普通人学python有意义吗 想做数据分析是学python还是学大数据？

想做数据分析是学python还是学大数据？大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、h

想做数据分析是学python还是学大数据？

大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。

想做数据分析相关工作，是否要切换成python语言？

作为一名it从业者，让我来回答这个问题。

首先，许多编程语言可用于数据分析。例如，R语言也广泛应用于数据分析领域。但是，如果您想从事专业的数据分析并扩展您自己的数据分析边界，您可以关注Python语言。究其原因，一方面是Python语言在数据分析领域的应用正处于上升通道，另一方面Python是一种全场景编程语言，也可以完成落地应用的开发。

目前有两种数据分析方法，一种是统计数据分析方法，另一种是机器学习方法。Python语言广泛应用于这两种数据分析方法中。目前，随着机器学习在数据分析领域应用的日益广泛，python也受到了越来越多的关注。事实上，很多传统行业也在使用Python来完成数据分析。

虽然Python语言的语法比较简单，但是数据分析本身的任务难度不一样，还有很多库需要学习和掌握。因此，使用Python进行数据分析也需要一个系统的学习过程。对于初学者来说，为了提高学习效率，一方面需要为自己创造一个实践场景，另一方面需要与专业人士进行交流，这对提高学习效率有着非常直接的影响。

学习Python进行数据分析的初学者可以根据历史经验，分三个阶段制定学习计划。一是学习Python的基本语法。这个阶段的学习压力比较小，学习时间也会比较短。二是学习机器学习，三是学习场景数据分析。

不会Python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？

答案是肯定的，肯定的。大专有什么问题？不要限制自己。

如果你想去互联网行业，先把自己打包，因为互联网还是很重视教育的；但是如果你想去传统行业先做，也是一个好办法。

你说你不能编程，所以完全可以。事实上，即使你会编程，你也不会在实际工作中使用它。很少有人真正使用Python进行数据分析。他们可以对其进行建模并在业务上加以利用。

为什么企业需要数据分析师？试想一个跨部门拥有海量数据的企业，如何提取有效的数据，并将数据转化为清晰的图表，呈现给管理者进行决策？这是需要数据分析师的地方。

分析师玩数据库，建立数据仓库，使用Bi可视化工具获取全局数据视图，分析过去的性能，了解当前的问题并预测企业的未来发展，并将最终结果呈现给企业管理者以辅助决策。

分析师需要掌握哪些技能？

SQL非常重要，您的SQL查询能力直接决定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因为有不同的改进方法，比如ETL开发、数据仓库开发、报表等等，但是首先要通过这一行的门槛，那就是SQL。

DW（数据仓库）提高了我们的查询能力，确保了数据的安全性。数据仓库中的数据可以根据需要排列成不同的模型。

以finebi为例，它不仅可以拖放形成图表，还可以连接各种数据源，进行数据转换、清洗、建模、发布和共享。！EXCEL其实是很好做的基础，特别是对于金融公司来说。