學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析師之前，你必須清楚自己想要達(dá)成什么目標(biāo)。也就是說，你想通過這門技術(shù)來解決哪些問題或?qū)崿F(xiàn)什么計(jì)劃。有了這個(gè)目標(biāo)，你才能清晰地開展自己的學(xué)習(xí)規(guī)劃，并且明確它的知識(shí)體系。只有明確的目標(biāo)導(dǎo)向，學(xué)習(xí)必備也是最有用的那部分，才能避免無效信息降低學(xué)習(xí)效率。
為淮安等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及淮安網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營(yíng)業(yè)務(wù)為網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站、淮安網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會(huì)得到認(rèn)可，從而選擇與我們長(zhǎng)期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！
1、明確知識(shí)框架和學(xué)習(xí)路徑
數(shù)據(jù)分析這件事，如果你要成為數(shù)據(jù)分析師，那么你可以去招聘網(wǎng)站看看，對(duì)應(yīng)的職位的需求是什么，一般來說你就會(huì)對(duì)應(yīng)該掌握的知識(shí)架構(gòu)有初步的了解。你可以去看看數(shù)據(jù)分析師職位，企業(yè)對(duì)技能需求可總結(jié)如下：
SQL數(shù)據(jù)庫的基本操作，會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理；
會(huì)用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)提取、分析和展示；
會(huì)用腳本語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Python or R；
有獲取外部數(shù)據(jù)的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數(shù)據(jù)集；
會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫數(shù)據(jù)報(bào)告；
熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法；
高效的學(xué)習(xí)路徑是什么？就是數(shù)據(jù)分析的流程。一般大致可以按“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”這樣的步驟來實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的學(xué)成之旅。按這樣的順序循序漸進(jìn)，你會(huì)知道每個(gè)部分需要完成的目標(biāo)是什么，需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)點(diǎn)，哪些知識(shí)是暫時(shí)不必要的。然后每學(xué)習(xí)一個(gè)部分，你就能夠有一些實(shí)際的成果輸出，有正向的反饋和成就感，你才會(huì)愿意花更多的時(shí)間投入進(jìn)去。以解決問題為目標(biāo)，效率自然不會(huì)低。
按照上面的流程，我們分需要獲取外部數(shù)據(jù)和不需要獲取外部數(shù)據(jù)兩類分析師，總結(jié)學(xué)習(xí)路徑如下：
1.需要獲取外部數(shù)據(jù)分析師：
python基礎(chǔ)知識(shí)
python爬蟲
SQL語言
python科學(xué)計(jì)算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
回歸分析方法
數(shù)據(jù)挖掘基本算法：分類、聚類
模型優(yōu)化：特征提取
數(shù)據(jù)可視化：seaborn、matplotlib
2.不需要獲取外部數(shù)據(jù)分析師：
SQL語言
python基礎(chǔ)知識(shí)
python科學(xué)計(jì)算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn
統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
回歸分析方法
數(shù)據(jù)挖掘基本算法：分類、聚類
模型優(yōu)化：特征提取
數(shù)據(jù)可視化：seaborn、matplotlib
接下來我們分別從每一個(gè)部分講講具體應(yīng)該學(xué)什么、怎么學(xué)。
數(shù)據(jù)獲?。汗_數(shù)據(jù)、Python爬蟲
如果接觸的只是企業(yè)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)，不需要要獲取外部數(shù)據(jù)的，這個(gè)部分可以忽略。
外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數(shù)據(jù)集，一些科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府會(huì)開放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對(duì)較高。
另一種獲取外部數(shù)據(jù)費(fèi)的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評(píng)分評(píng)分最高的電影列表，獲取知乎點(diǎn)贊排行、網(wǎng)易云音樂評(píng)論排行列表?；诨ヂ?lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對(duì)某個(gè)行業(yè)、某種人群進(jìn)行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎(chǔ)知識(shí)：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環(huán)、函數(shù)（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁爬蟲。如果是初學(xué)，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也需要 Python 的知識(shí)，以后遇到的問題也可以在這個(gè)教程查看）
網(wǎng)上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網(wǎng)頁爬取，一方面是網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，二是豆瓣對(duì)爬蟲相對(duì)比較友好。
掌握基礎(chǔ)的爬蟲之后，你還需要一些高級(jí)技巧，比如正則表達(dá)式、模擬用戶登錄、使用代理、設(shè)置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應(yīng)對(duì)不同網(wǎng)站的反爬蟲限制。
除此之外，常用的的電商網(wǎng)站、問答網(wǎng)站、點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站、二手交易網(wǎng)站、婚戀網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，都是很好的練手方式。這些網(wǎng)站可以獲得很有分析意義的數(shù)據(jù)，最關(guān)鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。
數(shù)據(jù)存取：SQL語言
你可能有一個(gè)疑惑，為什么沒有講到Excel。在應(yīng)對(duì)萬以內(nèi)的數(shù)據(jù)的時(shí)候，Excel對(duì)于一般的分析沒有問題，一旦數(shù)據(jù)量大，就會(huì)力不從心，數(shù)據(jù)庫就能夠很好地解決這個(gè)問題。而且大多數(shù)的企業(yè)，都會(huì)以SQL的形式來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如果你是一個(gè)分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數(shù)據(jù)。
SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫工具，為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理提供可能，并且使數(shù)據(jù)的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數(shù)據(jù)：企業(yè)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)一定是大而繁復(fù)的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據(jù)你的需要提取2018年所有的銷售數(shù)據(jù)、提取今年銷量最大的50件商品的數(shù)據(jù)、提取上海、廣東地區(qū)用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)……，SQL可以通過簡(jiǎn)單的命令幫你完成這些工作。
數(shù)據(jù)庫的增、刪、查、改：這些是數(shù)據(jù)庫最基本的操作，但只要用簡(jiǎn)單的命令就能夠?qū)崿F(xiàn)，所以你只需要記住命令就好。
數(shù)據(jù)的分組聚合、如何建立多個(gè)表之間的聯(lián)系：這個(gè)部分是SQL的進(jìn)階操作，多個(gè)表之間的關(guān)聯(lián)，在你處理多維度、多個(gè)數(shù)據(jù)集的時(shí)候非常有用，這也讓你可以去處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)預(yù)處理：Python（pandas）
很多時(shí)候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)的重復(fù)、缺失、異常值等等，這時(shí)候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。
比如空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)，其中有很多天的數(shù)據(jù)由于設(shè)備的原因是沒有監(jiān)測(cè)到的，有一些數(shù)據(jù)是記錄重復(fù)的，還有一些數(shù)據(jù)是設(shè)備故障時(shí)監(jiān)測(cè)無效的。比如用戶行為數(shù)據(jù)，有很多無效的操作對(duì)分析沒有意義，就需要進(jìn)行刪除。
那么我們需要用相應(yīng)的方法去處理，比如殘缺數(shù)據(jù)，我們是直接去掉這條數(shù)據(jù)，還是用臨近的值去補(bǔ)全，這些都是需要考慮的問題。
對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理，學(xué)會(huì) pandas 的用法，應(yīng)對(duì)一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：
選擇：數(shù)據(jù)訪問（標(biāo)簽、特定值、布爾索引等）
缺失值處理：對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充
重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除
空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)
相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計(jì)、Apply、直方圖等
合并：符合各種邏輯關(guān)系的合并操作
分組：數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組
Reshaping：快速生成數(shù)據(jù)透視表
概率論及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)
數(shù)據(jù)整體分布是怎樣的？什么是總體和樣本？中位數(shù)、眾數(shù)、均值、方差等基本的統(tǒng)計(jì)量如何應(yīng)用？如果有時(shí)間維度的話隨著時(shí)間的變化是怎樣的？如何在不同的場(chǎng)景中做假設(shè)檢驗(yàn)？數(shù)據(jù)分析方法大多源于統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念，所以統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)也是必不可少的。需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：
基本統(tǒng)計(jì)量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等
其他描述性統(tǒng)計(jì)量：偏度、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性等
其他統(tǒng)計(jì)知識(shí)：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、ErrorBar
概率分布與假設(shè)檢驗(yàn)：各種分布、假設(shè)檢驗(yàn)流程
其他概率論知識(shí)：條件概率、貝葉斯等
有了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)，你就可以用這些統(tǒng)計(jì)量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數(shù)據(jù)的指標(biāo)，其實(shí)可以得出很多結(jié)論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢(shì)如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會(huì)輕松地畫出各種可視化圖形，并得出具有指導(dǎo)意義的結(jié)果。了解假設(shè)檢驗(yàn)之后，可以對(duì)樣本指標(biāo)與假設(shè)的總體指標(biāo)之間是否存在差別作出判斷，已驗(yàn)證結(jié)果是否在可接受的范圍。
python數(shù)據(jù)分析
如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實(shí)有很多 Python 數(shù)據(jù)分析的書籍，但每一本都很厚，學(xué)習(xí)阻力非常大。但其實(shí)真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實(shí)現(xiàn)不同案例的假設(shè)檢驗(yàn)，其實(shí)你就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行很好的驗(yàn)證。
比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實(shí)你就可以對(duì)大多數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并得出相對(duì)精確地結(jié)論。比如DataCastle的訓(xùn)練競(jìng)賽“房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)”和“職位預(yù)測(cè)”，都可以通過回歸分析實(shí)現(xiàn)。這部分需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類算法：決策樹、隨機(jī)森林……
基本的聚類算法：k-means……
特征工程基礎(chǔ)：如何用特征選擇優(yōu)化模型
調(diào)參方法：如何調(diào)節(jié)參數(shù)優(yōu)化模型
Python 數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數(shù)據(jù)分析的這個(gè)階段，重點(diǎn)了解回歸分析的方法，大多數(shù)的問題可以得以解決，利用描述性的統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析，你完全可以得到一個(gè)不錯(cuò)的分析結(jié)論。
當(dāng)然，隨著你實(shí)踐量的增多，可能會(huì)遇到一些復(fù)雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級(jí)的算法：分類、聚類，然后你會(huì)知道面對(duì)不同類型的問題的時(shí)候更適合用哪種算法模型，對(duì)于模型的優(yōu)化，你需要去學(xué)習(xí)如何通過特征提取、參數(shù)調(diào)節(jié)來提升預(yù)測(cè)的精度。這就有點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的味道了，其實(shí)一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該算是一個(gè)初級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘工程師了。
系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
這個(gè)時(shí)候，你就已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)分析的基本能力了。但是還要根據(jù)不同的案例、不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。能夠獨(dú)立完成分析任務(wù)，那么你就已經(jīng)打敗市面上大部分的數(shù)據(jù)分析師了。
如何進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)呢？
上面提到的公開數(shù)據(jù)集，可以找一些自己感興趣的方向的數(shù)據(jù)，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價(jià)值的結(jié)論。
另一個(gè)角度是，你可以從生活、工作中去發(fā)現(xiàn)一些可用于分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平臺(tái)等方向都有著很多可以挖掘的問題。
開始的時(shí)候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經(jīng)驗(yàn)的積累，慢慢就會(huì)找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區(qū)域分布、年齡分布、相關(guān)性分析、未來趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等。隨著經(jīng)驗(yàn)的增加，你會(huì)有一些自己對(duì)于數(shù)據(jù)的感覺，這就是我們通常說的數(shù)據(jù)思維了。
你也可以看看行業(yè)的分析報(bào)告，看看優(yōu)秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實(shí)這并不是一件困難的事情。
在掌握了初級(jí)的分析方法之后，也可以嘗試做一些數(shù)據(jù)分析的競(jìng)賽，比如 DataCastle 為數(shù)據(jù)分析師專門定制的三個(gè)競(jìng)賽，提交答案即可獲取評(píng)分和排名：
員工離職預(yù)測(cè)訓(xùn)練賽
美國King County房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)訓(xùn)練賽
北京PM2.5濃度分析訓(xùn)練賽
種一棵樹最好的時(shí)間是十年前，其次是現(xiàn)在。現(xiàn)在就去，找一個(gè)數(shù)據(jù)集開始吧??！
Java對(duì)mysql的支持較好，您可以學(xué)習(xí)mysql，如果您想要配置mysql的開發(fā)環(huán)境，可以百度一下，或者配置一下wampServer，這個(gè)是php的開發(fā)環(huán)境，同樣支持mysql，您可以使用php腳本來控制他，當(dāng)然如果您需要的話可以用這個(gè)。
mysql的學(xué)習(xí)可以在菜鳥教程或者慕課網(wǎng)上學(xué)習(xí)，比較全，或者購買書籍學(xué)習(xí)。
MongoDB 插入文檔
本章節(jié)中我們將向大家介紹如何將數(shù)據(jù)插入到MongoDB的集合中。
文檔的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和JSON基本一樣。
所有存儲(chǔ)在集合中的數(shù)據(jù)都是BSON格式。
BSON是一種類json的一種二進(jìn)制形式的存儲(chǔ)格式,簡(jiǎn)稱Binary JSON。
插入文檔
MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文檔，語法如下：
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
實(shí)例
以下文檔可以存儲(chǔ)在 MongoDB 的 runoob 數(shù)據(jù)庫 的 col集合中：
db.col.insert({title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一個(gè) Nosql 數(shù)據(jù)庫',
by: '菜鳥教程',
url: '',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
})
以上實(shí)例中 col 是我們的集合名，前一章節(jié)我們已經(jīng)創(chuàng)建過了，如果該集合不在該數(shù)據(jù)庫中， MongoDB 會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建該集合并插入文檔。
查看已插入文檔：
db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("56064886ade2f21f36b03134"), "title" : "MongoDB 教程", "description" : "MongoDB 是一個(gè) Nosql 數(shù)據(jù)庫", "by" : "菜鳥教程", "url" : "", "tags" : [ "mongodb", "database", "NoSQL" ], "likes" : 100 }
我們也可以將數(shù)據(jù)定義為一個(gè)變量，如下所示：
document=({title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一個(gè) Nosql 數(shù)據(jù)庫',
by: '菜鳥教程',
url: '',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
});
執(zhí)行后顯示結(jié)果如下：
{
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一個(gè) Nosql 數(shù)據(jù)庫",
"by" : "菜鳥教程",
"url" : "",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
執(zhí)行插入操作：
db.col.insert(document)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
插入文檔你也可以使用 db.col.save(document) 命令。如果不指定 _id 字段 save() 方法類似于 insert() 方法。如果指定 _id 字段，則會(huì)更新該 _id 的數(shù)據(jù)。
交互式 mongo shell
mongo 127.0.0.1:27017
use test
db.users.findOne()
mongo --eval 運(yùn)行一段腳本
mongo 127.0.0.1:27017/test --eval "printjson(db.users.findOne())"
在OS命令行下，運(yùn)行一個(gè)js文件
mongo?127.0.0.1:27017/test userfindone.js
userfindone.js 的內(nèi)容：
printjson(db.users.findOne());
在mongo shell 交互模式下，運(yùn)行一個(gè)js文件
mongo test
load("/root/mongojs/userfindone.js")
load() 參數(shù)中的文件路徑，既可以是相對(duì)路徑，也可以是絕對(duì)路徑。
在mongo shell下查看當(dāng)前工作路徑的方法： pwd( )
當(dāng)前工作路徑就是我們啟動(dòng)mongo shell時(shí)，當(dāng)前用戶所處的路徑。
例如:
[root@cgl-centos-dev mongojs]# pwd
/root/mongojs
[root@cgl-centos-dev mongojs]# mongo
MongoDB shell version: 2.6.12
connecting to: test
pwd()
/root/mongojs
MongoDB 查詢數(shù)據(jù)的語法格式如下：
db.collection.find(query, projection)
query?：可選，使用查詢操作符指定查詢條件
projection?：可選，使用投影操作符指定返回的鍵。查詢時(shí)返回文檔中所有鍵值， 只需省略該參數(shù)即可（默認(rèn)省略）。
如果你需要以易讀的方式來讀取數(shù)據(jù)，可以使用 pretty() 方法，語法格式如下：db.col.find().pretty()
pretty() 方法以格式化的方式來顯示所有文檔
以下實(shí)例我們查詢了集合 col 中的數(shù)據(jù)：
db.col.find().pretty(){
"_id" : ObjectId("56063f17ade2f21f36b03133"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一個(gè) Nosql 數(shù)據(jù)庫",
"by" : "菜鳥教程",
"url" : "",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100}
除了 find() 方法之外，還有一個(gè) findOne() 方法，它只返回一個(gè)文檔。
對(duì)于python的入門
首先會(huì)學(xué)習(xí)python基礎(chǔ)語法，面向?qū)ο缶幊膛c程序設(shè)計(jì)模式的理解、python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、python網(wǎng)絡(luò)編程、python并發(fā)與高效編程等等。
通過前期python學(xué)習(xí)來了解和掌握常量變量的使用，運(yùn)算符的使用、流程控制的使用等，最后掌握python編程語言的基礎(chǔ)內(nèi)容。
并會(huì)對(duì)常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相應(yīng)算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，注重表格的處理，樹結(jié)構(gòu)的處理知識(shí)。
第二階段主要學(xué)習(xí)內(nèi)容是web頁面開發(fā)、web頁面特效開發(fā)、數(shù)據(jù)持久化開發(fā)、linux運(yùn)維開發(fā)、linux測(cè)試開發(fā)、服務(wù)器集群架構(gòu)等等。
對(duì)js的掌握并在網(wǎng)絡(luò)前端中使用，而且需要詳細(xì)將js學(xué)習(xí)并掌握，為將來從事全棧工作打下基礎(chǔ)，也會(huì)學(xué)習(xí)linux操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)和掌握linux操作系統(tǒng)常用命令，并會(huì)學(xué)習(xí)linux自動(dòng)化運(yùn)維技巧等。
第三階段主要學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲，數(shù)據(jù)分析加人工智能：
這一個(gè)階段需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容也是比較多的，例如：爬蟲與數(shù)據(jù)、多線程爬蟲、go語言、NoSQL數(shù)據(jù)庫、Scrapy-Redis框架。
需要掌握爬蟲的工作原理和設(shè)計(jì)思想，掌握反爬蟲機(jī)制，并且通過學(xué)習(xí)NoSQL數(shù)據(jù)庫和Scrapy-Redis框架，并且可以使用分布式爬蟲框架實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的獲取。
數(shù)據(jù)分析和人工智能階段需要學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析、人工智能深度學(xué)習(xí)、量化交易模型、數(shù)據(jù)分析-特征工程和結(jié)果可視化和人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)等等。
需要理解隨機(jī)變量的數(shù)字特征的概念和性質(zhì)，并會(huì)利用性質(zhì)計(jì)算隨機(jī)變量的數(shù)字特征，了解可視化過程，圖形繪制。并且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等等。
最后就是對(duì)于python的入門學(xué)習(xí)，我們?cè)趯W(xué)習(xí)理論、學(xué)習(xí)python語法基礎(chǔ)的同時(shí)我們應(yīng)該多動(dòng)手、多聯(lián)系。但是呢，對(duì)于我們零基礎(chǔ)的小伙伴呢，一般不建議自學(xué)。
你肯定要問為什么？我就知道！原因大概有三點(diǎn)：
首先我們自學(xué)雖然成本低、學(xué)習(xí)時(shí)間靈活等，但是你想過沒，你要自學(xué)到就業(yè)的程度大概需要多長(zhǎng)時(shí)間，辭職在家學(xué)習(xí)，或者買個(gè)網(wǎng)課，每天聽課、練，你可能需要1年左右，就這你還不一定能夠?qū)W會(huì)、換不一定能夠全面掌握企業(yè)需要的技術(shù)；然后報(bào)班學(xué)習(xí)的學(xué)員都已經(jīng)學(xué)完工作半年了。
其次就是學(xué)習(xí)知識(shí)的系統(tǒng)性、前沿性。IT行業(yè)的學(xué)習(xí)一定要系統(tǒng)，不能說我們這里一點(diǎn)那里學(xué)一點(diǎn)，完了全是一片一片的知識(shí)點(diǎn)，聽起來你都有涉及但是真正做項(xiàng)目反而使用不起來，很耽誤時(shí)間。其次就是前沿性，學(xué)習(xí)時(shí)一定要選擇最新的課程大綱、最新的課程。IT行業(yè)的技術(shù)更新很快。
最后就是就業(yè)服務(wù)和保障，我們選擇報(bào)班學(xué)習(xí)一般都有就業(yè)服務(wù)，當(dāng)然我們?cè)趯W(xué)習(xí)完也會(huì)進(jìn)行模擬面試和簡(jiǎn)歷指導(dǎo)的等工作。其次就是服務(wù)，一般培訓(xùn)機(jī)構(gòu)都有合作企業(yè)來招聘，大大增加了我們的就業(yè)機(jī)會(huì)。
總而言之你是零基礎(chǔ)選擇培訓(xùn)絕對(duì)是最快速的轉(zhuǎn)行入門途徑！
重慶分公司
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