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1. python數據分析師需要學什麼

python數據分析師。現在大數據分析可以熱得不要不要的。從發展來看，python數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做python數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。第一：統計學知識。（推薦學習：Python視頻教程）
這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個牛B的大數據分析師，還是要學習學習再學習。
第二：很多人想不到的，你還是把EXCEL玩熟悉吧。
當然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函數，比如重點包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換，透視表，各種圖表做法等之類的。如果數據量不算是特別大的話，Excel能夠解決很多問題。比如，篩選部分贓數據，排序，挑選滿足條件的數據等等。
第三：分析思維的練習。
比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：資料庫知識。
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：業務學習。
其實對於大數據分析師來說，了解業務比了解數據更重要。對於行業業務是怎麼走的對於數據的分析有著非常重要的作用，不了解業務，可能你分析的結果不是別人想要的。
第六：開發工具及環境。
比如：Linux OS、Hadoop（存儲HDFS，計算Yarn）、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具python等等語言工具。
總之，要做一個高級或總監級的大數據分析師那是相當的燒腦的。要學習了解的東西如果只是單純的數據方面的話，那業務和統計知識的學習是必不可少的。如果是實用型的大數據分析師可能只掌握某些部分就可以。大數據開發工程師的話，基本就是掌握開發環境、開發語言以及各種圖表的應用，也是可以滿足的。畢竟，一個公司要團隊協作，一人懂一部分就可以搞出分析產品出來了。認定一項事情就去干！越干越輕松，越干越牛B！
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2. 網路安全的工作前景怎麼樣

網路安全工程師的工作還有以下幾個優點：

1、職業壽命長：網路工程師工作的重點在於對企業信息化建設和維護，其中包含技術及管理等方面的工作，工作相對穩定，隨著項目經驗的不斷增長和對行業背景的深入了解，會越老越吃香。

2、發展空間大：在企業內部，網路工程師基本處於「雙高」地位，即地位高、待遇高。就業面廣，一專多能，實踐經驗適用於各個領域。

3、增值潛力大：掌握企業核心網路架構、安全技術，具有不可替代的競爭優勢。職業價值隨著自身經驗的豐富以及項目運作的成熟，升值空間一路看漲。

3. 國內比特幣平台哪個最好

比特幣（Bitcoin）的概念最初由中本聰在2008年11月1日提出，並於2009年1月3日正式誕生。根據中本聰的思路設計發布的開源軟體以及建構其上的P2P網路。比特幣是一種P2P形式的虛擬的加密數字貨幣。點對點的傳輸意味著一個去中心化的支付系統。火幣網、OKCoin與幣安網為中國國內三大比特幣交易平台，因比特幣交易風險極高，對於投資經驗不成熟的用戶，建議慎重選擇。

溫馨提示：以上解釋僅供參考，不作任何建議。入市有風險，投資需謹慎。您在做任何投資之前，應確保自己完全明白該產品的投資性質和所涉及的風險，詳細了解和謹慎評估產品後，再自身判斷是否參與交易。
應答時間：2021-01-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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4. 數字化技術有哪些

數字化，是指將任何連續變化的輸入如圖畫的線條或聲音信號轉化為一串分離的單元，在計算機中用0和1表示。通常用模數轉換器執行這個轉換。
中文名
數字化
外文名
digitalization
轉換
模數轉換器執行這個轉換
表示
在計算機中用0和1表示
當今時代
信息化時代
快速
導航
基礎

優缺點
含義
數字化，即是將許多復雜多變的信息轉變為可以度量的數字、數據，再以這些數字、數據建立起適當的數字化模型，把它們轉變為一系列二進制代碼，引入計算機內部，進行統一處理，這就是數字化的基本過程。
基礎
當今時代是[1] 信息化時代，而信息的數字化也越來越為研究人員所重視。早在40年代，香農證明了采樣定理，即在一定條件下，用離散的序列可以完全代表一個連續函數。就實質而言，采樣定理為數字化技術奠定了重要基礎。

優缺點
優點
1、數字信號與模擬信號相比，前者是加工信號。加工信號對於有雜波和易產生失真的外部環境和電路條件來說，具有較好的穩定性。可以說，數字信號適用於易產生雜波和波形失真的錄像機及遠距離傳送使用。數字信號傳送具有穩定性好、可靠性高的優點。
2、數字信號需要使用集成電路(IC)和大規模集成電路(ISI)[2] ，而且計算機易於處理數字信號。數字信號還適用於數字特技和圖像處理。
3、數字信號處理電路簡單。它沒有模擬電路里的各種調整，因而電路工作穩定、技術人員能夠從日常的調整工作中解放出來。例如，在模擬攝像機里，需要使用100個以上的可變電阻。在有些地方調整這些可變電阻的同時，還需要調整攝像機的攝像特性。各種調整彼此之間又相互有微妙的影響，需要反復進行調整，才能夠使攝像機接近於完善的工作狀態。在電視廣播設備里，攝像機還算是較小的電子設備。如果攝像機100%的數字化，就可以不需要調整了。對廠家來說，降低了攝像機的成本費用。對電視台來說，不需要熟練的工程師，還縮短了節目製作時間。
4、數字信號易於進行壓縮。這一點對於數字化攝像機來說，是主要的優點。
缺點
1、數字信號本身與模擬信號相比，確實受外部雜波的影響較小，但是它對被變換成數字信號的模擬信號本身的雜波卻無法識別。因此，將模擬信號變換成數字信號所使用的模/數(A/D)變換器是無法辨別圖像信號和雜波的。
2、由於數字化處理會造成圖像質量、聲音質量的損傷。換句話說，經過模擬→數字→模擬的處理，多少會使圖像質量、聲音質量有所降低。嚴格地說，從數字信號恢復到模擬信號，將其與原來的模擬信號相比，不可避免地會受到損傷。這一點與下面的缺點有著密切的聯系。
3、模擬信號數字化以後的信息量會爆炸性地膨脹。為了將帶寬為(f)的模擬信號數字化，必須使用約為(2f+α)的頻率進行取樣，而且圖像信號必須使用8比特(比特就是單位脈沖信號)量化。
具體地說，如果圖像信號的帶寬是5MHz，至少需要取樣13×106至14×106次(13M至14M次)，而且需要使用8比特來表示數字化的信號。因此，數字信號的總數約為每秒1億比特(100M比特)。且不說這是一個天文數字，就其容量而言，對集成電路來說，也是難於處理的。
因此，這個問題已經不是數字化本身的問題了。不過，為了提高數字化圖像質量，還需要進一步增加信息量。這就是數字化技術需要解決的難題，同時也是數字信號的基本問題。