學(xué)完P(guān)ython基礎(chǔ)之后，你應(yīng)該學(xué)習(xí)這個！

背景

大家好，我是菜鳥哥??

我一直認(rèn)同這個觀點(diǎn)：一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)人應(yīng)該是思維、業(yè)務(wù)、分析和工程能力的綜合體，談思維、業(yè)務(wù)等能力可能大家覺得飄在空中。

那好，今天我們拋開這些，就談工程能力，或者再細(xì)化一點(diǎn)，就談數(shù)據(jù)人應(yīng)該了解和學(xué)習(xí)哪些技術(shù)棧。

掌握Python編程語言

只會Python不一定可以找到工作，但我可以說，你如果會其它數(shù)據(jù)分析軟件，那么掌握Python絕對是如虎添翼。

從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)這么多年，Python在日常工作中，的確幫了我不少，因?yàn)樗姸嗟牡谌綆?，在處理?shù)據(jù)方面真的很優(yōu)秀。

統(tǒng)計(jì)學(xué)是必學(xué)的必殺技能

統(tǒng)計(jì)學(xué)是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的必備能力之一，必須要會。它是數(shù)據(jù)分析的理論支持，重要性可想而知。

到底要不要精通Pandas

我一直覺得，Pandas是數(shù)據(jù)分析中一個超級好用的工具，不接受任何反駁。

在學(xué)習(xí)完P(guān)ython基礎(chǔ)后，我們完全可以上手Pandas庫。其實(shí)并沒有那么難，最主要還是多寫多練、多總結(jié)。

這里我為大家整理出來了一個Python文檔和一個Pandas文檔（文末自由獲取）

部分截圖如上

掌握一些機(jī)器學(xué)習(xí)方法

除了使用Pandas做描述性統(tǒng)計(jì)與繪圖之外。

有些業(yè)務(wù)場景不是簡單的對比、交叉分析就可以解決（一般是提供一些探索性過程結(jié)果）。比如分類、預(yù)測、人群聚類、文本挖掘等等。

我之前提到說數(shù)據(jù)分析一般可以分成定量和定性的分析，定量的大家都比較清楚，也比較常見，但是定性的會去研究用戶的主動反饋意見，而這些一般都是文本，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大的時候，肯定不是一條條自己去分析用戶的情感、觀點(diǎn)等維度，這時候完全可以利用方法快速準(zhǔn)確的抽取出用戶觀點(diǎn)、主題和情感分析等等。

關(guān)于這部分，我也給大家整理了學(xué)習(xí)視頻（文末自由獲取）

部分截圖如上

掌握一些大數(shù)據(jù)方法

在數(shù)據(jù)爆炸的年代，有些Python數(shù)據(jù)處理方法，我們不得不掌握。這也就是很多招聘網(wǎng)站，都必須要求我們會Hadoop和Hive等方法。

掌握這些方法，對于你找工作，絕對具有很大的競爭力。

不用慌，我還是給大家準(zhǔn)備了一套視頻資料（文末自由獲?。?/span>

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