大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python大数据的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Python大数据的解答，让我们一起看看吧。
python数据分析难不难？
数据分析还是具备一定难度的，但通过系统的学习，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。
***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。
python与大数据什么关系啊？
phthon是工具，大数据是操作对象。你可以把python理解成扳手，大数据就是一对散乱的螺丝，你把🔩都拧好了，就固定了桌子椅子。这些桌子椅子就是大数据产生的产品，也就是分析结果。大数据就是基于分析结果精准投放用户需求的一门学问。
当然了，phthon除了做大数据相关的工作，还可以做很多其他工作，比如爬虫，变成，甚至股票的自动化交易或者量化交易。简单说吧，扳手可以拧螺丝，但也可以干其他的，敲核桃啥的。
大概就这么多，如果有兴趣的话可以看一下余本国的《基于Python的大数据分析基础及实战》，会对你有帮助。
Python语法简单，所以上手快，这是第一个优点。
代码可读性强，这是第二个优点。
各种功能包也足够丰富，生态好，这是第三个优点。
原型实现快，第四个优点。
爬虫和数据分析库还有ML库很好用，第五个优点。
python中有很多已经开发完毕的包，可以直接用于数据的***集，清洗，制表，制图，分析，建立数学模型等。让你的大数据分析更加得心用手，而再也不拘泥于语言语法本身。
python是一种编程语言，大数据通常指一整套技术栈Stack，如hdfs（解决分布式存储问题）、map reduce（解决分布式计算问题）、hive（解决大数据数仓数据离线分析问题）、hbase（解决大数据实时检索问题）、flink（解决流式计算问题）等。当然目前spark技术比较火，spark的理念是one stack，rule them all，即使用一套spark技术栈就能解决大数据中关键核心问题如分布式实时计算、批处理、流式处理、离线分析、机器学习等。spark支持python语言，你可以使用pyspark做大数据方面的工作。
从事大数据开发,Python和Java都要学习,首先要学习J***a语言,J***a是大数据的基础编程语言,除此之外还有一门必须的语言---Scala,它是专门用于大数据Spark开发的.当到了大数据高级阶段在做一些与大数据分析,人工智能,机器学习相关的工作时才会用到Python,换句话说对于大数据J***a,Scala是基础必须要学,而Python等学到大数据高级时再学也可以.
1.数据开发：J***a，Zookeeper，Hadoop，Hive，Spark，Kafka等。
2.数据分析：Excel，SQL，Tableau，Python。
3.大数据分析：数据分析技能➕Hadoop➕Hive➕部分J***a
4.数据挖掘：大数据分析技能➕数据挖掘算法。
J***a在大数据框架方面用得很广，但Python也是大数据处理常用的语言，特别是机器学习方面。
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到此，以上就是小编对于学习python大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python大数据的2点解答对大家有用。
