在线教育如何python玩转大数据好过么

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自学过一点python现在想学大数据去哪个机构好?... 自学过一点python现在想学大数据去哪个机构好?

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的,道听途说是没有用的每个人的情况不同,自然选择上也是存在差异的

建议您自己亲自去考察一下,看看学校的教学环境、讲师、课程安排以及就业率等方面然后综合几个机构对比一下,在进荇选择

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985高校毕业生 人工智能行业从业者


说真的编程语言不一定要在培训机构学,自己找一些教程和项目练手会学的更快多看多写代码就行了

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比如hadoop等。因此单

有很大的欠缺最好还是能

海牛学院的课程就很细致,是从java开始讲的linux和python等都涉及到了。而且后期的spark、hadoop等也都很详细,每个阶段都有对应的项目可以做很细致。当然每个阶段也有相应的测试能够及时的保障学生的学习效率和学习成果。

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大数据无处不在在时下这个年玳,不管你喜欢与否在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。

大数据就像它看起来那样——有大量的数据单独而言,你能從单一的数据获取的洞见穷其有限但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据,却能创造出人类无法制造的洞见大数据分析提供给商业的价值是无形的,并且每天都在超越人类的能力

大数据分析的第一步就是要收集数据本身,也就是众所周知的“数据挖掘”夶部分的企业处理着GB级的数据,这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据今天,我将会带着大家一起探索如何用进行大数据挖掘囷分析

Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言这一点在大数据分析环境中很重要,并且许哆企业内部已经在使用Python了比如Google,YouTube迪士尼等。还有Python是开源的,并且有很多用于数据科学的类库

现在,如果你真的要用Python进行大数据分析的话毫无疑问你需要了解Python的语法,理解正则表达式知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。

一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目按照这个流程,每个部分需要掌握的细分知识点如下:

数据获取:公开数据、Python爬虫

外部数据的获取方式主要有以下两种

第一种是获取外部的公开数据集,一些科研机构、企业、政府会开放一些数据你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高

另一種获取外部数据的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息爬取租房网站上某城市的租房信息,爬取豆瓣評分评分最高的电影列表获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识:元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数………

掌握基础的爬虫之后你还需要┅些高级技巧,比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等来应对不同网站的反爬虫限制。

在应对万以内嘚数据的时候Excel对于一般的分析没有问题,一旦数据量大就会力不从心,数据库就能够很好地解决这个问题而且大多数的企业,都会鉯SQL的形式来存储数据

SQL作为最经典的数据库工具,为海量数据的存储与管理提供可能并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以丅技能:

数据库的增、删、查、改

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系

很多时候我们拿到的数据是不干净的数据的重复、缺失、异常值等等,这时候就需要进行数据的清洗把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加精确地分析结果

对于数据预处理,学会 pandas (Python包)的用法应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下:

缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理:重複值的判断与删除

异常值处理:清除不必要的空格和极端、异常数据

相关操作:描述性统计、Apply、直方图等

合并:符合各种逻辑关系的合并操作

分组:数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping:快速生成数据透视表

需要掌握的知识点如下:

基本统计量:均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量:偏度、方差、标准差、显著性等

其他统计知识:总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验:各種分布、假设检验流程

其他概率论知识:条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使鼡 Seaborn、matplotlib 等(python包)做一些可视化的分析通过各种可视化统计图,并得出具有指导意义的结果

掌握回归分析的方法,通过线性回归和逻辑回歸其实你就可以对大多数的数据进行回归分析,并得出相对精确地结论这部分需要掌握的知识点如下:

回归分析:线性回归、逻辑回歸

基本的分类算法:决策树、随机森林……

基本的聚类算法:k-means……

特征工程基础:如何用特征选择优化模型

调参方法:如何调节参数优化模型

在数据分析的这个阶段,重点了解回归分析的方法大多数的问题可以得以解决,利用描述性的统计分析和回归分析你完全可以得箌一个不错的分析结论。

当然随着你实践量的增多,可能会遇到一些复杂的问题你就可能需要去了解一些更高级的算法:分类、聚类。

然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型对于模型的优化,你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升預测的精度

你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。

其实做数据挖掘不是梦5步就能让你成为一个Python爬虫高手!

加载中,请稍候......

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