Python和大數(shù)據(jù)有什么區(qū)別，學(xué)哪個以后好就業(yè)？Python是一種新的編程語言，類似于C#，大數(shù)據(jù)是一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，比如海量圖像。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指獲取、存儲、分析和管理大數(shù)據(jù)的技術(shù)的總稱?；赑y

Python和大數(shù)據(jù)有什么區(qū)別，學(xué)哪個以后好就業(yè)？

Python是一種新的編程語言，類似于C#，大數(shù)據(jù)是一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，比如海量圖像。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指獲取、存儲、分析和管理大數(shù)據(jù)的技術(shù)的總稱?；赑ython和tensorflow，可以對圖像大數(shù)據(jù)進行處理和深度學(xué)習(xí)。

如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理？

隨著當(dāng)今信息時代的飛速發(fā)展，從IT時代已經(jīng)到了DT時代。大數(shù)據(jù)起著至關(guān)重要的作用，因此越來越多的人接觸和學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。他們怎樣才能學(xué)好大數(shù)據(jù)處理？具體內(nèi)容如下：！高層建筑都是由地基建成的。在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理之前，掌握扎實的基本技能非常重要，這將決定你未來的身高。基本技能包括掌握python、Java等支持大數(shù)據(jù)的編程語言、Linux操作系統(tǒng)、常用主流數(shù)據(jù)庫，以及高等數(shù)學(xué)和英語的標(biāo)準(zhǔn)。

了解大數(shù)據(jù)處理的工作機制，Hadoop、spark、strom等主流大數(shù)據(jù)框架及相關(guān)算法軟件。

有了計劃，學(xué)習(xí)就會有明確的目標(biāo)和具體的步驟，可以增強工作的主動性，減少盲目性。根據(jù)自己的基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)狀態(tài)制定一套切實可行的學(xué)習(xí)計劃，計劃必須分解到位，詳述。并按照計劃，一步一步地完成。

對于不了解、專業(yè)知識較強的人員，我們可以通過網(wǎng)絡(luò)檢索、訪問學(xué)術(shù)網(wǎng)站或查閱學(xué)術(shù)文獻等方式學(xué)習(xí)相關(guān)知識，從而快速進入和熟悉未知領(lǐng)域，豐富我們的能力。

再好的知識儲備，沒有實際的實踐，也只是空談。所學(xué)知識在實際項目經(jīng)驗中獲得相應(yīng)的經(jīng)驗價值，知識才會真正落地，自身也會得到提高。

只有通過不斷的歸納和及時的復(fù)習(xí)，所學(xué)的知識才能成為自己可以運用的能力。對于那些不夠扎實、被遺忘的地方，我們需要在學(xué)習(xí)的過程中多思考、多總結(jié)，以文件的形式記錄下來，轉(zhuǎn)化為自己的東西。

想做大數(shù)據(jù)處理分析，該專注于學(xué)spark還是深度學(xué)習(xí)呢？

Spark是一種工具，而深度學(xué)習(xí)是一種解決問題的策略。如果做大數(shù)據(jù)分析，至少要熟練使用一種工具，深入了解常用的算法。對于大數(shù)據(jù)分析，您不需要在代碼級別和架構(gòu)級別熟悉spark。因為它只是一個工具，你可以熟練地使用它。如果主題有很好的編程基礎(chǔ)，一個月就足夠?qū)W好SPARKSQL和SPARKML了。算法學(xué)習(xí)需要花費更多的精力。但如果受試者想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，則不建議學(xué)習(xí)spark。由于目前常用的CNN、RNN等模型通常使用GPU代替CPU進行計算，而spark是一種內(nèi)存計算框架，主要在CPU上完成計算，因此計算效率不如GPU高。因此，如果將深度學(xué)習(xí)用于大數(shù)據(jù)分析，則可以使用tensorflow和其他框架。

本科非計算機系，想去研究大數(shù)據(jù)，我該自學(xué)什么？python還是c語言？

第一步：統(tǒng)計概率的理論基礎(chǔ)

這是最重要的。它從地基土開始，最重要的是底層。統(tǒng)計思維、統(tǒng)計方法，這里先是對市場調(diào)研數(shù)據(jù)的采集和整理，然后是最簡單的描述性分析，接下來是常用的推理分析、方差分析，再到高級相關(guān)、回歸等多元統(tǒng)計分析，掌握這些原理，就可以進行下一步。

第二步：軟件操作結(jié)合分析模型進行實際應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析的主流軟件有（由淺入深）：Excel、SPSS、Stata、R、SAS等。首先，學(xué)習(xí)如何操作這些軟件，然后從數(shù)據(jù)清洗開始，利用軟件對數(shù)據(jù)進行一步一步的處理和分析，最后輸出結(jié)果，測試和解釋數(shù)據(jù)。

第三步：數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)分析方向選擇

事實上，數(shù)據(jù)分析也包括數(shù)據(jù)挖掘，但在工作中，會細分為分析方向和挖掘方向。兩者之間有區(qū)別。數(shù)據(jù)挖掘還涉及到很多模型算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、可視化技術(shù)等

第四步：數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)應(yīng)用

這一步也是最難學(xué)的。采用不同行業(yè)、不同業(yè)務(wù)、不同分析方法。實際工作就是解決業(yè)務(wù)問題，所以對業(yè)務(wù)的洞察非常重要，這種能力需要在工作中一點一點積累。也許我們現(xiàn)在用一些回歸的方法來做零售會有幫助，但是當(dāng)我們轉(zhuǎn)向電子商務(wù)的時候，我們會用其他的挖掘方法。雖然業(yè)務(wù)是千變?nèi)f化的，但是分析方法總是在變化的，所以掌握技術(shù)和使用任何環(huán)境只取決于業(yè)務(wù)經(jīng)驗的積累。