ds证据理论python实现_你好,Julia!再见,Python!
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根據(jù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會的數(shù)據(jù),中國的數(shù)據(jù)人才缺口將達到150萬。數(shù)據(jù)科學(xué)Data Science已成為炙手可熱的領(lǐng)域,相關(guān)的崗位競爭也日益激烈。
各大公司在數(shù)據(jù)人才爭奪中,也正在摩拳擦掌,阿里巴巴、騰訊、平安人壽、今日頭條等名企給出數(shù)據(jù)人才的薪資都極具吸引力。
在這樣的用人需求之下,python在這兩年大熱,甚至連幼兒園教材都開始覆蓋了...仿佛不學(xué)python就會被時代拍死在沙灘上!?
然而... 可怕的是新的語言又來了,只會Python已經(jīng)救不了想做Data的學(xué)生了。
?閱讀今天的文章,小蛙來和你聊聊新崛起的編程語言Julia!如何成為炙手可熱的數(shù)據(jù)分析師?
Julia取代Python?
近幾年大熱的Python因為速度緩慢需要進行過多的測試、進行了提前多次測試仍然會有很多錯誤等缺點,曾受到諸多的抱怨。因此越來越多的程序員開始采用其他新語言,而Julia的出現(xiàn)可謂是正面威脅到熱門語言的地位。?Julia什么神仙人物?
Julia語言由麻省理工學(xué)院(MIT)的計算機科學(xué)和人工智能實驗室(CSAIL)開發(fā)和孵化。有人這么形容Julia:Looks like Python, feels like Lisp, runs like C.Julia的開發(fā)初心便是將C語言的速度、Ruby的靈活、Python的通用性前所未有地結(jié)合在一起。如果說當人們創(chuàng)建一種新的編程語言,是為了保留舊語言中好特性,并修復(fù)其壞特性。但Julia的野心便是:不是只想取代一種語言,而是想打敗所有語言。據(jù)MIT報道,截止目前,Julia的下載量超過300萬,并在超過1500所大學(xué)中用于科學(xué)和數(shù)值計算。Julia開發(fā)團隊曾對90多個國家的Julia用戶進行調(diào)研,發(fā)現(xiàn)93%的受訪者喜愛Julia,主流語言Python、C望塵莫及。
?全球頂級名校已經(jīng)開始學(xué)習(xí)Julia?
雖然Julia非常“年輕”,但在數(shù)值計算方面使用已經(jīng)非常普遍。可以看到全球各地超1500+的名校已經(jīng)把Julia加入了課程。美國:東北大學(xué)、布朗大學(xué)、UCLA...
澳洲:悉尼大學(xué)、莫納什大學(xué)、
英國:愛丁堡大學(xué)、格拉斯哥大學(xué)...
想要從事數(shù)據(jù)崗,我該學(xué)些什么?
第一階段:一般崗位叫數(shù)據(jù)專員?基本學(xué)會Excel(VBA最好學(xué)會;會做透視表;熟練用篩選、排序、公式),做好PPT。這樣很多傳統(tǒng)公司的數(shù)據(jù)專員已經(jīng)可以做了。
第二階段:數(shù)據(jù)專員~數(shù)據(jù)分析師
這一階段要會SQL,懂業(yè)務(wù),加上第一階段的那些東西。大多數(shù)傳統(tǒng)公司和互聯(lián)網(wǎng)小運營、產(chǎn)品團隊夠用了。
第三階段:數(shù)據(jù)分析師
統(tǒng)計學(xué)熟練(回歸、假設(shè)檢驗、時間序列、簡單蒙特卡羅),可視化,PPT和Excel一定要溜。這些技術(shù)就夠了,能應(yīng)付大多數(shù)傳統(tǒng)公司業(yè)務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。
?第四階段(開始細分):
數(shù)據(jù)分析師(數(shù)據(jù)科學(xué)家)、BI等:這部分一般是精進統(tǒng)計學(xué),熟悉業(yè)務(wù),機器學(xué)習(xí)會使用(調(diào)參+選模型+優(yōu)化),取數(shù)、ETL、可視化啥的都是基本姿態(tài)。
可視化工程師:這部分國內(nèi)比較少,其實偏重前端,會high charts,d3.js, echarts.js。技術(shù)發(fā)展路線可以獨立,不在這四階段,可能前端轉(zhuǎn)行更好。
ETL工程師:顧名思義,做ETL的。
大數(shù)據(jù)工程師:熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù),hadoop系二代。
數(shù)據(jù)工程師(一部分和數(shù)據(jù)挖掘工程師重合):機器學(xué)習(xí)精通級別(往往是幾種,不用擔(dān)心不是全部,和數(shù)據(jù)分析師側(cè)重點不同,更需要了解組合模型,理論基礎(chǔ)),會組合模型形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品;計算機基本知識(包括linux知識、軟件工程等);各類數(shù)據(jù)庫(RDBMS、NoSQL(4大類))
數(shù)據(jù)挖掘師:和上基本相同。
爬蟲工程師:顧名思義,最好http協(xié)議、tcp/ip協(xié)議熟悉。技術(shù)發(fā)展路線可以獨立,不在這四階段。
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