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大数据都会学习什么框架？必备的技能是哪个？

数据,技能,框架大数据都会学习什么框架？必备的技能是哪个？

发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：

大数据都会学习什么框架？必备的技能是哪个？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

技术框架本身并不难，解决相同问题的框架也很多，重点是我们解决问题的思想和架构思路，目前比较热的概念是中台化，大数据领域在于构建数据中台，重点解决企业全业务数据整合、分析，对业务系统来说目的在于提供一套标准化的易用的、灵活的数据接入和输出的平台服务，提升企业的数据共享能力！

回答于 2019-09-11 08:43:50

一、数据可视化

R不仅是编程语言，同时也R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。在此，推荐大家看一本书，这本书叫做《R数据可视化手册》。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。

Python 出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。

ECharts和D3.js 是基于HTML5 的两个纯Java图表库，它们提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。其拥有混搭图表、拖拽重计算、制作数据视图、动态类型切换、图例开关、数据区域选择、值域漫游、多维度堆积等非常丰富的功能。

Excel中大量的公式函数可以应用选择，使用Microsoft Excel可以执行计算，分析信息并管理电子表格或网页中的数据信息列表与数据资料图表制作，可以实现许多方便的功能，带给使用者方便。事实上，Excel完全可以满足大家日常工作中图表制作和数据可视化的需求，所以，想要进入大数据行业，学好Excel是基础。

二、机器学习

机器学习的基础包括聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类和神经网络。这些基础知识光是听到名字就觉得深不可测，但是如果具备了统计学和概率学的基础知识，就能够轻松掌握这些高深莫测的名词。因此，建议在进行机器学习之前，先进行统计学和概率学的学习是非常有必要的。

完成了统计学和概率学的基础学习之后，之后就可以选择一两款机器学习工具来实战练习了，谷歌的TensorFlow和百度的百度大脑都是非常优秀的机器学习框架。

三、算法

对于程序员来说算法并不会太陌生，首先要了解什么是数据结构，它包括栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、B树。之后就要学习常用算法了，常用算法包括：排序（插入排序、桶排序、堆排序、快速排序）、最大子数组、最长公共子序列、最短路径和矩阵的存储运算。

最后，掌握几款常用的数据分析挖掘软件，比如MATLAB、SPSS和SAS。

回答于 2019-09-11 08:43:50

很多没有编程、数据分析基础的人，认为学习数据分析是一件很难的事情。但是这并不妨碍我们可通过一些有意思的方法，把学习变得简单、高效。




进入一个全新的领域之前，最好能够对这个领域的知识体系、技能模型有全面的了解，这样你能知道哪些是应该学习，哪些是暂时不用学的，知道什么样的路径适合自己的状况。

基于数据分析这个技能，我准备了一份“超级技能地图”，帮你快速认识数据分析的技能模块，以及不同的分支下，有哪些必备的技能，以及有哪些好用的资源。

这一张图，可以帮助你快速认识数据分析这个领域，即便你从未接触过相关的内容，也可以很清晰地建立数据分析知识框架。

先来看看，这张“超级技能地图”是这样的。

可以将手机横屏进行查看

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这是数据分析小白必备的数据分析技能图，因为包含了Python数据分析全方位的技能体系，比如数据获取、SQL数据库、Python、统计学、数据分析核心模块、可视化、报告撰写等等都有详细拆解。

高效的学习路径是什么？就是按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。





01 数据获取

一般数据获取有内部和外部两种渠道，内部数据可以通过企业数据库提取，需要掌握SQL相关的技能。

外部数据则可以通过公开数据集和爬取网络数据实现，需要了解相关的数据开放站点，以及掌握必要的Python爬虫技能。

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02 SQL数据库





SQL技能是数据分析师职位必备的技能之一，需要你对企业的数据库进行管理，能够正常地存储和提取数据。

当然SQL需要掌握的技能并不难，了解基本的语法，掌握基本的增删改查就可以满足常规的需求了。

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03 数据分析必备统计学

如果说数据分析需要什么数学基础，那统计学应该是设计最多的了，但不需要非常深入，因为大多数数据分析用到的无非是统计量、数据分布等基础知识。

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04 数据分析必备Python基础

利用Python进行数据分析，那Python的基础就非常重要了，这意味着你后续是否能够正常地用Python代码来实现你的分析想法。

基本的编程规范、数据结构、自定义函数 、控制语句（条件语句、循环语句）、文件读写和模块使用都是需要重点掌握的点。

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