数据分析和web后端选哪个知乎？
首先，Web前端:
1)精通HTML，能写出语义合理、结构清晰、易于维护的HTML结构。
2)精通CSS，能够还原视觉设计，兼容业界公认的主流浏览器。
3)熟悉JavaScript，了解ECMAScript的基本内容，掌握1~2 js框架，如JQuery。
4)对常见的浏览器兼容性问题有清晰的认识，并有可靠的解决方案。
5)有一定的性能需求，了解雅虎的性能优化建议，并在项目中有效实施。
第二，Web后端:
1)精通jsp、servlet、java bean、JMS、EJB、Jdbc、Flex开发，或者非常熟悉相关工具、类库和框架，如Velocity、Spring、Hibernate、iBatis、OSGI等，并对Web开发模式有深刻的理解。
2)练习使用oracle、sqlserver、mysql等常用数据库系统。，并具有较强的数据库设计能力。
3)熟悉maven项目配置管理工具、tomcat、jboss等应用服务器，有高并发处理下负载调优相关经验者优先。
4)精通面向对象的分析和设计技术，包括设计模式和UML建模。
5)熟悉网络编程，具备设计开发外部API接口的经验和能力，具备跨平台API规范设计和API高效调用设计的能力。
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数据分析与数据挖掘的区别Zhihu 1，数据分析侧重于数据挖掘和关键数据发现知识规则KDD(knowledge discover in database)；
2、数据分析结论智能结论数据挖掘结论机器学习集(或训练集，此集)发现知识规则；
3.数据分析结论利用智能数据挖掘发现知识规律并直接应用于预测。
4、数据分析建立数字模型需要工程建模，数据挖掘直接数字建模，传统控制论建模本质描述的是输入变量与输入变量之间的函数关系，数据挖掘通过机器学习建立输入与输出之间的函数关系，根据KDD规则给出一组输入参数。
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如何采集后端数据进行数据分析一般数据采集分为页面数据采集和API数据采集。采集一般用python语言完成，数据分析一般基于python框架。源数据里有很多免费采集的数据，可以直接下载。有兴趣可以去看看。
数据分析sql哪本书1，基础统计:均值、中位数、众数、百分位、极值等。
2.其他描述性统计:偏度、方差、标准差、显著性等。
3.其他统计知识:总体与样本，参数与统计，误差线。
4.概率分布和假设检验:各种分布和假设检验过程。
5.概率论其他知识:条件概率、贝叶斯等。
商业数据分析是什么专业？知乎可以将你的GPA、专业等信息输入留学志愿参考系统，系统会自动从数据库中匹配出有类似情况的同学的案例，看看他们成功申请了哪些院校和专业。
这样你就可以看到自己目前的水平可以报考什么水平的院校和专业，准确定位自己。
哪个数据分析app比较好？数据分析有很多app，有统计，有分析，有测试，可以在app Prophet上查看，功能很多。
python和R数据分析哪个好？2012我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代学术界的R。不知道是不是因为大数据时代的到来。
Python比r快，Python可以直接处理G的数据；r不能。在分析数据时，R需要通过数据库(通过groupby)将大数据转化为小数据，然后再交给R进行分析，所以R不能直接分析行为列表，只能分析统计结果。所以有人说:Python=R+SQL/Hive，不无道理。
Python最明显的一个优势就是它的胶水语言，很多书里也提到了。用C写的一些算法，封装在Python包里之后，效率非常高。
(Python的数据挖掘包Orange canve
50万用户分析中的决策树需要10秒才能得到结果，但是用R几个小时都出不去，8G内存满了)。然而，一切都不是绝对的。如果R矢量化编程做得好(有点难)，会的
R的速度和程序的长度都有显著的提高。
R的优势在于有各种各样可以调用的统计函数，特别是在时间序列分析中，无论是经典的还是前沿的方法都有相应的包可以直接使用。
相比之下，Python之前在这方面就比较差。但是现在Python有了。
熊猫.Pandas提供了一套标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，您可以有效地处理非常大的时间序列，并轻松地切片/切块、聚合和定期。
/不规则时间序列进行重采样等。您可能已经猜到，这些工具中的大多数对于金融和经济数据特别有用，但是您也可以使用它们来分析服务器日志数据。所以，近
近年来，Python因为其不断改进的库(主要是熊猫)而成为数据处理任务的绝佳替代品。
我做过几个实验:
1.用python实现了一种统计方法，其中使用了ctypes和multiprocess。
之后一个项目需要比较方法，再次使用R，发现bioconductor上的一些包已经默认使用了parallel。(但是那个包还是很慢，一下子把所有线程都用上了，弄得整个电脑都不能用了，看网页也很费劲~)
2.用python熊猫做一些数据排序工作，类似于一个数据库，来回检查匹配两三个表。感觉还是很方便的。虽然R可以做这个工作，但是估计会慢一些，毕竟有几十万行的条目。
3.用python matplotlib绘图。pyplot的画图方式和R很不一样，R是一个向东画点的命令。
露西，皮洛特准备好一起出柜了。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，后面可以用颜色，但是名字太长了。pyplot
传奇比R好太多了，是半自动的。pyplot画出来后可以自由缩放，然后另存为图片，比r好。
总的来说，Python是一种相对平衡的语言，无论是调用其他语言，还是连接和读取数据源，操作系统，还是正则表达式和编写，都可以用在各个方面。
科学，Python优势明显。
r在统计学上更突出。但是数据分析不仅仅是统计、数据采集、数据处理、数据采样、数据聚类，还有更复杂的数据挖掘算法、数据建模等等。
这些任务，只要数据大于100M，R很难胜任，但Python基本上是胜任的。
结合其在通用编程方面的强大实力，我们可以只用Python作为一种语言来构建以数据为中心的应用。
但世界上没有最好的软件或程序，也很少有人能将单语挖掘应用到极致。特别是很多人学习R的时间比较早，现在根本用不到，所以对于想把所学应用到Python中的人来说会比较好。
数据分析和大数据，哪个是大平台，大数据培训为你解答:
1，大数据:
指的是在可承受的时间范围内，传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。
在维克多·迈耶-勋伯格和肯尼斯·库克耶合著的《大数据时代》中，大数据是指所有的数据都用于分析和处理，而没有随机分析(抽样调查)的捷径。大数据的5V特征(IBM提出):体量(海量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(真实性)。
2.数据分析:
是指用适当的统计分析方法对大量收集的数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和总结的过程。这个过程也是质量管理体系的支持过程。在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。
数据分析的数学基础建立于20世纪初，但直到计算机的出现，实际操作才成为可能，数据分析才得以普及。数据分析是数学和计算机科学相结合的产物。
小白想转行，做web前端还是数据分析？随着互联网的快速发展，软件行业更加火爆，几乎所有的高薪工作都与软件行业挂钩，成为高薪的象征。web前端作为近年来非常流行的软件开发语言，受到了很多人的称赞和青睐。既然web前端这么火，当然学这门课前景更看好。
只要努力学习真才实学，未来自然不会差。如果想学好web前端开发，一般需要2周左右。你应该根据自己的实际需求去实地看看，然后选择适合自己的，希望能给你带来帮助。
数据分析师需要学习hadoop吗？知乎Hadoop生态系统是大数据开发分析的重要组成部分，需要重点研究。