对没有编程基础的人来说，直接学Python入门IT合适吗？ 数据挖掘工程师Python

对没有编程基础的人来说，直接学Python入门IT合适吗？ 如果你没有任何基础的话反而学起来会收到的杂念或者其他程序语言的影响力会比较少，但是由于你没有任何的编程基础，那么在学习的过程中必然会遇到很多的问题，尤其是从入门开始学的话，对一些关键自己和一些关键术语你都不懂，那么，你还得要重一些基础入门的基础语言开始学学了之后再来学这个语言。这么语言，有一个非常大的缺陷，或者说是很大的一个困扰，就是它是纯代码画的，而且是纯英文的，而且在应用的实际开发过程中遇到的主要问题就是难以理解，当中转换和他进一步缩减的过程。由于中文语言，它本身就带有相关的，智能化，或相当于半自动化半智能化的一个东西一直说他在爬虫市场的话，运用非常之大，也就意味着你对她的理解要比他更加深层次一些，所以在学习的过程中在很多的解决方案和实际解决案例当中，会觉得非常的深奥，而且难以理解，如果你没有相关的基础知识或者对软件支持和爬虫系列，市场的一个了解的话，坐起来晕用起来或许起来还是有一些难度和困难的，而不是像普通人说的，哎呀非常的简单直接就可以入手，等等这样的问题。但是呢，我们始终相信问题总有解决的办法。办法总比问题多，这是我经常提的一句话，所以只要你一门心思的想要把这个东西学好的话，。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。数据挖掘工程师在公司中一般都具体做什么？需要了解哪些知识？ 以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？如果仅仅只是用excel，sas，python…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。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。自学python到什么程度可以应聘大数据挖掘？ 为什么大家都觉得很难？先回答问题，对数据挖掘而言，python只是一个工具，类似于平时用的excel，只是他处理的数据是海量的，也可以用复杂的程序做机器学习。如果只学会用python，就像找工作时说你能熟练使用excel，其实作用并不大。真正有用的是数据挖掘相关的数学基础。再说说我的真实经历，坐标南京，毕业两年在一家国企做数据分析，原专业是机械设计及其自动化，去年感觉大数据会是未来的一个趋势，在纠结了很久以后，下定决心要转行做大数据挖掘。决定之前大家都说会很难，社招是很看中经验的。家里人都反对，说现在工作很稳定，为什么要换。当时觉得这是个机会，错过了可能就真错过了。十月份裸辞，在网上报了一个大数据的培训班，主要是学习python的使用，算是入门的，现在觉得当时学的很浅。自己又自学了统计学，数据挖掘算法，机器学习算法。这些都是零基础开始的。三个月后开始找工作，一个月拿了五个offer。现在在一家世界五百强企业的研发中心做挖掘工程师，主要做机器学习的应用，工资翻了一倍。所以，真的没你想像的那么难。大家觉得难可能有几个原因：1.没有经历过，凭经验说的。2.没下定决心，为自己找借口。3.忽略了这个行业巨大的需求，就业竞争并不激烈。。数据挖掘工程师一般都做什么？ 数据挖掘工程师是做什么的？数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步和 Python 相比，Matlab 能否成为深入学习数据挖掘的工具？ 对matlab比较熟悉，用起来比较得心应手，感觉谢菲尔德遗传算法工具箱和神经网络工具箱都非常好用，而且编…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。

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