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        python數據工程師需要掌握哪些知識?

        • 發布:Python培訓
        • 來源:達內軟件
        • 時間:2018-10-16 16:32

        今天達內python培訓分享給大家的是python數據工程師需要掌握哪些知識相關的內容,希望給進行python培訓,想要做python數據工程師的伙伴提供一定的參考。

        python數據工程師需要掌握哪些知識

        在談python數據工程師需要掌握哪些知識之前,我們先來了解下什么是大數據

        大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言,你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據,卻能創造出人類無法制造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的,并且每天都在超越人類的能力。

        大數據分析的第一步就是要收集數據本身,也就是眾所周知的“數據挖掘”。大部分的企業處理著GB級的數據,這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天,小編帶著大家一起探索如何用Python進行大數據挖掘和分析?

        為什么選擇python培訓走上python數據分析之路呢?

        Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法并且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要,并且許多企業內部已經在使用Python了,比如Google,YouTube,迪士尼等。還有,Python是開源的,并且有很多用于數據科學的類庫。

        現在,如果你真的要用Python進行大數據分析的話,毫無疑問你需要了解Python的語法,理解正則表達式,知道什么是元組、字符串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。

        數據分析流程

        一般可以按“數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化”這樣的步驟來實施一個數據分析項目。

        數據獲取:公開數據、Python爬蟲

        外部數據的獲取方式主要有以下兩種。

        第一種是獲取外部的公開數據集,一些科研機構、企業、政府會開放一些數據,你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。

        另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。

        比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息,爬取租房網站上某城市的租房信息,爬取豆瓣評分評分最高的電影列表,獲取知乎點贊排行、網易云音樂評論排行列表。基于互聯網爬取的數據,你可以對某個行業、某種人群進行分析。

        在爬蟲之前你需要先了解一些Python的基礎知識:元素(列表、字典、元組等)、變量、循環、函數………

        以及,如何用Python庫(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)實現網頁爬蟲。

        掌握基礎的爬蟲之后,你還需要一些高級技巧,比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等,來應對不同網站的反爬蟲限制。

        數據存取:SQL語言

        在應對萬以內的數據的時候,Excel對于一般的分析沒有問題,一旦數據量大,就會力不從心,數據庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業,都會以SQL的形式來存儲數據。

        SQL作為最經典的數據庫工具,為海量數據的存儲與管理提供可能,并且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能:

        提取特定情況下的數據

        數據庫的增、刪、查、改

        數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系

        數據預處理:Python(pandas)

        很多時候我們拿到的數據是不干凈的,數據的重復、缺失、異常值等等,這時候就需要進行數據的清洗,把這些影響分析的數據處理好,才能獲得更加精確地分析結果。

        對于數據預處理,學會pandas(Python包)的用法,應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下:

        選擇:數據訪問

        缺失值處理:對缺失數據行進行刪除或填充

        重復值處理:重復值的判斷與刪除

        異常值處理:清除不必要的空格和極端、異常數據

        相關操作:描述性統計、Apply、直方圖等

        合并:符合各種邏輯關系的合并操作

        分組:數據劃分、分別執行函數、數據重組

        Reshaping:快速生成數據透視表

        概率論及統計學知識

        需要掌握的知識點如下:

        基本統計量:均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

        其他描述性統計量:偏度、方差、標準差、顯著性等

        其他統計知識:總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

        概率分布與假設檢驗:各種分布、假設檢驗流程

        其他概率論知識:條件概率、貝葉斯等

        有了統計學的基本知識,你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等(python包)做一些可視化的分析,通過各種可視化統計圖,并得出具有指導意義的結果。

        Python數據分析

        掌握回歸分析的方法,通過線性回歸和邏輯回歸,其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析,并得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下:

        回歸分析:線性回歸、邏輯回歸

        基本的分類算法:決策樹、隨機森林……

        基本的聚類算法:k-means……

        特征工程基礎:如何用特征選擇優化模型

        調參方法:如何調節參數優化模型

        Python 數據分析包:scipy、numpy、scikit-learn等

        在數據分析的這個階段,重點了解回歸分析的方法,大多數的問題可以得以解決,利用描述性的統計分析和回歸分析,你完全可以得到一個不錯的分析結論。

        當然,隨著你實踐量的增多,可能會遇到一些復雜的問題,你就可能需要去了解一些更高級的算法:分類、聚類。

        然后你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種算法模型,對于模型的優化,你需要去了解如何通過特征提取、參數調節來提升預測的精度。

        你可以通過Python中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。

        總結:

        以上就是小編分享的用Python進行大數據挖掘和分析的方法和需要掌握的知識點。希望對大家做數據挖掘會有幫助。未來十年將是大數據、人工智能爆發的時代,對于Python工程師的需求也是水漲船高,因為Python對數據的處理,人工智能應用方向,有著得天獨厚的優勢。

        感謝您的閱讀,以上就是python數據工程師需要掌握哪些知識的相關內容,你都學會了嗎?在這里小編還想多說一句,一種工具使你強大,多種工具使你無人可擋。更多python相關的問題,歡迎您來達內python培訓機構進行咨詢。

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