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Python和大数据为什么融合

来源:南通科迅教育 发布时间:2022/2/11 15:41:02

  1、升级、选择先机,课程,选择先机

  90%的数据分析师后续成长晋升都是需要掌握大数据相关技术的,数据开发岗位(大数据工程师)将近一半的内容是对数据进行提取、处理、甚至分析、挖掘——这就和数据分析师的工作内容高度重合。

Python和大数据为什么融合

  2.市场需求决定

  无论是大小数据,在数据处理开发方面是有共性,企业中对数据处理的需求,既有小规模数据集,也有海量数据集,而我们的全场景的数据分析处理,不管数据量是大还是小。

  3.首先从工作内容上看

  数据分析师角度

  互联网;金融/投资/证券/咨询;计算机软件;快消,这行业对数据分析人才的需求占比高达90%。这90%的数据分析师后续成长晋升都是需要掌握大数据相关技术的,原因很简单,这四个行业的数据是每时每刻都在不断的持续累积的,数据量日益膨胀。今天我们用excel就搞定了,明天我们得用sql+python,后天我们得用使用大数据平台了。

  数据量一直不断增加,我们的课程,选择先机。

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