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　　大数据分析该如何学习

　　一，会先跟大家介绍大数据分析的从业流程，具体的从业流程就是先熟悉业务，接着获得数据，然后就无效数据做剔除，保留有效数据，将有效数据套路算法中进行分层建模，分层建模后再进行反向测算、测算得到跟真实情况一致的结果后将其保留下来，并以此模型作为基础去得到可视化的结论。

　　二，会跟大家分享在整个分析过程中会用到的系统工具软件，比如说spark、storm以及hadoop等等，这些软件到底怎么用，界面是怎么呈现的，在使用的时候有哪一些技巧，如何将这些软件、系统、语言对应在不同的分析步骤，这些都会有涉及。

　　三，大数据分析感的培养，通过多看过去别人分析真实路径的方式，能知道到底不同类型数据在分析时有哪一些大可能的切入角度，如此一来就能形成多元化切入的思维和模式，为后期数据分析带去更多帮助。

　　四，实践，一般来说，在靠谱培训机构内的大数据分析实践课程、课时不会低于总课时的60%，大数据分析是一个实操性强的岗位，如果没有经过反复演练、实操，无法真正学到对从业有帮助的技能。

　　大数据分析必须用到python吗

　　我们知道，大数据的方向主要有两个，一个是开发，一个是分析，如果是大数据分析岗就必然会用到Python，这是每个在岗位上从业多年人士的心得总结，这足以说明python的重要性位置。那么，到底python在大数据分析中主要应用于哪些方面？ 从笼统的角度出发去理解，开发主要用到的是java，该岗位以开发作为主要依托，分析岗则是以SQL和python为主，sql则是应用于hive，需要写自定义的计算逻辑，在写逻辑的时候就会用到Python，另外哪怕是纯数据分析也是以python为主，因为python本身对应的科学计算生态非常强大，如果能将它学好、用好的话，在大数据分析岗位上会有更加顺畅简单的从业体验和感觉。

　　具体来说，在数据爬虫的时候很多人都会用到Python，要知道，网络爬虫一直以来都是Python的主要应用优势领域，主要流行的爬虫有什么呢？Scrapy、HTTP工具包urlib2等等，这些都是能独当一面的类库，但是网络爬虫跟很多新人所想象的“只要打开网页进行解析就可以了”完全不同，真正厉害的爬虫指的是能支持大量灵活的并发操作，能同时就几千乃至上万个的网页进行有效抓取，想要达到这样的效果就需要用到python。可以这么理解，如果不会python的话那么在分析手段上就会受到很大限制。

　　另外在数据分析的时候还是得用到python，在网络渠道上爬取了大量数据之后，还要进行预先的处理，将无效、重复的数据剔除掉，剩下有用数据保留下来才能进入到进一步的分析阶段中。而在分析的阶段，python也是很多企业的选，它跟r语言一样、都在数据分析中得到挺高认可度，而r语言则相对来说会更受数据科学家的推崇，企业不会选择它，企业选择的是python，python数据处理的类库非常的多，比如说NumPy和SciPy等等，它的算法应用得十分好，所以能让画图变得像Matlab一样简单。

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