你連Python變數都沒理解到位。居然說學過python

我一直認同這個觀點： 一個優秀的資料人應該是思維、業務、分析和工程能力的綜合體，談思維、業務等能力可能大家覺得飄在空中。

那好，今天我們就說說資料人應該學習哪些技術棧？

諮詢過許多夥伴，這裡為大家總結了四條！

1. 掌握Python程式語言

只會Python不一定可以找到工作，但我可以說，你如果會其它資料分析軟體，那麼掌握Python絕對是如虎添翼。

從事資料分析行業這麼多年，Python在日常工作中，的確幫了我不少，因為它眾多的第三方庫，在處理資料方面真的很優秀。

原來，不知不覺我己經看了這麼多Python書籍了，全都是精華。

2. 統計學是必學的必殺技能

**統計學是網際網路資料分析的必備能力之一，必須要會。**它是資料分析的理論支援，重要性可想而知。

對於很多人來說，它的確很難、很枯燥。那麼，我覺得你有必要看看下面這18本書。深入淺出，拒絕枯燥乏味的理論講解，側重生活案例闡述統計學理論。

3. 掌握一些機器學習方法

對於有些業務場景，不是簡單的對比、交叉分析就可以解決（一般是提供一些探索性過程結果）。比如分類、預測、人群聚類、文字挖掘等等。

之前提到資料分析一般可以分成定量和定性的分析，定量的大家都比較清楚，也比較常見，但是定性的會去研究使用者的主動反饋意見，而這些一般都是文字，當資料量較大的時候，肯定不是一條條自己去分析使用者的情感、觀點等維度，這時候完全可以利用方法快速準確的抽取出使用者觀點、主題和情感分析等等。

關於這部分，我也給大家整理了學習視訊。

4. 掌握一些資料方法

在資料爆炸的年代，有些資料處理方法，我們不得不掌握。這也就是很多招聘網站，都必須要求我們會hadoop和hive等方法。

掌握這些方法，對於找工作，絕對具有很大競爭力。

不用慌，我還是給大家準備了一套視訊資料。

python四個重要的定位：

1.驗證演算法：這個很簡單就是各個公司一些常見的設計演算法或者公式驗證等

2.快速開發：這個是大家很熟悉的，就是用成熟的框架和很少的程式碼來開發網站。python在網站前後端都有大量成熟的框架。如國外的：bottle，flask等…國內的有大家都更清楚了。

3.測試運維：python可以寫很多的指令碼，在運維當中需要掌握的東西包括了監控，部署，網路配置，日誌分析，安全檢測等等。python在伺服器管理工具上也是非常豐富的，配置管理、批量執行、監控、虛擬化管理等等等。

4.資料分析：Py有三個神器：numpy,scipy,matplotlib。其中numpy在底層使用C語言實現的，速度是很快的。在各種數學建模大賽中完全可以代替r語言和MATLAB。

溫馨提示： 篇幅有限，已整理到文件中！獲取方式在文末。

學習資料

Python常用資料分析技術

大資料及資料採集

資料儲存

 

資料分析

 

 常用機器學習演算法

 

Python必備開發工具（超實用安裝包及教程）

結束語

其實對於程式設計師來說，要學習的知識內容、技術有太多太多，要想不被環境淘汰就只有不斷提升自己，從來都是我們去適應環境，而不是環境來適應我們！

當程式設計師容易，當一個優秀的程式設計師是需要不斷學習的，從初級程式設計師到高階程式設計師，從初級架構師到資深架構師，或者走向管理，從技術經理到技術總監，每個階段都需要掌握不同的能力。早早確定自己的職業方向，才能在工作和能力提升中甩開同齡人。

不要覺得自己起點低沒希望，更不要覺得現在努力為時已晚，覺悟任何時候都不晚，只要選對方向加上努力，你我都能衝進BAT！需要這份資料的掃碼免費獲取：

  

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