2020年，大数据分析行业逆势下跌，人才缺口 1800 万，年薪高达60万，你还不来吗？
No.1.大数据分析行业前景一片光明
从全体行业来看，大数据价值次要体如今几个方面：首先，大数据可以为公司提供精准营销，尤其是对为大量消费者提供产品或服务的企业，像快消公司、电商公司等；其次，中小微企业可以应用大数据做服务转型；最后，在互联网的压力之下，传统企业面临转型，这时分，大数据就发挥了数据驱动的价值。总体来看，数据对于各大公司来讲，是非常有价值的，市场对于大数据人才需求也是非常旺盛。
只需你打开boss直聘等招聘网站，其实可以看到，大数据行业的工程师要比普通的Java工程师的薪水是要高很多的，由于行业新、人才少、人才缺口较大，根据2020年数据统计，数据人才缺口将达到1800万，所以薪资程度全体还是非常可观的。而且大数据工程师的长大途径也是非常明晰，经过努力，提升途径为初级大数据工程师 —> 高级大数据工程师 —> 大数据专家 —> 大数据架构师，年薪百万并不是天方夜谭。
No.2.大数据行业必备的Python编程基础
很多想入门数据迷信的同窗很难找到正确的学习方向，下面的Python编程基础知识可以协助大家可以掌握大致的学习途径和内容，希望能给大家提供一点协助。
基础Python编程知识包括以下4大部分，包括：
数据类型（Int、Float、Strings）复合数据结构（列表、元组和字典）条件、循环和函数面向对象编程与外部库的运用
接上去，我们疾速阅读这些内容，让你可以了解需求学习的重要知识。
01.数据类型和结构
第一步是了解Python如何解释各种数据。从广泛运用的数据类型末尾，我们应该熟习Integer(int)，Floats(float)，strings(str)和boolean(bool)。你应该练习什么类型，类型转换和I / O功能：
将字符串“55”转换为整数55，当无法停止转换时，转换将引发值错误
类型转换-将变量/数据的特定类型转换为另一种类型（假如能够）。例如：将整数字符串转换为Integer。
一旦你熟习了基本数据类型及其用法，我们如今就可以将重点放在算术运算符和表达式求值（DMA）上，并且你可以将结果存储在变量中以供进一步运用。
字符串：
在处理字符串数据类型时，需求处理文本数据和字符串及其运算符，一定要记住以下概念：
运用+衔接字符串。运用split（）和join（）方法拆分和衔接字符串。运用lower（）和upper（）方法更改字符串的大小写。运用字符串的子字符串
这里涵盖一切需求掌握的要点。
02.复合数据结构（列表，元组和字典）
列表和元组（复合数据类型）：
Python列表是最常用和最重要的数据结构之一，它将为在数据数组上计算代数方程和统计模型铺平道路。列表是元素的集合，该集合可以是相反或不同的数据类型。以下是需求你熟习的概念：
多种数据类型可以存储在python列表中。索引和切片以访问列表的特定元素或子列表。用于排序，反转，删除元素，复制和附加的辅助方法。嵌套列表-包含列表的列表。例如：[1,2,3，[10,11]]添加和扩展列表。
将标量相乘并将一个列表添加到另一个列表
元组是项的不可变有序序列。这些与列表相似，但次要区别在于它们是不可变的，而列表是可变的。要关注的概念：
索引和切片（相似于列表）嵌套元组。添加元组和辅助方法，例如count（）和index（）辞典
这些是Python中的另一种搜集类型， 列表是简单的整数索引，字典更像地址， 我们在字典中有键/值对， 键相似于列表中的索引。
将字典表示为键值对
要访问元素，你需求在方括号中传递密钥。
经过传入密钥来访问值
重点关注的概念：
迭代字典（将被循环覆盖）运用诸如获取，弹出，项，键，更新等辅助方法
03.条件，循环和函数
条件与分支
我们在第一部分讨论了布尔数据类型（True / False），Python运用这些布尔变量来评价条件。每当需求停止比较或评价时，布尔值就是最终的处理方案。
由于我们常常将赋值运算符（单等号=）与比较运算符（双等号==）相混淆，因此需求细心观察图像中的不同之处。
布尔运算符（或，与，非）
这些用于一同评价复杂的断言。
OR—要使整个条件为真，应该停止许多比较之一。
AND —一切比较都应为真，以使整个条件为真。
NOT（否）—检查能否与指定的比较相反。
要学习的概念：
IF，ELSE和ELIF语句可构造条件在同一种状况下停止复杂的比较在编写嵌套的if / else语句时要牢记缩进
运用布尔值，“ in”，“ is”和“ not”运算符
循环
你常常需求反复执行一项义务，循环是我们最好的冤家，可以消弭代码冗余的开支。你通常需求遍历列表或字典的每个元素，而循环很方便。“ While”和“ For”是两种类型的循环。以下关于循环的内容你一定要掌握：
range（）函数，并运用for循环迭代序列While循环
迭代列表并按特定顺序附加（或其他任何带有列表项的义务）元素
清单了解
一种复杂且简约的方法，该方法运用后跟for子句的iterable创建列表。例如，你可以运用列表推导创建一个9个多维数据集的列表，如下面的示例所示。
功能
在执行相似义务的大型项目上停止工作，维护代码成为一项义务，而运用函数来管理代码的便捷方法。函数是一段代码，对输入数据执行一些操作并提供所需的输入。
使代码更具可读性，减少冗余，使代码可重用，并节省工夫。
Python运用缩出去包含代码块。这是一个函数示例：
我们运用def关键字定义一个函数，后跟该函数的称号以及括号和冒号内的arguments（input）。函数的主体是缩进的代码块，然后将输入作为输入前往。
调用函数-经过指定称号并根据其定义在括号内传递参数来调用函数。
04.面向对象的编程和运用外部库
我们不断在运用辅助方法来处理列表，字典和其他数据类型，但是这些方法来自何处？当我们说列表或字典时，实践上是在与列表类对象或字典类对象停止交互。打印字典对象的类型将向您显示它是一个类dict对象。
这些都是python言语中的预定义类，它们使我们的义务变得非常容易和方便。
如今，对象是类的实例，并且被定义为将变量（数据）和函数封装到单个实体中。他们可以访问类中的变量（属性）和方法（函数）。
如今，成绩是我们可以创建本人的自定义类和对象吗？答案是一定的。
这是定义类及其对象的方式：
你可以运用dot（.）运算符访问属性和方法。
运用外部库/模块
运用Python停止数据迷信的缘由之一是其出色的社区，该社区针对不同的范畴和成绩开发了高质量的软件包。运用外部库和模块是在python中处理项目不可或缺的一部分。
这些库和模块定义了可用于完成义务的类，属性和方法。例如，数学库包含许多数学函数，我们可以运用它们来停止计算。这些是.py文件。你应该学会：
你要多阅读诸如pandas，numpy和sklearn等工具包的文档，并在项目中运用它们。
以上内容将涵盖Python的基础知识，你可以末尾学习数据迷信，走进大数据的世界。
随着你参与的项目越来越多，你就会逐渐熟习其他的功能和数据类型。
No.3.项目实际必不可少
要想在数据迷信范畴拿到高薪，也不是一件容易的事，关键是你能否经过本人的知识，协助企业提升营销业绩，同时降低营销成本。这时分，我们的项目实战阅历就变得尤为重要。
那么假如是刚入门数据迷信的新手或者从其他言语转到数据迷信范畴的转岗人员，我们该如何学习项目阅历？
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