零基础入门数据分析岗位,如何开始学习规划?

文章介绍了大数据行业的几个主要岗位,包括大数据工程师、算法工程师、数据挖掘工程师、数据分析师和大数据可视化岗位,为每个岗位提供了学习路线建议,强调了编程基础和特定技能的重要性,如Java、Python、Hadoop、Spark等,并提供了相关学习资源。

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首先,大数据的定义是什么?很多人都在说要进入大数据行业,要学习大数据技术,但大数据技术是一个技术群落,想全部学习短期内是不现实的,那么我们怎么样科学的有逻辑有规划的来学习,怎么进行大数据的入门学习呢?

我们得了解大数据行业里,有哪些岗位,我们直接从工作岗位的技能需求来倒推我们如何学习大数据,如何有侧重点的来学习。

先看看有哪些岗位,当然大公司会分得比较详细,中小企企业相对要求会全面一些。

我们从整个数据项目的业务流程出发,(以上所有岗位都对编程有要求,所以编程基础是必不可少的)

第一, 大数据工程师

众所周知,在没有大数据以前,行业应用已经非常成熟了,最早大家只关注功能的实现,接着重视前台的界面,前端工程师因此火了一段时间,因为以前数据量不大,所以在功能上并不重视,由于移动互联网的发展,数据量非常庞大了。

这个时候单机服务器不能解决问题,那么分布式集群就出现了,大数据工程师的职责就是搭建大数据平台,所以从上图可以得知,大数据工程师,需要有java基础(行业应用大部分是java语言编写的),所以,今后想从事该岗位的,那么学习的路线图如下

java基础
----linux----hadoop-----hive、hbase----scala—spark

第二, 算法工程师

该岗位零基础的小伙伴就请止步吧,更适用于数学专业的研究生及以上学历,对数据基础要求比较高。

第三, 数据挖掘工程师

建议从python入手,毕竟python里面有大量的数据科学的包,也有pyspark,直接从spark里面调数据,不用学习Scala语言(spark的编程语言是Scala),学习的路线如下:

python基础—python web(强化编程基础)–数学基础补充(线性代数、概率统计、离散数学)–python numpy pandas包—机器学习算法—深度学习

第四, 数据分析师

该岗位对数学基础要求不高,但对综合素质要求非常高,能充分的理解行业行情、公司运营、产品运作、对市场敏锐度较高。具备一定的编程基础,建议学习python,能熟练使用相关的工具,如excel,sas、spss等,能写漂亮的文章做PPT就行,数学基础不好的女生可以建议走该方向。

学习路线:python基础—python numpy pandas包—excel—spss—sas

第五, 大数据可视化

该岗位需要前端的相关基础,大数据运维工程师,也不多做介绍了。

人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和fenxi 岗位

这里给大家分享一份Python全套学习资料,包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等,都是我自己学习时整理的,希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助!

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
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因篇幅有限,仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

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3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了!每个都有详细的安装教程,保证你可以安装成功哦!
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②Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿!
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③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
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4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后,有了技能就可以出去找工作啦!下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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5️⃣Python兼职渠道

而且学会Python以后,还可以在各大兼职平台接单赚钱,各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通,我都整理成文档了。
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