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5059页,Python3.10最新版「官方中文教程」已经发布,内含教程、标准库、语言参考,及新版本特性!
数据科学杂谈
• 2 年前 • 249 次点击
背景调查
hi~大家好
总有人问我:
数据人应该学习哪些技术栈?
结合许多大佬的看法,为大家总结了三条!
1. 掌握Python编程语言
只会Python不一定可以找到工作,但我可以说,你如果会其它数据分析软件,那么
掌握Python绝对是如虎添翼
。
从事数据分析行业这么多年,
Python在日常工作中,的确帮了我不少
,因为它众多的第三方库,在处理数据方面真的很优秀。
学习Python最好的地方就是官方文档。
Python3.10最新版官方中文文档
,已经发布,
共5059页
,内含教程及标准库、语言参考,新版本特性!
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2. 掌握一些机器学习方法
对于有些业务场景,不是简单的对比、交叉分析就可以解决(一般是提供一些探索性过程结果)。比如分类、预测、人群聚类、文本挖掘等等。
之前提到数据分析一般可以分成定量和定性的分析,定量的大家都比较清楚,也比较常见,但是定性的会去研究用户的主动反馈意见,而这些一般都是文本,
当数据量较大的时候
,肯定不是一条条自己去分析用户的情感、观点等维度,这时候完全可以利用方法快速准确的抽取出用户观点、主题和情感分析等等。
关于这部分,我也给大家整理了学习视频
。
(文末自由获取)
3. 掌握一些大数据方法
在数据爆炸的年代,
有些大数据处理方法,我们不得不掌握。
这也就是很多招聘网站,都必须要求我们会hadoop和hive等方法。
掌握这些方法,对于找工作,绝对具有很大竞争力。
不用慌,我还是给大家准备了一套视频资料
。
(文末自由获取)
资料获取
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本文地址:
http://www.python88.com/topic/122007
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