大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python大数据学习建议的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python大数据学习建议的解答，让我们一起看看吧。
- 有一定的计算机基础，目前专业是大数据，大三希望专注学习大数据，该如何下手？
- 想学Python数据分析，各位大佬有什么建议？
- 做Java开发的人，想尝试大数据和数据挖掘，应如何规划学习？
- 学习大数据需要学习哪些数学知识？
有一定的计算机基础，目前专业是大数据，大三希望专注学习大数据，该如何下手？
这个题目也比较大哦，大数据你主要定位是程序开发、数据分析、运维还是哪方面，行业上还有金融业、农业、零售、电商、工业等大数据，想从哪个行业入手呢，你现在是大三，应该有数学统计统筹的基础，也应该会一些程序开发和数据库基础，学大数据分析你已经具备了基本条件，建议自学下R、Python等软件，后面找个导师带你做数据分析，重点学习些数据分析方法、数据建模等，导师你看看你们学校的有木有，没有的话可以搜下赵强教授，舒立克商学院数据分析教授，他能带学生做分析
专业是大数据的话证明你至少应该有一定的编程语言基础，在确定自己基础OK的情况下建议可以报个大数据的专业提高班哦~当然，我们也要推荐自己的课程一波。
课工场大数据课程分为通用版和专业版，通用版是零基础入门的，专业版就是提高班，很适合大学生想要自我提升。
以及我们有很多线上的课程***，为你后续的自我钻研提供便利。
不清楚自己的情况也没关系，欢迎来课工场做个专业的基础知识检测，看看你的水平如何，老师可以帮你对症下药哦！
想学Python数据分析，各位大佬有什么建议？
咳咳，不算大佬，我只是在优就业学习Python的学员，我这边的想法呢，还是注重实战，通过做项目，做实例，才能真正了解自己是否已经掌握了利用Python做数据分析的能力。
题主的问题比较笼统，不知你目前有没有学习过程序语言，也不知你是对数据分析领域感兴趣还是对程序语言Python感兴趣。弄清楚这两个问题对你的选择和学习会有事半功倍的效果。
一、数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
对于不同的数据分析领域，可使用各种已开发的软件进行实现，也可根据具体需求使用擅长的程序语言开发相应的模型，编写算法。使用Python只是其中的一种方法。
二、Python
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向[_a***_]的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。
做java开发的人，想尝试大数据和数据挖掘，应如何规划学习？
大数据培训一般是指大数据开发，如果有Java基础的话，学习起来会快许多；大数据开发0基础班是要学习J***a的，你有J***a基础可以上加米谷大数据开发培训的提高班：
提高班 ：
第一阶段：大数据基础·
第二阶段：Hadoop生态体系·
第四阶段：项目实战
我是一个有10年项目架构经验的j***a软件工程师，欢迎关注我，了解更多j***a前沿技术!
大数据技术学习网络有很多讲的非常好的视频，spark是一个不错的选择，它有大数据技术应具备的完整的生态圈，并且spark也是企业用的最多的技术。
我的建议是这样的：
你有一定的开发基础，应该会节省很多学习时间，更容易理解。因为大数据环境比较复杂，并不像学习编程软件一样，机器安装一下，跟老师敲几行代码就可以了，但大数据可就要麻烦多了，至少要准备好虚拟化的集群环境，然后又要安装部署各种计算框架，所以需要有耐心，有一定解决问题的能力，坚持不懈，才有可能学好大数据。我推荐的学习步骤是:打好基础，理解为主。多动手实践，一定自己搭建出编程环境。后面再不断的学习spark、python、storm、云计算等相关课程，慢慢自己的头脑中会形成一套知识体系，对大数据的理解也会越来越透彻！
总结： 学习方法很重要，需要坚持，自己要有一定解决问题的能力，前途无量！
我这有门课程，从基础，中级进阶，高级实战课程，如果看到感兴趣的话，我可以给到你，希望能帮忙你
学习大数据需要学习哪些数学知识？
大数据中的数学基础：
向量、矩阵介绍；向量在游戏引擎中的应用；矩阵奇异值分解及其应用；导数、梯度介绍；最优化方法及其应用……
大数据的研究内容紧紧围绕数据展开，大数据产业链涵盖了数据的***集、整理、传输、存储、安全、分析和呈现。大数据的核心是数据价值化，数据价值化要通过数据分析来完成，数据分析的核心则是算法的设计与实现，所以做大数据一个核心的内容就是算法设计。
但是大数据岗位并不是只有算法设计一个岗位，还包括数据***集、数据整理、数据呈现等多个岗位，这些岗位对数学的要求并不高，甚至是没什么要求。所以，如果数学基础比较薄弱，那么可以做非算法岗位，这些岗位同样是大数据产业链中不可或缺的。
零基础想转行学大数据，需要什么基础？
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数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
大数据带来的好处或者改变最主要的就是拥有大量的样本，的规律就是统计的规律。所以你的问题可以这样回答大数据需要的是统计学的知识包括数理统计，概率论，规划和优化问题以及数据挖掘的知识
如果你要学习大数据分析，那么需要学习的数学知识很多，而且还需要学习统计学等知识。
大数据开发的话是不需要学习数学的，需要学习编程技术及一些算法！
大数据开发课程大纲给你分享，供你参考
到此，以上就是小编对于python大数据学习建议的问题就介绍到这了，希望介绍关于python大数据学习建议的4点解答对大家有用。
