Python和大數(shù)據(jù)現(xiàn)在哪個更好就業(yè)，哪個前景更好呢？我覺得大數(shù)據(jù)分析應該有更好的前景，因為現(xiàn)在固定數(shù)據(jù)太多了，各行各業(yè)都需要大數(shù)據(jù)分析師來最大限度地利用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。盡管Python非常

Python和大數(shù)據(jù)現(xiàn)在哪個更好就業(yè)，哪個前景更好呢？

我覺得大數(shù)據(jù)分析應該有更好的前景，因為現(xiàn)在固定數(shù)據(jù)太多了，各行各業(yè)都需要大數(shù)據(jù)分析師來最大限度地利用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。盡管Python非常流行，也可以用來分析數(shù)據(jù)，但它的范圍仍然很窄。

作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應該如何提高自己的python水平？

作為一名研究生，您用Python編寫算法。我認為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點開始

！Apache spark是一個大數(shù)據(jù)處理框架，計算速度快，使用方便，支持復雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機器學習和人工智能方面有很好的應用，但Python有一個很大的缺陷。它不支持分布式計算，但這并不重要。Spark提供了一個優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計算和流計算方面有了很大的改進。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強大的web后端框架，如Django、flash等。學習這一點可以鞏固Python的基礎(chǔ)，并使用Python的高級用法，如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫等。

您不能總是在一臺機器上使用該型號。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計算。學習這兩個方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。