⑴ 想学IT,python和大数据哪个好点
如果你有了大量的数据,你应该去做什么呢?你可以去做人工智能,而最适合人工智能的编程语言是什么呢?当然是python了,这几乎已经是公认的,python中的一些可视化库,都是好看又好用的。
再看一下,如果你有了大量的数据,你应该去做什么呢?做科学计算?那怎么做科学计算更方便呢?当然还是python,numpy,pandas,scipy,做起来数学计算简直爽歪歪,超大矩阵秒出答案,各种数学公式一行代码解决问题。就一个字,顺滑!
当然其他的很多编程语言,也有很多非常不错的第三方库支持,不过就现在的趋势来说,python的占比份额越来越大。
而且对于初学者来说,python会更加友好,容易学,也容易找工作,用python入门,然后向大数据的方向发展学习,这才是一个更好的选择!
⑵ 数据分析软件哪个最好用
数据分析软件最好用的有:
一、大数据分析工具——Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此外,Hadoop依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
⑶ java大数据和python数据分析哪个就业更好
Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合
目前大量的网络应用平台都采用Java开发,比如用户量很大的电商平台、ERP平台等等,可以说Java是经过了市场验证的可靠的解决方案之一。Java的性能非常突出,这一点对大用户量的互联网平台来说特别重要。未来Java的应用也会继续存在很长一段时间,而且Java的用户基数非常大,在未来很长一段时间内Java将依然是主流开发语言之一。目前来看,Java的前景还是不错的。
Python目前的发展趋势非常好,伴随着大数据和人工智能的发展,Python的应用将得到更广泛的普及,目前在落地应用中已经有不少Python开发的项目了。所以就目前的趋势来说,Python要较Java更具前景一些,但是以目前的应用量来说,Python还远远不及Java。
⑷ 想从事数据分析工作,学什么软件或语言最好
Excel
EXCEL是其中最简单的,倒不是容易而是人人都会。但如果是用来分析的话,图表只是基础,还要学会使用透视图以及VBA函数。Excel的功能其实非常强大,尤其是通过学习VBA,几乎能解决所有的问题,但成本就高了,而且Excel的数据处理量并不是很大,几十万而已,大数据量还要另寻方法。
SPSS
SPSS最初是社会科学统计软件,如果刚入门数据分析,懂点SPSS事非常有好处的,当然前提是要懂SQL。SPSS得使用对人的能力要求不高,编程模块很少使用,通常用于科学、市场之类的调研,在院校中使用较多。
有了以上的基础之后,可能就需要精通一门统计分析软件。
近几年的互联网潮,R语言流行起来了,在互联网行业运用较多。R语言是开源的,学习起来并不容易,需要一个长期的过程。
SPSS刚刚有提到,适用于市场研究,上手较快。如果会编程的话,功能还是蛮强大的。
SAS一般是金融行业应用较广,特别是银行业和医学统计,包括一些制造业也很多。银行业通常会用SAS来做统计,数据挖掘也会用到,价格昂贵,学起来比较难,建议网上寻找一些课程和教材来学。
所以打击爱可以针对自己的行业和实际情况来做选择,以上列举的只是大致情况。
Python
以上就是各种数据分析工具和语言的介绍,其次还要掌握一些第三方工具,这些工具一般偏业务化应用,可视化数据展示类偏多,所以在技术上没有太多要求,不过SQL需要掌握。
Tableau
多次介绍过的一款可视化工具,可视化方面应该是做得最不错的工具了,偏前端分析。不懂python不懂R的可以试试。有点贵,土豪们加油!
Qlikview
相对tableau有点丑,不要喷,毕竟人家走数据处理路线,作为BI产品,数据处理速度还是不错的,取个数不至于像tableau慢。两者像互补兄弟,各有优势,但都一样贵,哈哈!所以对数据处理要求较高的话,建议尝试。
FineBI
国内的可视化软件,bi工具。无功无过,重在稳定和应用,国内有一定市场,企业应用挺广。有一定数据分析基础的同学,应该说很快就能上手,免费版无限用!
还有一些D3之类的chart软件这里由于篇幅就不介绍了,主要偏应用,在工作中使用还是蛮广的。
总体来将,每个工具各有优势,但最关键的还是对于业务的熟悉度,没有远离和思路,任何工具都用不起来,所以在做数据分析时,一定要扎根学习业务和数据建模方法,工具不是万能的!