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python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做python数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）
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这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。
第二：很多人想不到的，你还是把EXCEL玩熟悉吧。
当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。
第三：分析思维的练习。
比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：数据库知识。
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：业务学习。
其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
第六：开发工具及环境。
比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具python等等语言工具。
总之，要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。要学习了解的东西如果只是单纯的数据方面的话，那业务和统计知识的学习是必不可少的。如果是实用型的大数据分析师可能只掌握某些部分就可以。大数据开发工程师的话，基本就是掌握开发环境、开发语言以及各种图表的应用，也是可以满足的。毕竟，一个公司要团队协作，一人懂一部分就可以搞出分析产品出来了。认定一项事情就去干！越干越轻松，越干越牛B！
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可以参考下面的路径去学习，祝你学有所成，公司最近在人工智能和自然语言处理的项目后端项目，我也是网上找了很多知识，最后给自己列了一个学习的目录，按照这个在复习并在总结，希望能帮到你：
计算机基本认知,环境搭建 python环境搭建
计算机基本认识,进制转换
python注释使用
python变量使用
python数据类型_Number
python数据类型 str字符串类型
容器类型数据list,tuple,str
容器类型数据set,dict
变量缓存机制
自动类型转换
Number强制类型转换
python运算符的使用 容器类型数据强制类型转换
字典强转等长二级容器
运算符_算数_比较
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python流程控制 代码块
流程控制if
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循环结构while
循环判断经典题
字符串的相关操作
python循环结构
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format字符串格式化
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字典,集合内置方法+文件操作
字典的相关函数
集合操作_函数
文件操作
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函数,函数参数 文件相关函数
函数
形参实参
默认形参_关键字形参
收集参数
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全局/局部变量,闭包 return返回值
函数名的使用
局部变量_全局变量
函数的嵌套LEGB
关键字nonlocal
闭包函数
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闭包特点意义
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匿名函数lambda
迭代器,高阶函数 迭代器
高阶函数_map
高阶函数_reduce
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python模块 序列化模块
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导入模块包,oop面向对象认知
import_from绝对导入
import_from相对导入(单入口)
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oop之多态,魔术方法 多态
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oop之魔术方法,异常处理 魔术方法__call__
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了解异常
异常处理语法
主动抛出异常
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装饰器
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正则表达式 单个字符匹配
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udp循环发消息
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守护线程
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字段约束
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vue初识、es6基本语法、指令系统 let、const、v-if、v-for、v-html、v-text、v-model、v-show、生命周期钩子函数、
组件化开发、组件传值、axios简单使用 组件化开发、组件传值、axios简单使用、vue-router使用、vue-cli安装
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drf组件 序列化器、drf简单示例、restful规范、反序列化的校验机制
drf组件 apiview、request和response对象、modelserializer、序列化器保存数据、read_only和write_only的参数
drf组件 viewset、drf路由功能、viewset视图基类的使用、视图子类、通用视图类genericapiview/排序、django-filter过滤器、频率组件、分页组件、接口文档、异常处理、xadmin的安装和使用、认证组件和权限组件
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mysql进阶课 基础知识梳理、索引、执行计划
mysql进阶课 存储引擎、日志管理、备份恢复、主从赋值、优化
redis，mongodb 事务和发布订阅、RDB和AOF持久化、缓存击穿、缓存雪崩等原理介绍、 用户管理和复制集(RS)总结、sharding cluster 分片集群的搭建、分片使用和相关策略等
算法与设计模式 链表、二叉树、常见算法、二分查找、插入排序、希尔排序、快排、堆排序、哈希查找
算法与设计模式 设计模式，单例模式、工厂模式、策略模式、观察者模式
算法与设计模式 leetcode经典算法解析
知识体系差不多就这么多了，再就是项目部分，具体项目要看需求了，学会了钓鱼的方法，不怕钓不到鱼哦，无论在哪个行业做什么样的项目都没问题呢！
我自己也搜集了一些经典的资料，要是想要加我百度网盘：艾美电商，我发给你！
第一个阶段
初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用
这里首先推荐廖雪锋在网上的书籍，这是Python2.7版本的，这本书适合于重头开始一直读完，作为一个开发人员，除了基本的语法，这本书里面提到了一些其他的常用的库，看了廖老师写的很多东西，感觉他的思路，以及写博客写书的高度，概括性，原理性都十分好，这本书读完之后，相信就可以动手写很多东西了，可以尽情的玩转Python解释器了。
另外还有一本书《Python参考手册》，这本书也十分的有用，关于Python的方方面面基本都囊括在内，可以作为一本Python字典来查询使用方法，十分好用。
掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。
很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话，到这一个阶段就足够了，这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的，恐怕还需要努力的升级：
第二个阶段
中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性
推荐的第一本书是《编写高质量代码–改善python程序的91个建议》，这本书大概的提了下Python工程的文件布局，更多的总结了如何写出pythonic的代码，另外，也介绍了一些常用的库。
要想深入的了解Python，有的时候看看Python的源码也是很重要的，自己通过读懂源码，来彻底的了解Python的核心机制，这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，这本书并没有看完，只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节，也觉得受益匪浅。
自己领域的书籍和资料也肯定很多，比如web开发的构架都有很多，只有了解熟悉了所有构架，在选择的时候才能衡量利弊，然后深入掌握某些构架。
这个阶段过后，可以写出pythonic代码，可以通过PEP8的检查，可以为开源社区做贡献了，可以将一个Python文件写的十分好，但是如果要用Python开发一个大型项目，还是有很多东西需要掌握的，比如项目的文档，项目的发布，下载，项目性能和案例等等。
第三个阶段
高级，从整个工程项目着眼，考虑document，distribution，性能优化等
目前只看了一本书《the hacker guide to python》，看的是英文版的，这本书对项目的布局，文档，性能，发布等做了很多详细的介绍，我觉得写的还是很不错，只不过本人还需要再读几遍。
对于大多数人来说，很难有机会从头开始一个有意义的大型工程项目，所以自己可以用Python实现一些简单的功能，简单的项目，这个灵感可以去知乎或者quora搜索，很多前辈都分享了自己的经验。
从大局入手，规划好项目的布局，设定好相应的文档说明，提供工程下载安装的方法，带几个demo，每个类，每个函数，每行代码都反复推敲，写出pythonic的程序，相信这时候Python于我们便是信手拈来了!