数据分析与挖掘工程师，有必要掌握网络爬虫技术吗？ python数据分析与挖掘工程师

想做大数据工程师，只会python不会java，可以胜任吗？ 谢谢邀请！首先，只会使用Python是可以做大数据相关岗位的。Python目前在大数据领域的应用非常普遍，也是广大程序员比较喜欢的工具之一，在Hadoop和Spark平台下是完全可以使用Python的。而且，目前使用Python做大数据相关的开发越来越多，很多Java程序员都开始转向使用Python，我就是其中之一。但是作为大数据开发者来说，掌握Java还是很有必要的，原因有以下几点：第一，Hadoop平台本身是基于Java构建的，理解Java能够更好的与Hadoop平台进行交互，我们早期在Hadoop平台下使用Python编写的代码是需要转换成Java才能运行的，这就说明了Hadoop虽然支持Python，但是多少有点“二等公民”的意思。第二，Spark平台目前更多的选择是使用Scala，而Scala是基于Java构建的。虽然Spark平台也同样支持使用Python开发，但是Spark的官方Demo首发往往也是基于Java和Scala语言的，Python语言同样有点“第二阵营”的意思。第三，掌握Java能有更多的思路。目前大部分做大数据开发的工程师都有过Java开发的经历，Java开发的案例丰富且稳定，如果你使用Python遇到了问题，那么Java也许是帮助你解决问题的语言。总之，做大数据开发核心虽然不在编程语言上，但是多掌握几门语言能让你在做大数据。大数据，Python和数据挖掘都适合哪方面工作？结合起来又适合什么工作呢？ 首先，大数据和电子商务都是一个产业链，并不是一个技能。大数据这个产业链中有一系列具体的岗位，这些岗位的职责分别针对数据的生产到传输、存储、分析、呈现等等，所以从事这些岗位的人都是大数据人，做这些工作的人也都可以说是从事大数据领域。另外，与大数据紧密结合的行业涉及到诸多领域，包括金融、通信、交通、餐饮、娱乐等等，这些具体领域中从事数据分析整理的岗位也涵盖在大数据领域中。Python是一门程序设计语言，伴随着大数据与人工智能的发展，Python得到了广泛的应用，这主要得益于Python在数据分析方面的诸多优势。目前使用Python更多的是从事数据分析方面的工作，根据不同行业的需要定制Python程序。Python的特点是简单、明确、优雅，对于初学者来说Python很容易掌握，不仅语法简单，Python的库也很强大，比如在大数据领域经常使用到的Numpy、matplotlib、scipy等库。Python适合的工作岗位不仅仅是大数据领域，还可以做Web开发，与Java和PHP并称为三大Web开发方案，而且目前Python的发展趋势非常不错，建议程序员都学习一下。数据挖掘是传统方向之一，目前在大数据领域数据挖掘的应用被更多的提及，结合大数据的特点（非结构化数据是主流数据），数据挖掘也。Python 数据分析与数据挖掘是啥？ 科技的快速发展和数据的存储技术的快速进步，使得各种行业或组织的数据得以海量积累。但是，从海量的数据当中，提取有用的信息成为了一个难题。在海量数据面前，传统的数据分析工具和方法很无力。由此，数据挖掘技术就登上了历史的舞台。数据挖掘是一种技术，将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。python数据挖掘与分析需要哪些数学知识 如果说数学知识的话，个人认为高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学、凸优化（运筹学）这些数学知识都要有吧，这些数学知识在数据挖掘、机器学习理论中都涉及的非常多你用 Python 做过什么有趣的数据挖掘/分析项目？ 转载请联系我微信！楼下答案里埋伏着各种大神！但是楼主既然是刚开始学习，我觉得还是接触一些相对简单的…数据分析师和数据挖掘工程师的区别 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多数据分析与挖掘工程师，有必要掌握网络爬虫技术吗？ 还是有必要掌握的，网络爬虫主要任务是做数据采集，如果数据分析师可以从源头上解决数据来源的问题，也并非不好。技多不压身，多学点技术，总是好的爬虫，python工程师，数据挖掘，机器学习，我该先以哪一个为主？ 学习Python可以做什么？Python开发分为web开发、爬虫工程师、数据清洗工程师、算法工程师等方向。还有数据挖掘、科学计算、机器学习、人工智能，自然语言处理等方向。算法工程师，机器学习，人工智能等对数学、算法要求很高，通常都要求是985大学数学相关硕士以上学历。对于普通人来说，一般都选择先做web开发或者是爬虫工程师，数据清洗方面的工作，等到有一定的工作经验之后在转向其他的岗位。如果现在着急找工作的话，可以先系统学习web开发以及爬虫方面的知识点，以后再深入研究其他的。之前在“如鹏网”上了解过Python的课程体系和学习路线，可以参考一下，挺详细的。第一部分：Python语言基础第二部分：数据库开发第三部分：web前端第四部分：Python web开发第五部分：Python web项目（项目截图可访问如鹏网官网）第六部分：Linux第七部分：NoSQL第八部分：数据可视化第九部分：爬虫技术第十部分：人工智能有网络的地方就可以学习，有更多的时间来练习项目，夯实基础，有问题随时提问，老师实时在线答疑，口碑不错，基本上都是慕名而去的。每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，把控学习质量，为以后的面试做准备，有新的。Python 数据分析与数据挖掘是啥？ 什么是PythonPython，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。数据分析的概念数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。数据挖掘概述数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式。数据分析师与数据挖掘工程师，分别有什么从业要求？ 谢邀，之前我回答过另一个问题，现在我把答案复制过来，仅供参考。我上一份工作是数据分析师，现在的工作是数据挖掘工程师，因此我可以以我自己的实际经验来回答这个问题。数据分析师和数据挖掘工程师，同属于数据领域的洞察者，但是两者的工作内容却有着不小的区别。对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据分析师：数据分析师使用的主要工具可以是编程，但并非必要；因为现在已经存在大量的强大、易用的数据分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS、SAS等，即使你没有编程能力，仍然能胜任绝大多数的数据分析工作；但是相对于数据挖掘工程师，你还额外需要一些能力，比如数据可视化的能力、写数据报告的能力、在领导甚至许多人面前做报告、讲演的能力等；同时，由于现在互联网公司都在讲大数据，数据的存储基本上在各种大数据平台和数据库中，因此你有必要掌握Hive、HDFS、MySQL等的使用，SQL的熟练掌握是不可避免的。数据分析师一般有两种，一种是面向业务的，主要对各业务线、产品经理、运营、各部门领导的需求提供支持，帮助他们分析业务、了解业务，发掘出业务中的问题并提供解决方案；另一种是偏宏观的。

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