自学数据分析需要看哪些书的

《Python数据分析基础教程》：这本书适合初学者，通过实例讲解了如何使用Python进行数据分析，包括数据清洗、可视化和统计分析等内容。《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。

《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根柢进程，试验办法，最优化办法/假定查验法/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。

《数据挖掘》这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。

第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。第5本《深入浅出数据分析》深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。

大数据工程师需要掌握哪些技能?

1、ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

2、大数据工程师需具备以下技能： 一年以上开发经验且三年以上测试经验，有大数据测试或报表测试经验。 精通SQL，能熟练进行测试数据的增删改查及关联逻辑的SQL设计。 具备较高的质量意识，有分析问题和处理问题能力，能独立完成项目测试。

3、编程技能 Python：Python是大数据领域中最常用的编程语言之一。大数据工程师需要掌握Python的基本语法和数据处理库，如NumPy和Pandas，以便对数据进行清洗和预处理。Java：Java是Hadoop等大数据处理框架的主要编程语言，熟练掌握Java编程对于构建大规模分布式系统至关重要。

4、需要的能力：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。掌握一定的云计算知识。

为什么大数据选择python

Python语法简洁清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言；具有丰富而强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连结在一起；强制用空白符作为语句缩进；虽然java和python都可以运用于linux即源码操作系统，但很多源码支持原生python；python不需要指针。

Python是一种非常优秀的大数据处理工具，主要原因如下：首先，Python具有强大的科学计算和数据分析库，如NumPy、Pandas和SciPy，这些库为处理大规模数据提供了强大的支持。其次，Python具有易学易用的特点，使得非专业人士也能快速上手进行数据处理。

有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家较喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。

你好，这主要是因为Python在处理大数据方面有着得天独厚的优势。以后您如果再遇到类似的问题，可以按照下面的思路去解决：发现问题：往往生活在世界中，时时刻刻都处在这各种各样的矛盾中，当某些矛盾放映到意识中时，个体才发现他是个问题，并要求设法去解决它。这就是发现问题的阶段。

Python还拥有一系列非常优秀的库，这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域，这些库的价值体现得更为明显。不管怎么说，从事大数据工作，少不得要在网络上爬取数据，不用Python爬虫，你还打算用什么呢？因此，在当前的大数据领域，从事大数据行业必学Python。

Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。

一级建造师历年真题有必要做吗

真的有必要。历年真题是帮考生梳理命题思路和当年考点分部的直接展现之一。考生们通过分析题目的关键要点，了解相关内容的意义，学会从命题者的角度分析问题，寻找切入点，找到属于自己解决问题的方式。

多做一级建造师历年真题是很有必要的，充分利用历年考试真题很重要。把握重点，直接得分一建考试的重点内容是基本固定的，每年虽有小幅度变化，但涉及主要内容却是基本不变的（尤其是相对于近3年考试而言），这也是必练真题的核心原因。

首先，一级建造师刷题还是很有必要的，在备考时多刷题对于考生来说作用是非常大的；多刷题有利于考生充分了解自己的复习状况，对自身的复习程度有一个简单的认知，这样在复习时能够有目的性的去学习。

真题重要性：重者恒重端正态度，重视真题。 一级建造师考试历年真题对于考试所涉及的重点难点均有所显示，学员可以通过考题进一步强化重点知识点及题型，并且历年考题当中一些带规律性的方法技巧参考价值还是很大的。通过真题的演练，可以查漏补缺，逐步适应一级建造师考试题目的常考点、题型、技巧、难度等。

刷题对学习的重要性 每年考点的真题说实话大差不差的，都是围绕着固定的那些考点来考察的，比如说法规的第一章第二节都是关于法人的内容，考察的点无非就是法人的分类或者条件，要么就是项目经理部跟法人的联系等，所以把这类考试真题都熟悉之后，基本上面对新考题没有什么问题。

网络舆情大数据要怎么进行分析?

网络舆情大数据要根据信息导向和主流价值观进行分析。

首先，网络舆情监测的革新在于数据驱动。通过建立舆情数据库、知识库和案例库，监测流程如图2所示，数据来源广泛，既有被动收集的网民反馈，也有主动追踪的热点事件。多元异构数据的处理尤为重要，包括关键词索引的精准捕捉、文本处理的深度挖掘，以及语义分析和情感倾向分析，以全面理解舆情动态。

如何通过数据分析舆情主要有这几个方面：借助受众端数据管理舆情、维护声誉 精细的数据分析，是企业推行声誉维护量化管理、目标管理的客观基础。大数据、云计算、移动互联网和移动智能终端将我们带入“原子”传播时代。

有哪些好的hadoop学习资料

1、以下是我为你推荐的几个好的Hadoop学习资料，帮助你系统地学习Hadoop知识：《Hadoop权威指南》：这本书是Hadoop领域的经典之作，详细介绍了Hadoop的原理、架构、安装、使用等方面的知识。它不仅适合初学者，也适合有一定经验的开发者。

2、《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。《大数据处理与分析》：这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。

3、Hadoop Spark大数据技术（微课版）百度网盘在线观看资源，免费分享给您：https：//pan.baidu.com/s/1gQ_Wlslu8-SvE1-kbAEApg 提取码：1234 全书内容分为大数据系统基础、Hadoop技术、Spark技术和项目实战4部分。