大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 大数据学习路径的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python 大数据学习路径的解答，让我们一起看看吧。
- Python爬虫教程和Python学习路径有哪些？
- 学习大数据都需要掌握什么技术，本人只听过hadoop？
- 大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？
- 我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
Python爬虫教程和Python学习路径有哪些？
个人建议先在w3cshool上面看完python基础知识和高级部分的网络、数据库，面向对象部分内容。这个周期大概有2个月。
然后在学习爬虫框架scrapy,鉴于框架概念性太强，建议学习周期为4个月。
（图片来源网络，侵删）由于爬虫需要了解***，代理，html,js等知识，因此在框架部分一定要慢。
（图片来源网络，侵删）总之，编程就是多练多练!
学习大数据都需要掌握什么技术，本人只听过hadoop？
1.etl方向，主要做数据转换，清冼等，需要掌握的技术etl,如 kettle,informatica,sqoop,datax等等
2.大数据运维方向，需要掌握linux,hadoop,hive,hbase,es等组件的安装运维调优
3.后台开发方向，需要java,PYTHON,熟悉各种大数据组件API
4.前端方向，数据可视化方向，如tableau,quickview,biee,js,vue.js等等
学习大数据，如果你是零基础的话要学习Java和Linux,然后才开始学习大数据技术
包括：（HADOOP-HIVE-OOZIE-WEB-spark-SCALA-KAFKA-HBASE-PYTHON-FLUME）
当然学习大数据最重要的是要有真实的大数据项目可以实训！
我们都知道现在学习大数据，Hadoop是其中一个必学的技术，简单来说，Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法。那Hadoop该学习哪些内容？需要了解什么呢？有Hadoop经典学习资料吗？
HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
MapReduce
通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素末后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，然后再将提取出来的数据汇总分析，从而获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
关于Hadoop的使用方式：
感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样，主要我觉得有两种吧。
第一种是long running cluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个Data Center，然后有几个上千Node的Hadoop Cluster一直在运行。比较早期[_a***_]Big Data领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。
此处我们来说说入门学习需要掌握的基本技能：
1、JAVA
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、 Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
首先得搭建一个完全分布式集群，可以用vmware虚拟机。入门的话，首先得了解hadoop生态，数据存储hdfs，第一代计算框架mapreduce，***调度yarn，分布式协调服务zookeeper，***工具Common，分布式数据库hbase，数据仓库hive这些必不可少。
然后就是第二代计算框架spark，这里又包含了spark生态圈，数据挖掘spark mlib，数据分析sparkR，数据查询spark sql，实时计算spark straming。这些搞定之后，你就可以成为一个合格的大数据工程师了[呲牙]
大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？
大数据主要学习：linux.高并发处理，Hadoop，zookeeper，spark，flink这些大框架，但是细分后还是很多的呢[捂脸]
学习大数据需要有j***a基础或者python。如果没有这方面的基础的话学习大数据会不太现实。如果你有基础可以着手从以上几个方面入手学习。如果没有还是建议先学习基础语言，基础语言学好，再学大数据会很轻松哦。给你推荐一家超好的资料，百战程序员的，他们家资料很全，还细，最主要是免费的，希望对你有帮助[呲牙]
大数据都学习些什么，随着互联网在近几年的飞速发展，大数据页被越来越多的人所熟知，不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起，开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。
其实说到大数据主要学习的技术，最直接的就是从职位需求入手，但是这样也会有弊端就是导致学习的东西不会很全面。
查看各大招聘网站，BAT等大厂不同的企业要求员工具备的工作技能也是有所不同的，通过这个我们做了一个简单的分析总结可以为大家参考一下。
大数据培训的内容：
有什么要求和条件？
大数据学习相比较其他的编程会有一定的难度，需要前提满足俩个方面的条件。
一是，年龄要满足国家规定的法定工作年龄，不能够小于这个年龄，但也不能年龄太大，年龄太大的话可能不太符合企业要求，找工作就会很难。
二是，学历要满足本科，因为现在很多地方的相关企业招聘大数据技术人才基本上都是本科起步，这方面也要多加注意。
如果，各方面的条件比较满足的话，其实大数据的学习也并不像大家说的那么难，只要感兴趣适合学习大数据就可以一试。
作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。
从当前大的岗位划分来看，通常包括以下几个岗位：
第一：大数据开发岗位。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，开发岗位的人才需求量还是比较大的，相关岗位的薪资待遇也比较高，其中从事大数据平台开发的研发级岗位会有更高的薪资待遇。从事大数据开发岗位，通常需要学习三大块内容，其一是程序开发技术，初学者可以从J***a或者Python开始学起；其二是学习大数据平台知识，初学者可以从Hadoop和Spark开始学起；其三是大数据开发实践，这个过程需要掌握一定的行业知识。
第二：大数据分析岗位。大数据分析岗位的人才需求潜力是非常大的，不仅IT（互联网）行业需要大量的大数据分析人才，传统行业领域也需要大数据分析人才。选择大数据分析方向需要具有一定的数学和统计学基础，而且也有一定的学习难度。目前大数据分析的常见方式有两种，分别是统计学方式和机器学习方式。
第三：大数据运维岗位。如果对于编程和算法设计不感兴趣，那么也可以考虑学习大数据运维知识，未来可以从事大数据运维岗位。大数据运维岗位的任务相对比较杂，需要从业者具有较强的动手实践能力。从知识结构上来看，大数据运维需要掌握网络知识、大数据平台知识和服务器知识。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
近来随着大数据发展越来越火爆，学习大数据的人也在不断的增加，那么学习大数据都需要学习那些内容呢？大数据的相关工作你是否了解呢，是否适合自己？是不适合学习大数据？这些问题都说摆在每一个想要学习大数据的小伙伴面前需要解决的问题。
既然是想要学习大数据那么首先就要对大数据有一个简单的了解，大数据主要学习那些内容，有上面要求和条件？下满小编来为大家简单的分享一下：
首先，大数据做为一个难度较大的技能，它需要有一定的J***a或者是python编程基础的支撑，所以我们开始就是学习J***a或者是python编程语言，现在大数据培训机构基本上都是讲的J***a编程语言。
其次，是大数据的基础入门知识，在这个阶段开始才是正式开始学习大数据的真正知识，包括M***en、Mysql高级、Hadoop、Hive、Kafka、Zookeeper+HA、Flume、HBase，当然其中还包括一些像数Linux、Shell的一些必备知识。
最后，是进行大数据生态体系框架的学习，主要学习的是Spark生态体系框架、Flink流式数据处理框架以及企业级项目的开发学习。
大数据做为IT行业中相对比较难也比较复杂的一个技能，需要学习的人员达到一定的条件才能够进行顺利的学习的，具体条件如下：
学习大数据需要掌握以下内容：
- 数据处理和管理：了解数据的获取、存储、清洗、转换和管理方法，包括数据仓库、数据湖和数据管道等。
- 大数据技术和工具：熟悉大数据处理和分析的技术和工具，如Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、Pig）、Spark、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）等。
- 数据分析和挖掘：学习数据分析和挖掘的基本概念、技术和方法，包括数据可视化、统计分析、机器学习和深度学习等。
- 分布式计算和并行处理：了解分布式计算的原理和并行处理的技术，能够进行大规模数据的并行计算和分布式存储。
- 编程和数据编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、J***a或Scala，能够使用编程语言进行数据处理和分析的开发和实现。
- 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的基本原则和方法，掌握数据脱敏、加密和权限控制等技术。
要求和条件可能会因个人学习目标和就业需求而有所不同，但以下是一些常见的要求和条件：
- 基础知识：具备计算机科学、数据科学或相关领域的基础知识，包括数据结构、算法、数据库、统计学等。
- 编程能力：具备良好的编程能力，能够熟练使用至少一种编程语言进行数据处理和分析的开发。
- 数学和统计学知识：具备一定的数学和统计学知识，能够理解和应用统计分析和机器学习算法。
- 学习能力和自主学习能力：大数据领域发展迅速，要求具备良好的学习能力和自主学习能力，能够不断跟进最新的技术和方法。
- 团队合作和沟通能力：大数据项目通常需要与团队合作，因此具备良好的团队合作和沟通能力是必要的。
- 实践经验：具备一定的实践经验，通过参与项目或实际应用来提升自己在大数据领域的能力。
需要注意的是，大数据是一个广泛的领域，具体的要求和条件会根据不同的职位和工作角色而有所差异。因此，根据自身的兴趣和职业目标，可以进一步了解和学习相关的专业知识和技能。
我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
双修统计或应用数学类专业，或辅修计算机大数据方向课程。
经济学虽然有经济统计专业课程，但与数据分析还是有差距，不系统不深入。
热门职业竞争厉害，其他专业转方向搞大数据分析与挖掘，不系统学习是不可能胜出的。
第一步：学习Python语言基础，它的各种语法、用法。这个过程因人而异，有的人喜欢看书，这里推荐《Python编程从入门到实践》，边看边跟着做，就能掌握Python的基本用法；有的人喜欢看视频，现在网络发达很好找，比如B站、慕课网，搜一下就有。在此期间，可以看看廖雪峰等人的博客、Github上的学习笔记等。
第二步：学习数据分析所需要的库，这里主要是numpy、pandas、matplotlib等。推荐书籍为《用Python进行数据分析》，这本书作者是pandas的缔造者，里面很多示例，跟着敲就能通晓数据分析应该怎么做。
第三步：学习一定的爬虫知识和机器学习。数据怎么来？除了用别人的，有的时候还需要自己收集，这就需要用到爬虫。建议直接看崔庆才的爬虫***，B站有。而数据分析跟机器学习是形影不离、相辅相成的，网上教程也是一大堆，入门的话推荐吴恩达的网课版，注意不是斯坦福上课那个。
学习完前面的步骤，基本上就能自己开始数据分析了。遇到困难，多百度，多提问，逐步掌握。
题主经济学大二生，将来目标是金融行业，这是很不错的职业规划，竞争虽然激烈但确实有钱途。至于说数理工具数据分析等等是否要下大力气学习，这是当然的，对将来工作很有用，但是，却不是最重要的。对金融行业就业来说，什么最重要？
学历！背景！
金融就业对学历，对出身，要求很高，非常高，不管是投行，债券，还是基金都是如此。国内金融高端就业领域对毕业生所就读大学院校的要求很变态，顶级的只要清华经管，连清华五道口院都以研究岗为主；北大光华汇丰CCER还有现在慢慢出头的燕京；复旦经管交大高金安泰，当然还有人大等这些最顶尖的高校，实事求是的说，其它学校机会很少。举个例子，BATM招聘，最后录取的投资部成员，都是清北毕业，且不乏哈佛、耶鲁等藤校背景的。再比如国内某著名基金，只要本科就是清北的，清北硕士都不行。出身，很重要。
金融专业有很强的地域性，记住：重要的不是金融学还是金融工程数据分析计算机技术，而是各种实习背景的安排，没有实习，没有强有力的实习，实力无从体现，找工作一样没戏。什么叫“强有力”？一般小券商的实习，四大事务所的实习，都没多大用。
清北的金融本，大部分都去米国英国了，去哥大伦敦政经巴黎高商看看，乌泱乌泱的。若非如此，一般985两财一贸考清北复交的金融研上不了岸。
金融经济学跟其他专业不太一样，它是非常注重实操的行业，专业上需要学习的东西不太多，也没有想象中的难度。金融业从业，人脉，关系，朋友圈，比投资技术重要。所以，题主学不学数据分析没那么关键，重要的是考研，提升自己，能出去就出去，出去也必须瞄准米国前十英法顶级，出不去当然死掐清北复交至少是985两财一贸，再把实习背景做做好。
题主有志于金融行业，当然没毛病。只是有一点一定要提醒一下，这是个投入比较大的专业，资金投入，时间投入，精力投入都很多，尤其是实习，要有心理准备。
好一点的经济金融专业岗位，现在看来不太可能本科就去就业，绝大部分得读个研深造一下。一般无非就是两个出路：保研，或者出国。
到此，以上就是小编对于python 大数据学习路径的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 大数据学习路径的4点解答对大家有用。
