从事数据分析要学那些语言呢？其实小编跟跟学员还有已经从事数据分析行业的人接触下来，给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来，一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主，如果小明给我做个报表，给市场部那边拉一些流量情况，所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了，2年以后，老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你，这里你可能你要需求统计软件，3年以后会让你做一些会员营销及其它的数据挖掘，这里一般说来如果是互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的，所以互联网企业很多
（致各位挚爱的数粉，因近期小编忙于处理其他急事，未能及时回复给大家资料链接，且微信公众号目前已经限制必须在48小时内回复，否则公众号后台消息发不出去，导致现在仍有很多朋友为收到资料下载链接，小编表示诚挚道歉——已按要求转发或点赞的朋友如果超过48小时以上未收到资料下载链接的，需要再次回复截图给小编，给大家带来不便敬请谅解，谢谢~） 互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的，所以互联网企业很多在手还有一些通迅行业的咨询公司，不过上手还是需要长期的学习； SPSS界面友好型，不过企业用正版也要很大一些
如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语言而战斗。
用于大数据的嵌入式分析和统计已经成为了业内一个重要的主题。随着数据量的不断增长，我们需要软件工程师对数据分析提供支持，并对数据进行一些统计计算。本文概要地介绍了嵌入式数据分析和统计的相关工具及类库，其中包括独立的软件包和带有统计能力的编程语言。我期待着收到本专栏读者和潜在的专栏作者的反馈，告诉我你们对这个专栏的想法，以及你们想要了解哪些相关技术。—Christof Ebert 不管在信息技术界还是嵌入式技术界，大数据都已经变成了非常关键的概念。1 这样的软件系统通常都有众多的异构连接，包括软件
2014年，“大数据” 成为国内年度热词，并首次出现在当年的《政府工作报告中》。同年，数据分析也同样成为朝阳行业，数据分析一度霸屏各招聘网站。
最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。
对于想从事数据行业的人和数据工作者来说，是学习R还是Python，哪个工具更实用一直被大家争论。MartijnTheuwissen，DataCamp的教育专家详细比较了这两个工具。 Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而Python因为易于理解的语法被大家所接受。 在这篇文章中，我们将重点介绍R和Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。 1 关于R的介绍 RossIhaka和RobertGentleman于1995
在这篇文章中，我们将重点介绍R和Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。
Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而Python因为易于理解的语法被大家所接受。 在这篇文章中，我们将重点介绍R和Python以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。 关于R的介绍 Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年在S语言中创造了 开源语言R，目的是专注于提供更好和更人性化的方式做数据分析、统计和图形模型的语言。 起初R主要是在学术和研究使用，但近来企业界发现R也很不错。这使得中的R成为企
今天分享的案例来自CDA数据分析师就业班第三期远程组学员的毕业答辩，学员代表钱小菲分享了他们的数据报告。 他们以网站运营优化为案例，内容涉及： 对给出的数据进行探索，发现用户浏览网页的行为习惯 归纳这类分析的文献，包括算法、商业应用案例、评估效果等方面 制定推荐策略和实施方案，如何降低长尾网页的数量 制定检验模型运行效果的策略 具体内容可戳下方视频： 视频内容 经过就业班三个月的学习，钱小菲同学也总结了自己的学习心得，可供大家参考。 其实最开始的时候我基本上没怎么实际接触数据分析，包括统计学的很多知
最近，一位博主PieChartPirate统计了从2012年6月-2020年6月GitHub上最受欢迎的编程语言，看到了整个语言的变迁史，一直稳居第一宝座的是JavaScript。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
人工智能、机器学习和深度学习，已成为能够给我们工作、生活和思维带来变革的认知和科技。 面对海量数据，利用人工智能、机器学习和深度学习创造价值是一件既有挑战又有意义的事情。 本文探讨如何学习和应用机器学
R（又称R语言）是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现工具。通俗点说，R是用来做统计和画图的。R拥有自己的脚本语言和大量的统计、图形库（得益于开源社区），这让她看起来既美又实用。与其他同类软件（如 SPSS）相比，R的特点是纯命令行的，这倒也好，我们更应该把注意力放在数据本身，而非统计工具的UI。
2018年努力成为一名数据科学家 1 一个数据科学家是比软件工作者更擅长统计学，比统计工作者更擅长软件工程。 2 一个数据科学家是研究和解决有价值的数据问题，他（她）遨游于数据的海洋中，从数据中学习
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
数据库技术，泛指熟练使用SQL技术，不仅是各种关系型数据库的SQL，还有各种大数据平台的SQL，例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块，我们重点要掌握增删改查的四种操作，以及与编程语言的交互。 通过SQL技术，我们可以有效完成如下工作：
这是一个好消息，如果你希望在2016年找一份数据科学的工作—在该领域职位空缺的数量正在不断增加，企业希望利用大数据来获得竞争优势。但事实上，找一份梦寐以求的数据科学工作就意味着你要具备一些技能的组合，你可能会惊讶学习哪些技能是雇主所最需要的。
文 | 郭小贤 数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing；(数据预处理） 2. data interpretation；（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的
虽然题主问的是大数据的入门，但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况，我基本上都会使用“数据科学”这个概念。数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
在看到知乎上有个问题： 我都会用Excel了，还有必要学Python吗？ 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景，之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了，如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情，我Excel也可以做，既然如此，我为什么还要费这么大劲去学Python呢？ 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候，一定不要为了学而学，这样不仅学起来很痛苦，而且很难坚持下去的。 那既然如
“Data Science = statistics who uses python and lives in San Francisco” 恰好我马上启程到 Twitter 的data science team，而且恰巧懂一点点统计和住在旧金山，所以冲动地没有邀请就厚脸回答了:D 我认为有几个大方面 1）学好 python 现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便。加之在machine learning的很多算法上，python也独俏一方。另外，它的简明方便迅速迭
“做数据分析，不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态，但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途！”
如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing;(数据预处理） 2. data interpretation;（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看
这是一个好消息，如果你希望在2016年找一份数据科学的工作—在该领域职位空缺的数量正在不断增加，企业希望利用大数据来获得竞争优势。但事实上，找一份梦寐以求的数据科学工作就意味着你要具备一些技能的组合，你可能会惊讶学习哪些技能是雇主所最需要的。 最近，人们在CrowdFlower上针对Linkedin的3490个数据科学职位做了分析，并对最常出现的21个技能进行了排序。有些结果并不那么令人惊讶—SQL排在最前，而其它的结果可能是数据科学领域不断发展的领先指标。 如上所述，SQL是最常见的技能，在Link
来源：专知本文约700字，建议阅读5分钟深入介绍了任何数据科学家都应该熟悉的统计科学主题。 《数据科学家的统计基础:使用R和Python》是一本一学期或两学期的数学统计入门教材，供培养成为数据科学家的学生使用。它深入介绍了任何数据科学家都应该熟悉的统计科学主题，包括概率分布、描述性和推理统计方法以及线性建模。这本书假设有基本的微积分知识，所以演示可以集中在“为什么它可以工作”以及“如何做它”上。然而，与传统的“数理统计”教科书相比，这本书较少强调概率论，而更强调使用软件来实现统计方法和进行模拟来说明关键概
知乎有人提问，R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing; 2. data interpretation； 3.data modeling and analysis. 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据； 2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律； 3
上一篇总结了一些入门的知识内容，本文结合个人经验，总结编程软件方面的内容，对各种软件在量化上的应用做一个对比，供参考。首先我的观点是，没有最好的软件，只有最适用的领域，先明确自己想做的是什么，再选择最合适的软件。这不是一篇广告文，也不是百度复制粘贴的结果。
导读 JetBrains 公司在 2016 年组织了一次超过 1000 名Python开发者参与的调查，以洞察当前 Python 开发领域的真实面貌，发现最新趋势。本文摘编分享其中的一些调查成果。 JetBrains 的免责声明： 由于所使用的样本数量庞大，我们主要采用了自己的渠道去推动这项调查，而所使用的渠道会天然的吸引大量PyCharm用户分享。 为避免某些无法避免的误差，我们将不对不同代码编辑器的用户基数进行对比。 1.在团队中工作 vs 独立工作 有趣的是，半数的受访者大部分时间在团队中工作，而另外
本文原名“Don’t use Hadoop when your data isn’t that big ”，出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio，纽约大学柯朗研究所博士后，搞过高频交易平台，当过创业公司的CTO，更习惯称自己为统计学者。对了，他现在自己创业，提供数据分析、推荐优化咨询服务，他的邮件是：stucchio@gmail.com 。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
下面咱们就看下权威的行业数据，看看 2021 年可能排在前 3 的开发语言都有谁。
随着深度学习、机器学习等技术的火热发展，python 作为一种面向对象的动态类型语言也跟着火了起来。 不少计算机科班出身的同学，在大学期间学习的多是 C++或 java，虽然转向 Python 难度并不大，但是有些 Python 使用的小技巧，由于受限于 C++和 java 思维的限制，可能不会往那方面去想（毕竟当我知道了一些 Python 的技巧之后，直接惊叹“卧槽，还能这样搞？ ！ ”）
作为高级编程语言，Python的受欢迎程度近几年一直在往上涨。每年，Python官方都会针对开发者社区做一次年度报告，统计当年的发展情况，并发布调研报告。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。 这群人被称做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，每家公司对
失效了。最近终于有时间整理下来。 如何入门数据挖掘/机器学习/数据科学？ 我认为有几个大方面 1）学好python。 现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便。
在决定转行之前，很多亲朋好友听说之后，大部分都是劝我“年龄不小了，就不要折腾了”。
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库 1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵
以下是从第一期03年双色球开奖号到今天的所有数据整理，截止目前一共2549期，balls.txt 文件内容如下
如何成为一名数据科学家？ 文 | 谢科 "Data Science = statistics who uses python and lives in San Francisco" 恰好我马上启程到Twitter的data science team，而且恰巧懂一点点统计和住在旧金山，所以冲动地没有邀请就厚脸回答了:D 我认为有几个大方面 1） 学好Python 现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便。加之在machine learning的很多算法上，pyth
谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单……
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 📷 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵的丰富运算。 2 scipy 它包含线性代数、优化、统计学和数值运算等操作。 3 pandas 它是Python做数据处理的优秀工具。 它可以快速而简单地实现数据操作、数据集成和数据可视化的功能。 它提供两种数据结构：序列和数据框。 数据可视化4 matplotlib 它是Python的数据可视化基础库。 它可
初学Python的人很可能会遇到字频统计这样的练习题，那么很容易会想到使用for循环来做。
Data算不上行业，每个行业都会产生数据，公司越大产生的数据越多，需要的人才也越多。
这里需要弄清楚为什么python中负数需要和 0xFFFFFFFF 做与操作？ 在计算机中，所有的数字都是使用补码存储起来的。由于Python没有位数这个概念，所以得到二进制表示需要多一点操作，即将位数限制在32位，通过和一个32位的全1数字按位与运算即可。对于正数来说，上面的按位与操作可以不做，因为正数的符号位为0，补码即原码，所以前面的数字全为0，按位与没有意义。但对于负数来说，直接bin(-1)是不能得到其补码的，而是得到了1的原码前面加上了负号，即-0b1。则通过和一个32位的全1数字按位与运算可得到其补码二进制表示对应的十进制数（按位与运算把符号位的1视为了数字）。
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