學習大數(shù)據(jù)分析需要了解Python嗎

　　關(guān)于大數(shù)據(jù)分析很多人喜歡將它直接等同于hadoop，其實大數(shù)據(jù)分析要用到的軟件、系統(tǒng)非常多元化，比如說不但要了解Java、spark、storm，Python也是非常重要的核心點，缺乏Python軟件的幫助，大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流將會變困難。
 

　　Python的存在有什么價值呢?它能為大數(shù)據(jù)分析提供協(xié)程支持，而且基于此還發(fā)展了很多并發(fā)庫，比如說Gevent、Eventlet、Celery等等。具體來說，大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流得把握好兩個步驟，一個是數(shù)據(jù)哪里來，二是數(shù)據(jù)的處理，通過爬蟲、問卷調(diào)查等方式獲得了大量不規(guī)則數(shù)據(jù)之后得做數(shù)據(jù)的清洗、將無效數(shù)據(jù)剔除掉，剃除了無效數(shù)據(jù)之后就進入到數(shù)據(jù)的處理模塊，數(shù)據(jù)的處理很多時候都是用的Python，它是一門工程性語言，很多資深數(shù)據(jù)科學家他們用Python實現(xiàn)的算法、可直接用在產(chǎn)品當中，這些可以被用于產(chǎn)品中的算法存在為大量公司節(jié)約了不少的成本投入。什么意思呢?將數(shù)據(jù)清洗完、得到具備分析價值、超過10tb的數(shù)據(jù)集之后，就得用各種各樣算法來進行分層和建模，上面已經(jīng)說過了，有不少科學家通過Python實現(xiàn)算法，有了這些算法之后，哪怕是零基礎(chǔ)的人也知道到底在不同步驟應(yīng)該用哪些算法去套路做分析，能夠讓大家在分析的過程當中離真實結(jié)果更近、簡化整個流程。

　　再舉一個具象的例子，假設(shè)你學大數(shù)據(jù)分析沒有學Python，確實你也可以利用Linux、java、 hadoop、storm等諸多系統(tǒng)軟件進行數(shù)據(jù)的分析，但是沒有這些算法的積累，在分析切入點的把握上就會顯得凌亂，可能一直嘗試的那些方法跟最后結(jié)果都相差甚遠，會浪費很多時間，甚至因為你分析過程耗時很長錯過了數(shù)據(jù)的時效性，如此情況在過去也是曾經(jīng)出現(xiàn)過的。

　　通過上面這部分內(nèi)容的分享大家也都明白了，學習大數(shù)據(jù)分析少不了Python，而了解Python這種語言之后還得學習非常多的知識點，比如說HADOOP、hive、oozie、web、flume、python、hbase、kafka、scala、SPARK等軟件，還得結(jié)合著過去已經(jīng)被分析、得到可視化結(jié)論的數(shù)據(jù)真實走一遍從業(yè)流，在從業(yè)的過程中挖掘相關(guān)技巧、積累經(jīng)驗。