想成為大數據時代的搶手人才?你絕不能錯過Python

  • LargitData
  • 八月 2, 2019, 8 p.m.

 

 

python大數據

 

 

20世紀是數據的時代,每個人每分每秒都在產生數據。如何利用數據可以幫助企業找到下一個人氣商品、下一個展店地址、甚至是該推出哪種色調的產品包裝,消費者才會買單,更是數據的價值所在。由於大數據的潛力無窮,使不少企業都祭出高薪招攬大數據人才。但想成為炙手可熱的大數據分析師,到底該學習哪些程式語言呢?答案很簡單,Python絕對是你的第一選擇。

大數據範例:用Python隨時關注網路輿情風向

學過或聽過程式語言的人,想必都知道Python是非常實用的程式語言之一,長年位居企業需要程式語言的前幾名。但你或許不知道,Python在大數據領域同樣搶手,可以幫助企業在大量且快速生成的雜亂資訊中,快速找到最重要的資訊。

企業監測網路輿情的好幫手InfoMiner輿情分析平台便是用Python編寫而成,運用分散式網路爬蟲技術,可從多個論壇網站、PTT、甚至是Facebook留言板,快速抓取內容,並從留言中分析出網路風向,幫助企業隨時了解品牌形象,並在負面輿情剛出現時可即時反應,讓企業可做出正確的公關決策,順利化危機為轉機。

強大的輿情監測能力凸顯出Python可以快速處理大量資訊的能力、不但可快速抓取真正有用的資料、並可分析出對企業真正有價值的資訊。如果你還不認識Python,接下來就會從Python的五大特性,告訴你為什麼想成為數據分析師,就一定要認識Python。

 

Python:資料分析界的佼佼者

Python是通用於各種領域的程式語言,語法簡單,重視邏輯,因此程式碼有高度的可閱讀性,對新手也非常友善,是較容易上手的程式語言。除此之外,Python還有許多受到矚目的優勢,使它成為資料分析界的寵兒,也是開發大數據程式的最佳選擇之一。

大數據的程式語言第一選擇

大數據有4V特點:大(Volumn)、雜(Variety)、快(Velocity)、真(Veracity),因此若想分析大數據,所用的程式語言必須具備一條龍的特性:可快速清理大量資訊、找出有用的部分、分析計算、最後可製成讓一般人閱讀的圖表。因此比起在做網頁開發時你必須學會JavaScript、想開發遊戲必用C++,若你學習程式的目的是分析數據,那Python絕對符合你的需求。

優秀的資料分析能力

Python有優秀的數據處理能力,這絕對是Python成為分析大數據時重要程式語言的主要原因。雖然Python本身不是為分析資料而設計的專業統計程式,但是Python有豐富的套件可支援多種資料分析的情境,其中最有名的三個套件分別是:支援大量高階維度陣列與矩陣運算並提供龐大數學函式庫的NumPy、可簡化數據處理與數據分析的Pandas、以及能將分析結果視覺化的Matplotlib。

除此之外,Python也有多種套件可支援機器學習、資料探勘與建立人工智慧模型等應用,比如SciPy、Scikit-learn、TensorFlow等。因此綜合來說,與其整合多種工具,不如直接學習Python,便可一次掌握所有分析大數據時需要用到的各種工具。

高度的可擴充性

Python是一種膠水語言,這代表工程師可以使用Python來整合其他類型的程式語言,比如先用C++撰寫模組,再用Python將不同模組黏合在一起,就可以同時兼具「C++的高效能」與「用Python快速開發」兩種特性,這對於資料又「快」又「雜」的大數據來說,可兼容不同程式的特性是Python不可取代的優勢。

此外,由於Python支援跨平台作業,也提供多種直譯器,因此工程師可以直接在Python呼叫其他程式語言、比如C/C++的各種函式庫,或用C/C++編寫各種擴充模組。這種特性大大提升Python的應用範圍,讓工程師可以靈活應用多種程式語言,寫出更容易使用且高效能的程式。

對初學者友善

Python屬於高階語言,也就是它是以人類習慣的語言進行編寫,就代表它的可讀性較高,學習起來也比較容易。對於大數據這門尚在發展中的科技領域來說,學習一種門檻較低且變化較多、應用範圍廣泛的程式語言,可以幫你快速踏入這個嶄新的領域,也可以幫助你在徹底會一個程式語言、打下穩固基礎後,再去學習其他門檻較高的低階語言,比如C++。

 

如果你充分了解Python的魅力、也想成為學習Python的一員,你將面臨的第一個問題是:該去哪裡學Python?

 

 

 

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Python該自學或購買課程?

Python是很熱門且學習人數很多的程式語言之一,因此想在學校或補習班報名相關課程,甚至是在網路上找線上課程都很容易。不過比起這些需要繳學費、規定學習進度的課程來說,想真正學會一種程式語言,最重要的是「依據自己的步調學習」。與其交學費抄下連自己都看不懂的筆記,不如先接觸免費的學習資源,探索自己對程式的興趣,並摸索出屬於你的學習方式。

 

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