5059页,Python3.10最新版「官方中文教程」已经发布,内含教程、...

背景调查

Hello，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！

扫描以下二维码
添加我好友，领取5059页文档

【添加人数过多，请耐心等待哈】👇👇👇

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）

添加好友，领取上述资料【添加人数过多，请耐心等待哈】👇👇👇

资料获取传送门