为什么从事大数据行业,一定要学习Python?
从事大数据行业必须学习python。为什么从事大数据行业必学Python?这还要从Python这门语言的优点开始讲起。
1、虽然Python这种语言不如Java、C++这些语言普及,却早在1991年就已经诞生了。它的语法简单清晰,以实用为主,是门十分朴素的语言。同时,它还是编程语言中的“和事佬”,被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。
2、如果将Python语言拟人化,它绝对属于“老好人”的那一类,让人容易亲近,人们与它交流并不需要花太多心思。但它却拥有强大的功能。很多语言不能完成的任务,Python都能轻易完成。
它几乎可以被用来做任何事情,应用于多个系统和平台。无论是系统操作还是Web开发,抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等,它都能轻松掌握。因此,从事海量数据处理的大数据行业,自然少不了这个“万能工具”。
3、除此之外,Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的很多开发都用到了Python。这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。让你学起来更方便,你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了,并把解决方法发布到了网络平台。
4、Python还拥有一系列非常优秀的库,这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域,这些库的价值体现得更为明显。
5、不管怎么说,从事大数据工作,少不得要在网络上爬取数据,不用Python爬虫,你还打算用什么呢?
因此,在当前的大数据领域,从事大数据行业必学Python。
因为Python算是一门基础学科,从事大数据行业都需要分析数据,要自己做一个程序专门分析一个专门的数据,学校如果要求了那就是对你的职业一定会有帮助的,好好学吧。
Python这只小虫子最近随着大数据的兴起可以说是十分的火了。有越来越多的人不敢小觑Python这门语言了。也有更多的人在学习Python。Python为何会有如此大的魅力?为什么从事大数据行业必学Python?这还要从Python这门语言的优点开始讲起。虽然Python这种语言不如Java、C++这些语言普及,却早在1991年就已经诞生了。它的语法简单清晰,以实用为主,是门十分朴素的语言。同时,它还是编程语言中的“和事佬”,被人戏称为胶水语言。因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。
如果将Python语言拟人化,它绝对属于“老好人”的那一类,让人容易亲近,人们与它交流并不需要花太多心思。但它却拥有强大的功能。很多语言不能完成的任务,Python都能轻易完成。它几乎可以被用来做任何事情,应用于多个系统和平台。无论是系统操作还是Web开发,抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等,它都能轻松掌握。因此,从事海量数据处理的大数据行业,自然少不了这个“万能工具”。
除此之外,Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。Google的很多开发都用到了Python。这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。让你学起来更方便,你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了,并把解决方法发布到了网络平台。
Python还拥有一系列非常优秀的库,这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域,这些库的价值体现得更为明显。
不管怎么说,从事大数据工作,少不得要在网络上爬取数据,不用Python爬虫,你还打算用什么呢?
因此,在当前的大数据领域,从事大数据行业必学Python。
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大数据是当今最有价值的商品!公司和人员产生的数据增长如此之快,所产生的数据将达到175兹塔比特。
Python是管理这些大数据的最好的编程语言,因为它具有统计分析能力和易读性。好吧,有更多的原因有助于Python的成功。其中之一是它对数据科学和分析的图书馆支持。许多顶级公司,如Google、Facebook、Mozilla、Quora等,都使用Python来管理它们的数据。但让我们详细研究所有这些原因,以了解Python的流行程度及其在大数据分析中惊人的增长率。
1.Python是开放源码的,易于学习。
Python是一种开源编程语言,您可以免费使用它。事实上,您可以直接从他们的官方网站下载Python的最新版本。 python.org 。Python也很容易学习!它简单易懂的语法,这使它得到了经验丰富的开发人员和实验学生的喜爱。Python的简单性意味着大数据工程师和数据科学家可以专注于实际管理大数据和获取可操作的洞察力,而不是花费所有的时间(和精力!)理解语言的技术细节。这是使用Python处理大数据的原因之一!
2.Python是灵活的和可扩展的
Python在处理大量数据方面具有很强的可伸缩性,对于大数据来说,这是必要的。在大数据分析中使用的其他编程语言,如Java和R,与Python相比没有那么灵活和可扩展。如果数据量增加,Python可以轻松地提高处理数据的速度,这在Java或R中是很难做到的。Python也非常灵活。而且效率极高。它允许开发人员使用更少的代码行完成更多的工作。Python代码也很容易为人类所理解,这使得它成为大数据分析的理想选择。
3.Python有多个库
Python已经相当流行,因此,它拥有数百个不同的库和框架,可以供开发人员使用。这些库和框架在节省时间方面非常有用,这反过来又使Python更加流行(这是一个有益的循环!)
许多Python库对于数据分析和机器学习特别有用。这些库为处理大数据提供了大量支持,这是选择Python处理大数据的原因之一。其中一些图书馆如下:
· 熊猫
是一个用于数据分析和数据处理的免费软件库。它提供各种数据结构和操作,以数字表格和时间序列的形式操作数据。熊猫还有多种工具可以在内存中的数据结构和不同的文件格式之间读写数据。
· NumPy
是一个免费的软件库,用于数据的数值计算,可以是大数组和多维矩阵的形式。NumPy还提供了各种高级数学函数来处理这些数据,如线性代数、傅里叶变换、随机数压缩等。
· 希皮
是一个免费的软件库,用于对数据进行科学计算和技术计算。SciPy允许使用线性代数、特殊函数等进行数据优化、数据集成、数据插值和数据修改。
· Scikit-学习
是一个用于机器学习的免费软件库,与此相关的是各种分类、回归和聚类算法。此外,Scikit-学习可以用于与NumPy和SciPy的结合。
4.Python处理速度快
Python具有较高的数据处理速度,这使得它最适合与大数据一起使用。与其他编程语言相比,用Python编写的数据代码可以在一小部分时间内执行,因为程序是用简单且易于管理的代码编写的。早期,Python被认为是一种比Java或Scala慢的语言,但是随着Anaconda的出现,场景已经发生了变化。这使得Python的每个版本都比以往任何时候都要快,并且使Python成为技术行业中最受欢迎的大数据选择之一。
5.Python是可移植和可扩展的
这是Python在数据科学中如此流行的一个重要原因。由于Python的可移植性和可扩展性,可以轻松地在Python上执行许多跨语言操作。许多数据科学家更喜欢使用图形处理单元(GPU)来使用机器上的数据来训练他们的ML模型,Python的可移植性非常适合这一点。此外,许多不同的平台都支持Python,如Windows、Macintosh、Linux、Solaris等。除此之外,Python还可以与Java、.NET组件或C/C++库集成,因为它具有可扩展的特性。
6.Python支持数据处理。
Python为数据处理提供了内置的支持,这也是它在大数据公司中如此流行的原因之一。Python提供了识别和处理非结构化数据的功能,这些数据也可以包括语音、文本和图像数据。当数据位于不同的文件(如CSV、XML、HTML、SQL和JSON等)中时,Python还可以处理数据处理,而且每个文件的处理格式也不同。一些可用于数据处理的Python库包括Pandas、NumPy、SciPy等。
7.Python增强了与Hadoop的兼容性。
Python和Hadoop是开源的大数据平台,这就是Python与Hadoop安全兼容的原因。大多数开发人员更喜欢使用Python和Hadoop,而不是Java或Scalabecececes,因为大量的Python库支持用于数据分析。Python还有PyDoop包,它为Python开发人员提供了对Hadoop的优秀支持。Pydoop包为Hadoop提供了对HDFSAPI的访问,它允许您从全局文件系统读取和写入数据文件。Pydoop还提供了MapReductAPI,它用于解决复杂的数据科学概念,使用最少的编程工具,这是Python的特点。这也是为大数据选择Python而不是其他编程语言的一个很好的理由。
8.Python得到了一个大型社区的支持
Python从1990年开始出现,这是创建一个支持性社区的充足时间。由于这种支持,Python学习者可以轻松地改进他们的大数据和数据分析知识,这只会导致越来越受欢迎。这还不是全部!在Python中有许多资源可用于推广大数据,如果需要帮助,开发人员和数据科学家可以访问这些资源。此外,企业支持是Python大数据成功的一个非常重要的部分。谷歌、Facebook、Instagram、Netflix、Quora等许多顶级公司的产品都使用Python。Google独自负责创建许多用于数据分析的Python库,如Keras、TensorFlow等。
9.Python提供数据可视化支持
与其他编程语言相比,Python提供了许多可用于数据可视化的包。数据可视化是理解数据中隐藏模式和层的一个非常重要的部分,Python与其主要竞争对手R相比提供了更多的工具,其中一些提供数据可视化工具的Python库有Matplotit、Ploly、NetworkX、Pyga、ggart、Seborn、Altair等。
10.Python有用于数据科学的IDE
Python有各种IDE,允许数据可视化、数据分析、机器学习、自然语言处理等,从而使它们适合于数据科学。这些IDE中的一些内容如下:
· 斯派德
它是一个开源的IDE,可以与许多不同的Python包集成,如NumPy、SymPy、SciPy、熊猫、IPython等。Spyder编辑器还支持代码内省、代码完成、语法高亮、水平和垂直拆分等。
· 皮查姆
是JetBrains开发的IDE。它具有多种特性,如代码分析、集成单元测试器、集成Python调试器、Web框架支持等。PyCharm支持Pandas、Matplotlib、Scikit-Learning、NumPy等库,在数据科学和机器学习方面特别有用。
· 牛仔竞技
是为Python中的数据科学开发的开源IDE。因此,Rodeo包括Python教程和备忘单,如果需要的话,可以作为参考。Rodeo的一些特性包括语法突出显示、自动完成、与数据框架和绘图的轻松交互、内置IPython支持等。
大学毕业生可以从事哪些与大数据相关的职业呢?
1、物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络,实现在任何时间、任何地点,人、机、物的互联互通。2、智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。3、增强现...
哪些人适合大数据行业?
1. 数学能力较强的人 实际上在大数据领域,不管是什么方向,涉及比较多的学科知识大概就是数学,数学厉害的神童们,做软件开发也如鱼得水。所以,我们可以发现在从事大数据行业的童鞋里,数学这个学科知识一定是比较6的。2.喜欢专研的人 为什么说从事大数据行业的人很多人都是喜欢专研的呢?因为不管是学习...
大数据就业岗位有哪些 毕业能干什么
大数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至...
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2、数据分析师 数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。3、数据挖掘工程师 大数据工程师主要从事数据挖掘工作,运用算法来解决和分析问题,让数据...
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大数据专业学什么 从事什么职业
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大数据专业能找什么工作 有哪些就业方向
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大数据到底是什么行业啊,具体是干什么的啊?
大数据是一系列技术的统称,经过多年的发展,大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节,这些环节涉及到诸多大数据工作岗位,这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
大数据所从事什么工作
3.hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。4.数据分析师 不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。作为一名数据分析师,至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析...
储瑶畅泰: 对于想从事数据行业的人和数据工作者来说,是学习R还是 python,哪个工具更实用一直被大家争论.python 和R是统计学中两种最流行的的编程语言,R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的(R具有强大的可视化功能),而 Python 因为易...
沈丘县18913371277: 为什么说Python大数据开发更适合做数据分析 - ?
储瑶畅泰: Python是近年来互联网领域的热门词汇,在网站开发、数据科学以及DevOps都可以看到它的身影.据相关调查显示,Python已经成为发展非常快的主流编程语言,而Python就业方向以及从业人员的薪资,也可以让人了解到Python市场前景十分广阔.如果你想要专业的学习Python开发技术,更多需要的是付出时间和精力,应该根据自己的实际需求去实地看一下,先好好试听之后,再选择适合自己的,希望能给你带去帮助.
沈丘县18913371277: 学完python都能做哪些职业? - ?
储瑶畅泰: 从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫 用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序.小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用.通过 Python 入门爬虫比较简单易学...
沈丘县18913371277: 学大数据为什么要学Java - ?
储瑶畅泰: 初学者学大数据必学Java Java的跨平台应用能力,比C、C++更易用,更容易上手.同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点.最重要的是,Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java,学习Hadoop的一个首要条件,就是掌握Java语言编程.
沈丘县18913371277: Python学习需要啥学历最好? - ?
储瑶畅泰: Python是一个容易上手的一门语言,把Python看成一个容易上手的语言,从基础开始可以通过论坛,视频,书三种途径去解决.学习Python编程语言,动手实践是一件非常愉快的事情,遇到了程序上的问题,经常自己思考研究,从而解决问题...
沈丘县18913371277: 大数据专业主要学什么??
储瑶畅泰: 大数据学习内容主要有:①JavaSE核心技术;②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发;③Spark相关技术、Scala基本编程;④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习;⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化等.
沈丘县18913371277: 学习Python,职业发展方向有哪些呢? - ?
储瑶畅泰: 1、Python web 全栈工程师 2、Python自动化测试 3、数据分析、爬虫 4、大数据 5、自动化运维 6、人工智能 课课家Python从入门到精通可以学习
沈丘县18913371277: 大数据专业是学什么??
储瑶畅泰: 大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科.还需要学习数据采集、...
沈丘县18913371277: 大数据开发一定要学习java吗或者其他语言吗? - ?
储瑶畅泰: 原则上大数据开发需要编程语言的基础,因为大数据的开发基于一些常用的高级语言,比如java和.Net.不论是hadoop,还是数据挖掘,都需要有高级编程语言的基础,一般有了几年java开发经验,转行做大数据会比较容易上手.因此, 如果想从事大数据开发,还是需要至少精通一门高级语言.
沈丘县18913371277: 大数据都需要学什么??
储瑶畅泰: (1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析等. (2)数学:线性代数、微积分等. (3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社会学的知识,这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助. (4)经济...