首先，Web前端:
1)精通HTML，能寫出語義合理、結構清晰、易於維護的HTML結構。
2)精通CSS，能夠還原視覺設計，兼容業界公認的主流瀏覽器。
3)熟悉JavaScript，了解ECMAScript的基本內容，掌握1~2 js框架，如JQuery。
4)對常見的瀏覽器兼容性問題有清晰的認識，並有可靠的解決方案。
5)有壹定的性能需求，了解雅虎的性能優化建議，並在項目中有效實施。
第二，Web後端:
1)精通jsp、servlet、java bean、JMS、EJB、Jdbc、Flex開發，或者非常熟悉相關工具、類庫和框架，如Velocity、Spring、Hibernate、iBatis、OSGI等，並對Web開發模式有深刻的理解。
2)練習使用oracle、sqlserver、mysql等常用數據庫系統。，並具有較強的數據庫設計能力。
3)熟悉maven項目配置管理工具、tomcat、jboss等應用服務器，有高並發處理下負載調優相關經驗者優先。
4)精通面向對象的分析和設計技術，包括設計模式和UML建模。
5)熟悉網絡編程，具備設計開發外部API接口的經驗和能力，具備跨平臺API規範設計和API高效調用設計的能力。
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數據分析與數據挖掘的區別Zhihu 1，數據分析側重於數據挖掘和關鍵數據發現知識規則KDD(knowledge discover in database)；
2、數據分析結論智能結論數據挖掘結論機器學習集(或訓練集，此集)發現知識規則；
3.數據分析結論利用智能數據挖掘發現知識規律並直接應用於預測。
4、數據分析建立數字模型需要工程建模，數據挖掘直接數字建模，傳統控制論建模本質描述的是輸入變量與輸入變量之間的函數關系，數據挖掘通過機器學習建立輸入與輸出之間的函數關系，根據KDD規則給出壹組輸入參數。
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如何采集後端數據進行數據分析壹般數據采集分為頁面數據采集和API數據采集。采集壹般用python語言完成，數據分析壹般基於python框架。源數據裏有很多免費采集的數據，可以直接下載。有興趣可以去看看。
數據分析sql哪本書1，基礎統計:均值、中位數、眾數、百分位、極值等。
2.其他描述性統計:偏度、方差、標準差、顯著性等。
3.其他統計知識:總體與樣本，參數與統計，誤差線。
4.概率分布和假設檢驗:各種分布和假設檢驗過程。
5.概率論其他知識:條件概率、貝葉斯等。
商業數據分析是什麽專業？知乎可以將妳的GPA、專業等信息輸入留學誌願參考系統，系統會自動從數據庫中匹配出有類似情況的同學的案例，看看他們成功申請了哪些院校和專業。
這樣妳就可以看到自己目前的水平可以報考什麽水平的院校和專業，準確定位自己。
哪個數據分析app比較好？數據分析有很多app，有統計，有分析，有測試，可以在app Prophet上查看，功能很多。
python和R數據分析哪個好？2012我們說R是學術界的主流，但是現在Python正在慢慢取代學術界的R。不知道是不是因為大數據時代的到來。
Python比r快，Python可以直接處理G的數據；r不能。在分析數據時，R需要通過數據庫(通過groupby)將大數據轉化為小數據，然後再交給R進行分析，所以R不能直接分析行為列表，只能分析統計結果。所以有人說:Python=R+SQL/Hive，不無道理。
Python最明顯的壹個優勢就是它的膠水語言，很多書裏也提到了。用C寫的壹些算法，封裝在Python包裏之後，效率非常高。
(Python的數據挖掘包Orange canve
50萬用戶分析中的決策樹需要10秒才能得到結果，但是用R幾個小時都出不去，8G內存滿了)。然而，壹切都不是絕對的。如果R矢量化編程做得好(有點難)，會的
R的速度和程序的長度都有顯著的提高。
R的優勢在於有各種各樣可以調用的統計函數，特別是在時間序列分析中，無論是經典的還是前沿的方法都有相應的包可以直接使用。
相比之下，Python之前在這方面就比較差。但是現在Python有了。
熊貓.Pandas提供了壹套標準的時間序列處理工具和數據算法。因此，您可以有效地處理非常大的時間序列，並輕松地切片/切塊、聚合和定期。
/不規則時間序列進行重采樣等。您可能已經猜到，這些工具中的大多數對於金融和經濟數據特別有用，但是您也可以使用它們來分析服務器日誌數據。所以，近
近年來，Python因為其不斷改進的庫(主要是熊貓)而成為數據處理任務的絕佳替代品。
我做過幾個實驗:
1.用python實現了壹種統計方法，其中使用了ctypes和multiprocess。
之後壹個項目需要比較方法，再次使用R，發現bioconductor上的壹些包已經默認使用了parallel。(但是那個包還是很慢，壹下子把所有線程都用上了，弄得整個電腦都不能用了，看網頁也很費勁~)
2.用python熊貓做壹些數據排序工作，類似於壹個數據庫，來回檢查匹配兩三個表。感覺還是很方便的。雖然R可以做這個工作，但是估計會慢壹些，畢竟有幾十萬行的條目。
3.用python matplotlib繪圖。pyplot的畫圖方式和R很不壹樣，R是壹個向東畫點的命令。
露西，皮洛特準備好壹起出櫃了。pyplot的顏色選擇有點尷尬，默認顏色比較少，後面可以用顏色，但是名字太長了。pyplot
傳奇比R好太多了，是半自動的。pyplot畫出來後可以自由縮放，然後另存為圖片，比r好。
總的來說，Python是壹種相對平衡的語言，無論是調用其他語言，還是連接和讀取數據源，操作系統，還是正則表達式和編寫，都可以用在各個方面。
科學，Python優勢明顯。
r在統計學上更突出。但是數據分析不僅僅是統計、數據采集、數據處理、數據采樣、數據聚類，還有更復雜的數據挖掘算法、數據建模等等。
這些任務，只要數據大於100M，R很難勝任，但Python基本上是勝任的。
結合其在通用編程方面的強大實力，我們可以只用Python作為壹種語言來構建以數據為中心的應用。
但世界上沒有最好的軟件或程序，也很少有人能將單語挖掘應用到極致。特別是很多人學習R的時間比較早，現在根本用不到，所以對於想把所學應用到Python中的人來說會比較好。
數據分析和大數據，哪個是大平臺，大數據培訓為妳解答:
1，大數據:
指的是在可承受的時間範圍內，傳統軟件工具無法捕獲、管理和處理的數據集。它是壹種海量、高增長、多元化的信息資產，需要新的處理模式來擁有更強的決策力、洞察力和發現力以及流程優化能力。
在維克多·邁耶-勛伯格和肯尼斯·庫克耶合著的《大數據時代》中，大數據是指所有的數據都用於分析和處理，而沒有隨機分析(抽樣調查)的捷徑。大數據的5V特征(IBM提出):體量(海量)、速度(高速)、多樣性(多樣性)、價值(真實性)。
2.數據分析:
是指用適當的統計分析方法對大量收集的數據進行分析，提取有用信息並形成結論，對數據進行詳細研究和總結的過程。這個過程也是質量管理體系的支持過程。在實踐中，數據分析可以幫助人們做出判斷，以便采取適當的行動。
數據分析的數學基礎建立於20世紀初，但直到計算機的出現，實際操作才成為可能，數據分析才得以普及。數據分析是數學和計算機科學相結合的產物。
小白想轉行，做web前端還是數據分析？隨著互聯網的快速發展，軟件行業更加火爆，幾乎所有的高薪工作都與軟件行業掛鉤，成為高薪的象征。web前端作為近年來非常流行的軟件開發語言，受到了很多人的稱贊和青睞。既然web前端這麽火，當然學這門課前景更看好。
只要努力學習真才實學，未來自然不會差。如果想學好web前端開發，壹般需要2周左右。妳應該根據自己的實際需求去實地看看，然後選擇適合自己的，希望能給妳帶來幫助。
數據分析師需要學習hadoop嗎？知乎Hadoop生態系統是大數據開發分析的重要組成部分，需要重點研究。