首先，資料分析是大資料技術體系當中的乙個重要組成部分，所以未來要想在資料分析領域走得更遠，應該對大資料整體的技術體系有乙個全面的了解，涉及到資料採集、資料儲存、資料呈現、資料安全和資料應用等。
python語言在資料分析領域的應用比較廣泛，採用機器學習的方式進行資料分析，往往也需要採用python語言來完成演算法實現和落地應用，所以學習資料分析從python語言開始學起也是比較常見的選擇。由於python語言本身的語法結構比較簡單，而且python語言自身的庫也比較豐富，所以即使沒有程式設計基礎的人也可以順利入門python語言。
初學者學習完python語言的基本語法之後，可以進一步學習機器學習知識，可以從一些經典的演算法開始學起，比如決策樹、k-mean、樸素貝葉斯等等，然後基於python語言來完成這些演算法的實現、訓練、驗證和應用步驟。當然，這個過程最好能夠結合一些實際的應用場景，這會積累不少實踐操作經驗。
在入門機器學習知識之後，可以進一步學習一下大資料平台知識，整個大資料技術體系往往都以大資料平台為基礎，所以掌握大資料平台對於資料分析人員的工作開展還是比較重要的。對於初學者來說，可以從hadoop、spark開始學起，相關的學習案例也比較多。
最後，學習資料分析知識一定要重視行業知識的積累，大資料分析往往與行業場景關係密切，掌握行業知識對於資料分析的過程也有非常直接的影響。
我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大資料和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
想從事資料分析崗位該學習Python還是大資料
首先，資料分析是大資料技術體系當中的乙個重要組成部分，所以未來要想在資料分析領域走得更遠，應該對大資料整體的技術體系有乙個全面的了解，涉及到資料採集 資料儲存 資料呈現 資料安全和資料應用等。python語言在資料分析領域的應用比較廣泛，採用機器學習的方式進行資料分析，往往也需要採用python語言...
想從事資料分析崗位該學習Python還是大資料
首先，資料分析是大資料技術體系當中的乙個重要組成部分，所以未來要想在資料分析領域走得更遠，應該對大資料整體的技術體系有乙個全面的了解，涉及到資料採集 資料儲存 資料呈現 資料安全和資料應用等。python語言在資料分析領域的應用比較廣泛，採用機器學習的方式進行資料分析，往往也需要採用python語言...
「資料分析」崗位分析
行業內公司的融資情況從一定程度上說明了選擇資料分析崗位的穩定性 佔比情況是所有職位累加在一起，未區分職位 不需要融資的公司佔比60 d輪以上的公司42 其實很多不需要融資的公司，規模也是很大的，可以結合公司規模來判斷公司的情況如何，是否值得去發展。提供資料類職位的公司，規模還算比較大的 500人以上...