学习大数据分析需要了解Python吗

　　关于大数据分析很多人喜欢将它直接等同于hadoop，其实大数据分析要用到的软件、系统非常多元化，比如说不但要了解Java、spark、storm，Python也是非常重要的核心点，缺乏Python软件的帮助，大数据分析的从业流将会变困难。
 

　　Python的存在有什么价值呢?它能为大数据分析提供协程支持，而且基于此还发展了很多并发库，比如说Gevent、Eventlet、Celery等等。具体来说，大数据分析的从业流得把握好两个步骤，一个是数据哪里来，二是数据的处理，通过爬虫、问卷调查等方式获得了大量不规则数据之后得做数据的清洗、将无效数据剔除掉，剃除了无效数据之后就进入到数据的处理模块，数据的处理很多时候都是用的Python，它是一门工程性语言，很多资深数据科学家他们用Python实现的算法、可直接用在产品当中，这些可以被用于产品中的算法存在为大量公司节约了不少的成本投入。什么意思呢?将数据清洗完、得到具备分析价值、超过10tb的数据集之后，就得用各种各样算法来进行分层和建模，上面已经说过了，有不少科学家通过Python实现算法，有了这些算法之后，哪怕是零基础的人也知道到底在不同步骤应该用哪些算法去套路做分析，能够让大家在分析的过程当中离真实结果更近、简化整个流程。

　　再举一个具象的例子，假设你学大数据分析没有学Python，确实你也可以利用Linux、java、 hadoop、storm等诸多系统软件进行数据的分析，但是没有这些算法的积累，在分析切入点的把握上就会显得凌乱，可能一直尝试的那些方法跟最后结果都相差甚远，会浪费很多时间，甚至因为你分析过程耗时很长错过了数据的时效性，如此情况在过去也是曾经出现过的。

　　通过上面这部分内容的分享大家也都明白了，学习大数据分析少不了Python，而了解Python这种语言之后还得学习非常多的知识点，比如说HADOOP、hive、oozie、web、flume、python、hbase、kafka、scala、SPARK等软件，还得结合着过去已经被分析、得到可视化结论的数据真实走一遍从业流，在从业的过程中挖掘相关技巧、积累经验。