Python和大數據為什么融合？

1、升級、搶占先機,課程一步到位，搶占先機

90%的數據分析師后續(xù)成長晉升都是需要掌握大數據相關技術的，數據開發(fā)崗位(大數據工程師)將近一半的內容是對數據進行提取、處理、甚至分析、挖掘——這就和數據分析師的工作內容高度重合。

2.市場需求決定

無論是大小數據，在數據處理開發(fā)方面是有共性，企業(yè)中對數據處理的需求，既有小規(guī)模數據集，也有海量數據集，而我們的全場景的數據分析處理，不管數據量是大還是小。

3.首先從工作內容上看

1)數據分析師角度

互聯(lián)網;金融/投資/證券/咨詢;計算機軟件;快消，這四大行業(yè)對數據分析人才的需求占比高達90%。這90%的數據分析師后續(xù)成長晉升都是需要掌握大數據相關技術的，原因很簡單，這四個行業(yè)的數據是每時每刻都在不斷的持續(xù)累積的，數據量日益膨脹。今天我們用excel就搞定了，明天我們得用sql+python，后天我們得用使用大數據平臺了。

數據量一直不斷增加，我們的課程一步到位，搶占先機。

2)數據開發(fā)(大數據工程師)角度

過去大數據平臺搭建和組件開發(fā)、平臺的維護工作，占到大數據工程師日常工作的一半以上。隨著時間推移，技術不斷完善，如今大數據工程師更多的工作是基于大數據平臺開發(fā)長期運行的應用程序(代碼)，那么這些應用程序中，有將近一半的內容是對數據進行提取、處理、甚至分析、挖掘——這就和數據分析師的工作內容高度重合了，所以大數據工程師也需要掌握Python、Pandas、數據分析模型、數據挖掘等技能，以應對崗位需求的變化。

4.我們再從企業(yè)的角度來看

Python生態(tài)圈中很重的一環(huán)就是做數據處理開發(fā)，大數據的本質是海量數據的處理。所以兩者之間在數據處理開發(fā)方面是有共性的。

企業(yè)有海量數據需求的時候，大數據技術棧是完美的解決方案，企業(yè)也都會有一定的小規(guī)模數據處理需求，而單純的大數據技術棧并不包含這一部分。

企業(yè)中對數據處理的需求，既有小規(guī)模數據集，也有海量數據集。那么，如果我們學員的技術棧涵蓋了小規(guī)模數據集處理的方方面面，也涵蓋了大規(guī)模數據處理的技術體系，那么對于企業(yè)來說是非常有價值的。從過往的就業(yè)數據也可以看出，Python學員懂得一定大數據技術，往往會獲得更高的薪資。大數據學員如果懂得一定的Python數據開發(fā)技能，同樣也會受到企業(yè)的青睞。所以，這是市場需求決定的，也是當下國家數字經濟發(fā)展，以數據為主體的未來新經濟模式中所需要的。

Python+大數據開發(fā)課程，就是補全了開發(fā)人員在數據處理上的短板，可以適應全場景的數據分析處理，不管數據量是大還是小，都有合適的技術體系去處理這些需求。