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1. python数据分析师需要学什么

python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做python数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）
这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。
第二：很多人想不到的，你还是把EXCEL玩熟悉吧。
当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。
第三：分析思维的练习。
比如结构化思维、思维导图、或网络脑图、麦肯锡式分析，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：数据库知识。
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：业务学习。
其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
第六：开发工具及环境。
比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具python等等语言工具。
总之，要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。要学习了解的东西如果只是单纯的数据方面的话，那业务和统计知识的学习是必不可少的。如果是实用型的大数据分析师可能只掌握某些部分就可以。大数据开发工程师的话，基本就是掌握开发环境、开发语言以及各种图表的应用，也是可以满足的。毕竟，一个公司要团队协作，一人懂一部分就可以搞出分析产品出来了。认定一项事情就去干！越干越轻松，越干越牛B！
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2. 网络安全的工作前景怎么样

网络安全工程师的工作还有以下几个优点：

1、职业寿命长：网络工程师工作的重点在于对企业信息化建设和维护，其中包含技术及管理等方面的工作，工作相对稳定，随着项目经验的不断增长和对行业背景的深入了解，会越老越吃香。

2、发展空间大：在企业内部，网络工程师基本处于“双高”地位，即地位高、待遇高。就业面广，一专多能，实践经验适用于各个领域。

3、增值潜力大：掌握企业核心网络架构、安全技术，具有不可替代的竞争优势。职业价值随着自身经验的丰富以及项目运作的成熟，升值空间一路看涨。

3. 国内比特币平台哪个最好

比特币（Bitcoin）的概念最初由中本聪在2008年11月1日提出，并于2009年1月3日正式诞生。根据中本聪的思路设计发布的开源软件以及建构其上的P2P网络。比特币是一种P2P形式的虚拟的加密数字货币。点对点的传输意味着一个去中心化的支付系统。火币网、OKCoin与币安网为中国国内三大比特币交易平台，因比特币交易风险极高，对于投资经验不成熟的用户，建议慎重选择。

温馨提示：以上解释仅供参考，不作任何建议。入市有风险，投资需谨慎。您在做任何投资之前，应确保自己完全明白该产品的投资性质和所涉及的风险，详细了解和谨慎评估产品后，再自身判断是否参与交易。
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4. 数字化技术有哪些

数字化，是指将任何连续变化的输入如图画的线条或声音信号转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。
中文名
数字化
外文名
digitalization
转换
模数转换器执行这个转换
表示
在计算机中用0和1表示
当今时代
信息化时代
快速
导航
基础

优缺点
含义
数字化，即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。
基础
当今时代是[1] 信息化时代，而信息的数字化也越来越为研究人员所重视。早在40年代，香农证明了采样定理，即在一定条件下，用离散的序列可以完全代表一个连续函数。就实质而言，采样定理为数字化技术奠定了重要基础。

优缺点
优点
1、数字信号与模拟信号相比，前者是加工信号。加工信号对于有杂波和易产生失真的外部环境和电路条件来说，具有较好的稳定性。可以说，数字信号适用于易产生杂波和波形失真的录像机及远距离传送使用。数字信号传送具有稳定性好、可靠性高的优点。
2、数字信号需要使用集成电路(IC)和大规模集成电路(ISI)[2] ，而且计算机易于处理数字信号。数字信号还适用于数字特技和图像处理。
3、数字信号处理电路简单。它没有模拟电路里的各种调整，因而电路工作稳定、技术人员能够从日常的调整工作中解放出来。例如，在模拟摄像机里，需要使用100个以上的可变电阻。在有些地方调整这些可变电阻的同时，还需要调整摄像机的摄像特性。各种调整彼此之间又相互有微妙的影响，需要反复进行调整，才能够使摄像机接近于完善的工作状态。在电视广播设备里，摄像机还算是较小的电子设备。如果摄像机100%的数字化，就可以不需要调整了。对厂家来说，降低了摄像机的成本费用。对电视台来说，不需要熟练的工程师，还缩短了节目制作时间。
4、数字信号易于进行压缩。这一点对于数字化摄像机来说，是主要的优点。
缺点
1、数字信号本身与模拟信号相比，确实受外部杂波的影响较小，但是它对被变换成数字信号的模拟信号本身的杂波却无法识别。因此，将模拟信号变换成数字信号所使用的模/数(A/D)变换器是无法辨别图像信号和杂波的。
2、由于数字化处理会造成图像质量、声音质量的损伤。换句话说，经过模拟→数字→模拟的处理，多少会使图像质量、声音质量有所降低。严格地说，从数字信号恢复到模拟信号，将其与原来的模拟信号相比，不可避免地会受到损伤。这一点与下面的缺点有着密切的联系。
3、模拟信号数字化以后的信息量会爆炸性地膨胀。为了将带宽为(f)的模拟信号数字化，必须使用约为(2f+α)的频率进行取样，而且图像信号必须使用8比特(比特就是单位脉冲信号)量化。
具体地说，如果图像信号的带宽是5MHz，至少需要取样13×106至14×106次(13M至14M次)，而且需要使用8比特来表示数字化的信号。因此，数字信号的总数约为每秒1亿比特(100M比特)。且不说这是一个天文数字，就其容量而言，对集成电路来说，也是难于处理的。
因此，这个问题已经不是数字化本身的问题了。不过，为了提高数字化图像质量，还需要进一步增加信息量。这就是数字化技术需要解决的难题，同时也是数字信号的基本问题。