數據分析到底有多難？根據具體場景，問題相當廣泛。無論是站在求職者的角度還是企業(yè)管理的角度，前者在技術上問題不大，這是有借鑒意義的。難點在于如何結合業(yè)務場景給出分析思路，建立分析系統(tǒng)，幾乎沒有參考價值。

數據分析到底有多難？

根據具體場景，問題相當廣泛。無論是站在求職者的角度還是企業(yè)管理的角度，前者在技術上問題不大，這是有借鑒意義的。難點在于如何結合業(yè)務場景給出分析思路，建立分析系統(tǒng)，幾乎沒有參考價值。對于企業(yè)來說，數據治理通常是最大的問題，成本高且存在不確定因素。尤其是要進行數字化轉型的傳統(tǒng)企業(yè)，還有很長的路要走，坑也不少。

想做數據分析是學python還是學大數據？

大數據結構中的很多組件都是用Java語言編寫的，還有一些是用Scala編寫的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。這些東西更傾向于數據工程、數據處理和計算。Python語言，包括pandas、numpy、SciPy等數據分析擴展包，通過學習使用這些包，可以充分掌握數據分析的能力。因此，要學習數據分析，建議學習Python而不是大數據。

數據分析好找工作嗎？

在大數據時代，數據分析的發(fā)展也很好。目前數據分析技術的研究可分為六個重要方向：結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、web數據分析、網絡數據分析和移動數據分析。機器學習將成為數據分析的一種手段。例如，預測用戶流失、自動分類用戶等。你能提供的價值是非常不同的。加米古大數據培訓認為，未來十年數據分析的發(fā)展非常好。

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