与各大互联网公司的实际案例的联系，如fortress machine、CMDB、全网监控、主机管理等，可以带您开发出企业中最常用的项目。财务分析。财务分析包括学习财务知识和python相关模块。它带你从金融小白到量化交易策略的发展。学习内容包括numpypandasSciPy数据分析模块和其他常用的金融分析策略，如“双倍移动平均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“双刺交易策略”等，让梦想成真，进入金融行业不再是梦想。
6. 人工智能机器学习。随着人工智能时代的到来，首先介绍了深度机器学习课程。它包括机器学习的基本概念和公共知识，如分类、聚类、回归、神经网络和公共类库，并根据周围的事件作为案例，逐步经过预处理、建模、训练、评价和参数化。人工智能是未来科学技术发展的新趋势。Python作为最重要的编程语言，必将有很好的发展前景。现在也是学习python的好机会。
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