ds证据理论python实现_你好,Julia!再见,Python!
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根據大數據產業峰會的數據,中國的數據人才缺口將達到150萬。數據科學Data Science已成為炙手可熱的領域,相關的崗位競爭也日益激烈。
各大公司在數據人才爭奪中,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據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已經救不了想做Data的學生了。
?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據分析師?
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語言由麻省理工學院(MIT)的計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)開發和孵化。有人這么形容Julia:Looks like Python, feels like Lisp, runs like C.Julia的開發初心便是將C語言的速度、Ruby的靈活、Python的通用性前所未有地結合在一起。如果說當人們創建一種新的編程語言,是為了保留舊語言中好特性,并修復其壞特性。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MIT報道,截止目前,Julia的下載量超過300萬,并在超過1500所大學中用于科學和數值計算。Julia開發團隊曾對90多個國家的Julia用戶進行調研,發現93%的受訪者喜愛Julia,主流語言Python、C望塵莫及。
?全球頂級名校已經開始學習Julia?
雖然Julia非常“年輕”,但在數值計算方面使用已經非常普遍。可以看到全球各地超1500+的名校已經把Julia加入了課程。美國:東北大學、布朗大學、UCLA...
澳洲:悉尼大學、莫納什大學、
英國:愛丁堡大學、格拉斯哥大學...
想要從事數據崗,我該學些什么?
第一階段:一般崗位叫數據專員?基本學會Excel(VBA最好學會;會做透視表;熟練用篩選、排序、公式),做好PPT。這樣很多傳統公司的數據專員已經可以做了。
第二階段:數據專員~數據分析師
這一階段要會SQL,懂業務,加上第一階段的那些東西。大多數傳統公司和互聯網小運營、產品團隊夠用了。
第三階段:數據分析師
統計學熟練(回歸、假設檢驗、時間序列、簡單蒙特卡羅),可視化,PPT和Excel一定要溜。這些技術就夠了,能應付大多數傳統公司業務和互聯網業務。
?第四階段(開始細分):
數據分析師(數據科學家)、BI等:這部分一般是精進統計學,熟悉業務,機器學習會使用(調參+選模型+優化),取數、ETL、可視化啥的都是基本姿態。
可視化工程師:這部分國內比較少,其實偏重前端,會high charts,d3.js, echarts.js。技術發展路線可以獨立,不在這四階段,可能前端轉行更好。
ETL工程師:顧名思義,做ETL的。
大數據工程師:熟悉大數據技術,hadoop系二代。
數據工程師(一部分和數據挖掘工程師重合):機器學習精通級別(往往是幾種,不用擔心不是全部,和數據分析師側重點不同,更需要了解組合模型,理論基礎),會組合模型形成數據產品;計算機基本知識(包括linux知識、軟件工程等);各類數據庫(RDBMS、NoSQL(4大類))
數據挖掘師:和上基本相同。
爬蟲工程師:顧名思義,最好http協議、tcp/ip協議熟悉。技術發展路線可以獨立,不在這四階段。
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