大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习成果汇报的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学习成果汇报的解答，让我们一起看看吧。
大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？
个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。
然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。
说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。
这个问题其实还是挺难回答的，结合个人的工作经验，说一下我自己的看法。上班族和大学生非常适合线上学习呢，推荐北京尚学堂，他家线上平台是百战程序员，教学质量和师资力量都挺好的。在我看来任何事情，任何工作都是基于兴趣的前提下，当然兴趣和学习谁先谁后，这是一个循序渐进的过程。第一：我们掌握了一些基本的知识，统计学是必不可少的，概率论等都是大数据的基础，大数据的本职是发现潜在的事物规律，因此统计学是一个再好不过的学科，通过样本来逼进总体，从而发现内在的规律，指导我们业务工作。第二：工具类，我们有基础的知识，但是我们还需要工具，工具是我们处理数据的利器。所以，我们需要掌握一些常用的工具，例如Excel、R、SQL等相关的语言。第三、兴趣，永远保持兴趣，是一项工作取得成就的前提，能不能在大数据上深入的更深一些，需要我们拥有良好心态和积极主动的探索的精神。最后，大数据是一个很大的概念，或者说涉及到的职业比较多，需要我们做好提前的判断，未来自己到底适应哪种职业，才能取得更好的成绩，掌握大数据技术，系统学习才是王道，那就来北京尚学堂吧，线上品牌是百战程序员。
可以去大数据的公司上班或者培训就能更好的学习，首先你先了解大数据是什么，自己的方向是什么。
整体了解数据分析师
新人们被大数据，人工智能，21世纪是数据分析师的时代，立志成为一名数据分析师。数据分析到底是干什么的？数据分析都包含什么内容。
在开始前期呢 建议先看 一下 市面上讲数据分析内容的书籍，比如《大数据时代》《互联网+大数据》的一些基础的知识书籍，另外最好的是能找到外国人编写的 因为讲得比较全面 一点。但对于新人们还是有作用的，重点了解数据分析的流程，应用场景，以及书中提到的若干数据分析工具，5—6个小时，足够你对数据分析的了解与认识了。
了解统计学的知识
15—20个小时 进入了解一下统计学知识，作为入门就足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多统计知识。
要了解常用数理统计模型，重点放在学习模型的工作原理，输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
学习初级工具
一提到“大数据”，大家会想到什么？海量数据，快速处理，挖掘数据的价值，数据的模糊处理技术……“大数据”是一种数据，一种技术，一件事情，它还可以指代一种经济模式、创业类型。
和“大数据”这个标签相关的工作职位也越来越多，每一个的职衔听起来都很酷，同时存在的，还有很多很酷的说法，比如“未来10年最赚钱的就是做大数据”之类。众多有为有志的青年学子，包括职场中人，深深为之吸引，生出投身其中的念头。
“大数据行业”还是一个新的行业。新，意味着门槛低，意味着没有旧有势力，意味着大有可为。在方兴未艾的窗口期内，不管你以前是干什么的，只要真心想进来，总能进得来。但同时，也意味着巨大的泡沫，和未来迅速紧缩的风险。
进来容易，要想立足，就得不断学习，内外双修——内：理论知识的习学研究，目前主要包括：统计知识、机器学习知识和数据库知识等；外：对工具的运用，java, Python, R, SQL,SAS, SPSS, Excel, Tableau等等。
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大数据是目前最火的技术之一，《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利最新著作《未来简史》直言不讳说表达了未来是数据的天下，喊出了信数据得永生的口号。数据方面的人才是企业急需招聘和储备的高级人才之一。
我们来看看这个图：
***车、百度、拉勾这些公司都在招聘大数据分析师，并且工资都很高。关于大数据入门，可以给你一些阶段性的学习，希望能帮到你。
大数据对于零基础者学习难度大不大？
大数据技术如何快速入门？大多数程序员都需要长时间加班、熬夜和超负荷的工作，因此程序员到了一定年龄后在体力上会输于一般年轻人，也因此想继续在IT行业内打拼的程序员便只能追求成为更高技术水平的架构师或转至管理层这[_a***_]方面。
随着互联网的发展，越来越多的IT从业者发现，大数据行业经验越丰富薪资也就越高，那么，如何进行大数据学习，快速从零基础入门呢？
当今企业对大数据技术人才的需求如下：需要掌握计算机技术、Hadoop、Storm、Spark开发、hive 数据库、Linux操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术，成为面向大数据平台建设与服务企业的技术人才。
按照各大企业对人才的需求学习大数据肯定是不会错的，“你需要的我正好有”是我们追求的技术目标，也是我们找到高薪工作的基础。
大数据专业是一个很有发展价值的行业，发展的前景很好。对于刚毕业的大学生来说，有机会可以选择学习大数据技术，也可以通过参加专业的学习来进入大数据行业发展，通过全面的学习，你还可以获得更多的项目经验。
零基础学大数据难度比较大，选择一个专业的机构，学到专业的技术知识，将自己的全副武装，后期用自己的实力抓住机遇，掌控行业趋势，你就是未来的行业主宰。
要有自己的观点。现在，大部分同学遇到一些较难或不清楚的问题时，就不加思考，轻易放弃了，有的干脆听从老师、父母、书本的意见。即使是老师、长辈、书籍等权威，也不是没有一点儿失误的，我们要重视权威的意见，但绝不等于不加思考的认同。
有点大
- 第一条Java语言基础
- 第二条硬件问题，你需要一个强大的电脑配置，最好是机器硬盘加8G内存
- 第三条长期坚持，这不是三天打鱼两天晒网，学习有个过程，困难会很多，比如scala需要的学习，如果你退群了一起拜拜了。你还是原来的你它还是原来的它。
零基础小伙伴学习大数据开发是具有一定的难度的，因为大数据开发的知识体系庞大，对于没有任何编程基础的小伙伴来说，学习起来是比较困难的，小伙伴要知道想要学习大数据开发技术是需要有一定的编程基础和较强的思维逻辑能力的。
零基础小伙伴想要学好大数据开发技术还需要找到适合自己的学习方式，大数据培训对于零基础小伙伴学习来讲是一个比较不错的方式，不过在市场上有太多的大数据培训班了，小伙伴要选择一家比较靠谱的大数据培训班，还需要在培训课程内容、教学能力、行业口碑、就业服务等方面进行考察，理性选择适合自己的大数据培训班。
小伙伴在选择大数据培训班之后，要端正自己的学习态度，认真听讲，在不断学习中探索适合自己的学习方法，那零基础小伙伴在大数据培训班该如何学习呢？
1.基础知识积累很重要
小伙伴在大数据培训班学习要以培训班课程内容为主线，不断学习积累基础知识。对于零基础小伙伴是需要先学习j***a、Python等编程基础内容的，然后是慢慢渗透学习大数据开发技术知识，小伙伴在学习过程中，要端正自己的学习态度，不要好高骛远，扎实的学好大数据基础知识。
2.课前预习和课下复习双管齐下
小伙伴在大数据培训班学习开发技术知识的过程中，要养成良好的学习习惯，在课前要预习本章节需要学习的内容，在预习过程中将自己会的和不会的分别做上记号，在课上小伙伴要认真听讲，仔细记笔记，课下要认真复习课上所学的知识，并结合相应的项目练习去理解相关技术知识。
3.项目实战案例的练习
学习大数据开发技术到了一定的基础之上，需要结合相应的项目实战案例练习来深入理解大数据开发技术知识。在练习案例过程中，不仅能让小伙伴积累更多的项目实战经验，还能锻炼小伙伴在项目开发过程中解决问题的能力。
最后，零基础小伙伴想要学好大数据开发技术知识，在学习方法上不能拘泥于某一种方法，要多个方法的去磨合、揉碎整合出一套适合自己的学习方法。尚硅谷大数据培训是一个比较靠谱的学习方式，培训班以理论实践相结合的学习方式传授相关的大数据开发技术知识，培训班还有大数据***供小伙伴下载学习！
大数据作为近年来的热点技术领域，从零基础的角度来说，还是有一定的难度的。但是这个难度是因人而异的。
大数据是计算机、数学与统计学的复合学科，如果是有这三个学科任一学科的专业背景，相对来说在学习上是能够更快上手的。大数据主要的岗位方向，现在以大数据开发和大数据分析为主。
大数据开发对逻辑思维、 编程能力的要求更高；而大数据分析，需要结合业务，对SQL技能的要求更高，从入门来说，是要难度更低一些的。
大数据开发零基础学习，可以大致分为以下几个阶段来学习——
J***a基础
J***a是大数据当中运用较多的一门语言，也是入门必须掌握的语言，大数据主流框架之一的Hadoop，主要的编程语言就是J***a。
Linux基础
Linux是大数据环境搭建和集群部署的基本需要，在入门阶段，掌握基本系统命令、shell脚本是必须的。
Hadoop框架及生态圈
Hadoop是大数据主流第一代框架，对于Hadoop框架的一系列组件及生态圈组件工作，都需要掌握。
想做业务数据分析，需要学习些什么？
数据分析师主要学习的内容大致分为六个模块，分别是：
Excel
精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据***及可视化，可以透过现象看本质。
MySQL
理解MySQL数据库相关概念及存储原理，掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。
BI商业智能工具
了解商业智能的核心价值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘数据价值，掌握行业场景应用。
Python
学习Python基本编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
数据分析思维与理论
如何用数据诊断业务问题，作为一个数据师、分析师，用数据诊断业务是最基础的，但是很多人对于诊断业务是一看就会一做就错。所以今天给大家分享为什么你在做的数据分析业务方面会不认可呢？弄清楚这三个问题就知道了。
1、基础诊断技巧知识业务诊断流程，第一步，建立监控指标，第二步树立判断标准，第三步发现异常情况，第四步细节问题来源，第五步，给出诊断意见。例如，某公司有四条销售业务线，目标是月销一个亿。实际达成9500万属于不达标，对应刚刚诊断流程分析，建立监控指标为整体销售业绩树立判断标准为10000万观察现状为9500万发现异常问题为差500万为不达标。所以细节问题为渠道a差1000万不达标，渠道b超额200万、渠道c超额为二百万。渠道d位超额为100万。如果销售是线上的，就能进一步看到转化流程，渠道a业绩计划，500万投放量100万投放转换率50%购买转换率50%。这是转换过程，客单价为200这是转化结果，实际上渠道a的业绩是四千万。投放量100万投放转化率分之40购买转化率分之50客单价值200于是对比后发现是a业务线出了问题。投放转换率太低，互联网讲究漏洞转化模型，指的是用户看到广告到购买，结束购物过程中的全程记录。
二是常见问题，单纯的数据并不是为了记载，而是为了分析问题并解决。例如，上述渠道a实际4000万投放量100万投放转化率分之40购买转化率分之50，客单价200诊断后数据分析给出的理由是，一大环境不好，肯定转化率低，二投放没有问题。配套优惠没有跟上，肯定转化率低，三次投放优惠都没问题，商品已过气肯定转化率低。四大家都没有问题，是客户口味变了，肯定转化率低等等，很多做数据分析的人看到这些都会觉得很感性，怎么合DAU有转化率活跃率，消费金额这些指标有关的；
三解决问题关键诊断业务只有找到病因，才能针对性解决区分的关键点有四个，第一个是否真的清楚现状，第二个是否已***取行动，第三个是否已制定行动***，第四个是否打算申请***。弄清楚这四点区分业务方是否想解决问题。说到这里从本质上看，问题诊断之所以难，一是因为环境原因，业务能力和操作流程等都会导致业务问题，但这些不是用数据量化，而是一个个细节***设。二是遇到问题了大家都怕担责任，所以很多人拒绝了解真相，从而不想发现问题去解决。他说到这里。想要数据诊断，就得层次突破，争取业务的支持和老板的理解才能见效，这也是数据道路落地的必经之路。
到此，以上就是小编对于python学习成果汇报的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习成果汇报的3点解答对大家有用。
