大数据目前正是应用落地阶段,发展也被看好;Java、Python也是目前人工智能开发领域常用的编程语言之二,学习这两门语言中的一个,以后都可以考虑往AI方向靠,这样看来前景很不错;Python支持函数式编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。python作为一种开发语言,学习相对简单,且应用场景广泛,几乎可以在各个领域中得到应用。python作为一种开发语言,学习相对简单,且应用场景广泛,几乎可以在各个领域中得到应用。千锋教育拥有多年Python培训服务经验,采用全程面授高品质、高体验培养模式,拥有国内一体化教学管理及学员服务,助力更多学员实现高薪梦想。
python与大数据分析和基于python的数据分析方法,哪个难。我认为前者难,因为根据资料显示,前者的质量很高,用户体验感不错,得到用户一致好评,其比后者难可以查询到,因此python与大数据分析难什么是大数据?大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
为什么是python大数据?
从大数据的百科介绍上看到,大数据想要成为信息资产,需要有两步,一是数据怎么来,二是数据处理。
数据怎么来:
在数据怎么来这个问题上,数据挖掘无疑是很多公司或者个人的首选,毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的,只能是挖掘互联网上的相关数据。
网络爬虫是Python的传统强势领域,最流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。
当然,网络爬虫并不仅仅只是打开网页,解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作,常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取,传统的线程池方式资源浪费比较大,线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。
Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent,Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
数据处理:
有了大数据,那么也需要处理,才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向,Python也是数据科学家最喜欢的语言之一,这是因为Python本身就是一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。
正是因为这些原因,才让python语言成为很多公司处理大数据的首选。加之python本身具有简单、易学、库多等原因,让越来越多的人选择转行python开发。