大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据python学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据Python学习的解答，让我们一起看看吧。
如何让学生学习大数据技术？
1.学好统计学
2.学好数据库
3.学Python-数据处理
4.学java
7.学Hadoop
8.学spark
10.机器学习
学习大数据，听着比较虚，关键是有个工具或者是载体，让他们能体会到从大数据中发现很好玩的规律，并且这个工具没有什么门槛，任何人都可以轻松使用。不要一上来就是学习各种枯燥的代码语言，即使对大数据感兴趣，也被这些代码给销蚀掉了。
一、明确大数据的概念。
四、树立大数据，创造性开发、使用大数据。
五、深度了解大数据的意义、价值、市场、开发及运用前景。
六、到大数据管理中心、运用企业实习实践，掌握开发、运用技能。
学习大数据的同学分以下三种分类： 1、零基础小白，对大数据行业一无所知; 2、有浅层编程基础，对大数据行业略知一二; 3、有一定工作经验的工程师，对大数据行业了解，但对技术不了解。 1、零基础自学： 先关注一些大数据领域的动态等
进IT吧，好多年了，热度不减。男生学编程，女生学设计，无技术不高薪啊！就是不知道你说的快得有多快？？但不管学什么，都不可能一时半会能学会，就算学会了，多学多练也很有必要！加油！
在人工智能和大数据时代，应该如何学习Python？
在Python中构建AI需要一些时间。所需时间取决于你的动机，技能，编程经验的水平等。
为了用Python构建AI，你需要对这种语言有一些基本的理解。这不仅仅是一种流行的通用编程语言。它也广泛用于机器学习和计算。首先，安装Python。你可以这样安装Anaconda，这是一个开源的分析平台。包括机器学习所需的软件包，NumPy，scikit-learn，iPython Notebook和matplotlib。
如果你已经有足够的使用Python进行编程的经验，那么你应该时常查看Python文档。
下一步是提高你的机器学习技能。当然，要在短时间内达到对机器学习的最终理解几乎是不可能的。除非你是一个天才或像IBM Watson这样的机器。这就是为什么最好从以下课程获得基本的机器学习知识或提高其水平开始：Andrew Ng的机器学习课程，Tom Mitchell机器学习讲座等。你要的一切是对机器学习理论方面的基本理解。
Python库在构建AI时非常有用。例如，你将使用NumPy作为通用数据的容器。包含一个N维数组对象，用于集成C / C ++代码，傅立叶变换，随机数功能和其他功能的工具，NumPy将成为您科学计算最有用的软件包之一。
另一个重要的工具是pandas，这是一个开源的库，为用户提供易于使用的数据结构和Python分析工具。Matplotlib是你会喜欢的另一项服务。这是一个创建出版物质量数据的2D绘图库。其中最好的matplotlib的优点是6个图形用户界面工具包，Web应用程序服务器和Python脚本的可用性。Scikit-learn是一种高效的数据分析工具。它是开放[_a***_]和商业可用的。这是最受欢迎的通用机器学习库。
在使用scikit-learn之后，你可以使用Python将AI编程升级到新的级别，并探索k-means聚类。你还应该阅读有关决策树，连续数值预测，逻辑回归等的内容。如果你想了解更多信息在AI中的Python，阅读深度学习框架Caffee和Python库Theano。
有Python AI库：AIMA，pyDatalog，SimpleAI，EasyAi等。还有用于机器学习的Python库：PyBrain，MDP，scikit，PyML。
社会不断进化，面对人工智能的崛起，人工智能是威胁及毁灭人类的第一杀手锏，人类会面临人工智能的挑战;随着人工智能的诞生，就业等各方面压力加大，未来人类就喝西北风，也是一件好事，最起码给人类逐渐减负、消失，不让人类这么受苦，有利就有憋。
大数据分析需要从Java，python这些语言开始学吗？该怎么学？
做数据分析也有很多不同的岗位，虽然都是数据分析但是分析的过程和使用的工具也有很大的区别。比如应用级数据分析员往往通过各种工具软件来完成数据的分析和整理，传统做BI的工程师大多需要掌握数据库知识和业务知识，对编程语言几乎没有任何要求。其实，未来企业使用的更多的数据分析人员是这种应用级数据分析员，简单的说就是做场景数据分析。
另外一种数据分析就是研发级数据分析，这部分数据分析任务往往要结合机器学习等技术来实现，需要掌握各种常见的数据分析算法，以及使用编程语言来实现这些算法，然后由实现工程师完成应用实现。
数据分析的过程涉及到数据***集、整理（清洗、脱敏、归并等过程）、算法设计、算法训练、算法应用等步骤，算法实现则需要使用编程语言来实现，而目前使用较多的语言是Python。我在早期做大数据的时候使用的就是JAVA，后来改用Python，我比较推荐使用Python来做大数据分析，使用Python确实比较方便。
所以，做大数据分析，如果做研发级数据分析当然需要学习编程语言，但是并不是所有的数据分析师都需要编程。
我目前在带大数据团队，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
感谢邀请，大数据分析不一定从语言学起，是应该从分析方法学起，J***A和python是目前大数据应用对接比较广泛的语言，但是也有其他语言比如scala，R语言等。最好的学习方法是边学边动手进行实验，选好一个语言可以语言学习和方法学习同时进行
是的，要从这些语言开始学习。
j***a：写分布式的实现，如mr，graph，spark（scala），其中scale是大数据的基础，只有这样才能看懂数据处理。
python：写udf，数据处理，单机版，gpu版，脚本。python代码很好上手学习，而且有很多数据库可以直接拿来用。
但你要知道他们两个分别可以做什么，在数据挖掘领域的话，python对j***a有很大的优势。除了语言灵活简单之外，数据挖掘相关的库丰富强大也是一个非常重要的原因。而且现在很多数据挖掘数据的工具，都会提供python的接口。
除了数据挖掘这分析之外，比如爬虫，后台等，还有很多强大的轮子可以用。
上面说明了，这两种语言基本是干什么的。如果想做大数据分析，首先要学习语言。如果大家有想学习这两种语言的。给大家发两张学习线路图。
1.j***a
2.python的学习线路图
①大数据分析常用的开发开发框架haoop，spark等都是由J***a系语言编写的，所以J***a系语言（如scale语言）是学习大数据的基础，只有这样你才能看懂数据处理逻辑，有时还需要看源码来处理问题。
②Python语言代码简洁，有丰富的科学数据处理库，善于处理多维数组运算，矩阵运算等复杂数据计算，是大数据分析和机器学习的首选语言。
③引用大神们的一句话总结这个问答“抛开使用场景和用户需求来空谈技术，都TM是耍流氓”。
到此，以上就是小编对于大数据python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据python学习的3点解答对大家有用。
