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大数据如何入门
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。
理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。业务理解能力和对商业的敏感性。
从以上就能看出来，大数据工程师需要掌握的技能是很多的，初学者学大数据的话，最好是参加专业的培训，这是最省时省力效率最高的办法。
针对大数据主要的4个特征我们需要考虑以下问题：数据来源广，该如何采集汇总？，对应出现了Sqoop，Cammel，Datax等工具。数据采集之后，该如何存储？，对应出现了GFS，HDFS，TFS等分布式文件存储系统。
大数据时代的数据分析师该了解哪些事情
大数据分析师需要学习的内容如下：数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。
我的观点是：如果允许，当然越多越好。但是很多是时候是要分析师对评估哪些数据需求收集，保存多久的数据。分析师一定要用一定ROI的意识。
数据挖掘或者数据分析方向性选择 其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
从python基础到爬虫的书有什么值得推荐
1、Python程序设计与算法基础 本书可以说非常全面，并且对于新手来讲适用性极高，因为是以教材形式编撰，所以在知识系统上非常条理 清晰。
2、《Python网络数据采集》：这本书是一本非常适合初学者的爬虫入门书籍，它详细介绍了如何使用Python进行网络数据采集，包括爬虫的基本概念、常用库的使用以及实际案例的讲解。
3、该类书籍有：《Python网络数据采集》《Python网络爬虫权威指南》。《Python网络数据采集》：本书采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。
