python大数据分析入门 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。

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。

python与大数据什么关系啊？

Python是一种计算机编程语言。Python的设计理念强调代码的可读性和简洁的语法。Python允许开发人员用比C或Java更少的代码来表达想法。

大数据技术包括但不限于：科学计算、数据分析、数据管理和处理。

许多开源科学计算软件包都提供Python接口，如著名的计算机视觉库opencv、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。

有更多专门针对Python的科学计算扩展库，如numpy、SciPy和Matplotlib，它们为Python提供了快速的数组处理、数值运算和绘图功能。

因此，由Python语言及其众多扩展库组成的开发环境非常适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用。

这就是为什么Python广泛应用于大数据技术领域以及它们之间的关系。

简而言之，Python易于使用。许多第三方库使Python具有许多部分。其他语言正忙于构建轮子。蟒蛇可以直接造车。

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

谢谢你的邀请。

大数据挖掘的前景如何？去纯互联网公司还是传统行业更好？这是个好问题。可以说，大数据挖掘是一个热门话题。据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来我国基础数据分析人才缺口将达到1400万人，因此大数据挖掘的就业前景良好。

作为一名大数据挖掘人员，我们需要做的是从数据库或其他形式的数据文档中发现显式或隐式的有价值的数据。除了一定的数理统计知识外，最好有一定的编程能力，熟悉开发，比如python、Java等，至于就业方向，我们可以根据自己的发展方向来确定。

去大数据公司可能是大多数人的选择，因为他们可以看到不同行业的更多业务，了解更多关于大数据的前沿知识。至于对传统行业的选择，大多是针对某个行业的数据，比较单调，但更容易成为这个行业的数据分析专家。

从个人经验或大多数人的选择来看，大数据公司应该是更好的选择。事实上，大数据挖掘技术几乎是一样的。如果选择大数据公司，可以看到和了解各行各业的数据和商业形态。而且，大数据公司的收入会相对较高。

另一方面，如果你想成为某个行业的专家，那么去传统行业也许是个不错的选择。传统的行业单位更加细分，更加具体。我们每天接触和研究的都是行业的数据。从长远来看，我们可以深入行业，通过数据看到本质，更容易成为行业专家。比如在健康、金融、零售等领域，每个领域都会有深厚的商业知识。

如果你只是把数据挖掘作为一项工作，有较高的收入，或者认为某个行业的数据过于单调，那么去大数据公司是更好的选择。

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