python数据分析项目实例 自学python到什么程度可以应聘大数据挖掘？
自学python到什么程度可以应聘大数据挖掘？
为什么人们觉得很难？
首先回答问题，对于数据挖掘来说，Python只是一个工具，类似于通常使用的Excel，但是他处理大量的数据，也可以用复杂的程序来做机器学习。如果你只学会使用python，就像说你在找工作的时候可以熟练地使用excel一样。事实上，效果并不好。真正有用的是数据挖掘的数学基础。
除了我的真实经历，我两年前从南京毕业，在一家国有企业做数据分析。我原来的专业是机械设计和自动化。去年，我觉得大数据将是未来的趋势。在纠结了很久之后，我决定转向大数据挖掘。决定前，大家都说难度很大，社会招聘对经验很感兴趣。家人都反对，说现在工作很稳定，为什么要换呢。当时，我认为这是一个机会。如果我错过了，我可能错过了。今年10月，我裸体辞职，在网上报名参加了一个大数据培训班，主要是学习如何使用python。我是初学者。现在我想那时我学到的很少。我还自学了统计学、数据挖掘算法、机器学习算法。这些都是从零开始的。
我在三个月后开始找工作，一个月得到五份工作。现在我在世界500强企业之一的研发中心做采矿工程师，主要从事机器学习的应用，工资翻了一番。所以，没你想的那么难。
困难可能有以下几个原因：1。我从来没有经历过，所以我可以凭经验说。
2. 没有决心为自己找借口。
3. 忽视这个行业巨大的需求，就业竞争并不激烈。
最后，我推荐几本我读过的书，基本的Python数据分析与Python，数据挖掘的数据挖掘理论介绍，数据分析实践Python数据分析与挖掘实践，机器学习实践机器学习，统计方法与应用，网上资源可以看到吴恩达在网易课堂上的机器学习课程，是免费的。
python数据挖掘，想自己在家创业，该怎么做？
数据挖掘不仅仅是几行代码。
假设您的数据挖掘技能非常熟练。
所以数据挖掘需要一套基础设施：大数据
基于大数据的数据挖掘是挖掘的前提，而少量的数据不能用于数据挖掘。
所以构建一套大数据系统，即使是很基础的，也需要至少两个人的配合才能完成，有了这一切，你就要做数据挖掘的前提。
如果你想自己创业，从事数据挖掘，稍微专业一点的客户对你不够信任
首先，大数据和电子商务是一个产业链，不是一种技能。在大数据产业链中有一系列具体的定位。这些岗位的职责从数据制作到传输、存储、分析、展示等。因此，从事这些岗位的人都是大数据人，而从事这些工作的人也可以说是从事大数据领域的人。此外，与大数据紧密结合的行业涉及金融、通信、交通、餐饮、娱乐等多个领域。在这些特定领域从事数据分析和整理的岗位也被纳入大数据领域。
Python是一种编程语言。随着大数据和人工智能的发展，python得到了广泛的应用，这主要得益于它在数据分析方面的诸多优势。目前，Python主要用于数据分析，Python程序是根据不同行业的需求定制的。
Python的特点是简单、清晰和优雅。对于初学者来说，Python很容易掌握。不仅语法简单，而且python库非常强大。例如，numpy、Matplotlib、SciPy等库经常用于大数据领域。Python不仅适用于大数据领域，也适用于web开发。它与Java和PHP一起被称为三大web开发解决方案。而且，Python目前的发展趋势非常好。有人建议程序员学习一下。
数据挖掘是传统的方向之一。目前，数据挖掘在大数据领域的应用越来越受到重视。结合大数据的特点（非结构化数据是主流数据），数据挖掘也需要结合机器学习的内容。因此，数据挖掘领域的许多研究人员也使用python。
随着大数据应用的逐步普及，python作为一种工具将更多地应用于数据分析、数据挖掘和数据表示。可以说，Python是大数据领域研究人员的利器。
当然，除了python，Java、Scala、R等语言在大数据领域也有一席之地，每种语言都有自己的应用场景。
我在头版写了一篇关于Java和python的研究文章，我还计划写一篇关于Scala的研究文章。感兴趣的朋友可以关注一下，互相交流。
大数据，Python和数据挖掘都适合哪方面工作？结合起来又适合什么工作呢？
我建议你学python，但说实话，大数据真的很难学。我现在正在学习。我想起来有点胡扯。公司里没人明白这一点，也没人教我。我也被要求这样做。为了公司未来的发展，我被要求制定一套流程。我所做的是在卡格尔的表面上进行一场比赛，有10万套训练和20万次测试。如果你做大数据，有必要了解卡格的竞争平台。如果你在竞争中取得好成绩，肯定会给你找工作带来很多好处。毕竟，这里充满了牛市。取得好成绩并不容易。大数据实际上是数据分析和数据挖掘，所以对统计学和概率论的要求很高。我向您推荐几本书，python数据分析和挖掘，python数据分析，以及机器学习实践。加油。
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