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在數(shù)據(jù)分析方面有著天然的優(yōu)勢,它比Java更有效率,具有龐大而活躍的科學(xué)計算生態(tài),在數(shù)據(jù)分析、交互、可視化方面有相當(dāng)完善和優(yōu)秀的庫。在大數(shù)據(jù)時代,會數(shù)據(jù)分析的重要性已經(jīng)不需要再過多強調(diào)了,可以嚴(yán)重一點說,沒有哪一行完全不需要數(shù)據(jù)分析,不過是占比大小罷了。
多上手操,這聽起來是一句廢話,但確實是一句實話,學(xué)編程一定要親自去編寫,沒有什么捷徑可以走.哪怕你把書里面的例子一字不落敲一遍,也好過你只是去看書,而不動手。學(xué)習(xí)編程核心就是要自己會去操作,自己去實踐。
這個語言學(xué)會就不會覺得難了,學(xué)習(xí)任何事情都要有學(xué)習(xí)態(tài)度。這個漫長的過程其實是很無聊的。你可能只是想要分析數(shù)據(jù),或建立網(wǎng)站,或創(chuàng)建具有人工智能的自主無人機?;ㄔ谡Z法上的所有時間都會削弱你的動力,大多數(shù)人都放棄了。
以做自動化運維的,幫一些公司在管理服務(wù)器集群,很多公司的項目都不是特別大,有時候不會專門找一個運維,會在網(wǎng)上兼職找一個運維工程師,來搭理一下服務(wù)器。數(shù)據(jù)分析這一塊,找的一些兼職項目報酬應(yīng)該更多。數(shù)據(jù)分析適用的行業(yè)。
據(jù)分析從難易程度來講,可以分為簡單分析、復(fù)雜分析。簡單分析的目的是幫公司中的所有人看清公司數(shù)據(jù)現(xiàn)狀,需要分別告訴管理層、執(zhí)行層現(xiàn)狀是什么。復(fù)雜分析是幫助企業(yè)找到現(xiàn)狀產(chǎn)生的原因和未來的方向,即回答為什么和未來是什么的問題。
第四階段的學(xué)習(xí)是網(wǎng)絡(luò)爬取,主要是掌握數(shù)據(jù)爬取。 過了這個階段可以招聘的職位是網(wǎng)絡(luò)爬蟲工程師或者數(shù)據(jù)采集工程師; 機器學(xué)習(xí)算法的匹配方法,深入理解算法原理和實現(xiàn)步驟,本階段結(jié)束時學(xué)生可以選擇更多崗位,數(shù)據(jù)分析師算法工程師人工智能工程師等可直接勝任。
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