数据分析软件python python数据分析师的就业前景如何？
python数据分析师的就业前景如何？
这是一个非常好的问题。作为一个it从业者和教育工作者，让我来回答这个问题。
首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的。一方面，数据分析本身的应用场景会越来越多。另一方面，python语言也广泛应用于人工智能领域，因此python数据分析师的发展空间相对较大。
如果你想走Python数据分析师的发展道路，你应该从以下三个方面提高你的职业价值：第一，注意新技术的学习。数据分析技术是一个快速迭代的领域，因此数据分析人员必须跟上技术的发展趋势，尤其要注意算法相关知识的学习。从大技术的角度来看，目前的数据分析方法主要是基于统计学和机器学习。机器学习在数据分析领域的发展潜力比较大，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，因此必须重视机器学习相关知识的学习和深化。
第二，关注平台的价值。数据分析师要想提升自己的职业价值，不仅要提高自己的技术水平，还要从工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途径就是合理利用平台。工业互联网时代必然是平台时代。数据分析作为大数据平台的一项重要功能，必然会得到平台的大量支持，因此数据分析人员必须重视技术平台的应用。
第三，注重行业知识的积累。数据分析师对行业知识的要求非常高。为了使数据分析在行业中发挥更重要的作用，数据分析人员必须能够根据行业选择和应用技术。
想做数据分析是学python还是学大数据？
大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。
方向是大数据，零基础，从python入手发展合适吗？
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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