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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于spark python 学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍spark python 学习的解答，让我们一起看看吧。spa... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于spark python 学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍spark Python 学习的解答，让我们一起看看吧。
- spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
- 想以python入行，从事数据分析这一块，前辈们有没有比较好的建议，比如考某些证书？
- Python主要学习那几个主流框架？
- python有什么推荐的好书吗？
spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
spark是一个框架，python是一种语言，spark可以由python编写，python可以在spark下运行。原理上都是一样的，机器学习的原理都是数学上的东西。两者的区别只是语法上的不同，spark比较适合处理海量数据，但是不代表python不可以，而且python引入spark架构，既可以充分利用spark的分布式优势，也可以利用python灵活方便的优势。用的话选一个用就好了，没有一定的谁好谁坏。
想以python入行，从事数据分析这一块，前辈们有没有比较好的建议，比如考某些证书？
大数据是我的主要研究方向之一，目前也在采用Python从事机器学习方面的开发，所以我来回答一下这个问题。
首先，从近几年研究生的就业情况来看，数据分析方向的薪资待遇还是比较高的，而且上升趋势也比较明显。随着大数据的落地应用，数据分析将有广泛的发展前景，未来广大的传统行业也将陆续释放出大量的数据分析岗位，所以当前选择学习数据分析是个不错的选择。
从技术角度上来看，数据分析虽然有应用级数据分析和开发级数据分析两种方式，但是从业者都需要具备三方面基础知识，分别是数学基础、统计学基础和计算机基础。另外，数据分析往往与场景有紧密的联系，所以数据分析师通常还需要具备一定的行业知识。
第一：Python基本语法。Python语言的语法结构还是比较简单易学的，由于Python是函数式语言和面向对象语言的结合体，所以Python使用起来也比较直接。即使没有任何计算机基础，学习Python语法也并不困难。另外，在学习Python的过程中需要同时学习一下数据库知识，重点在于Sql语言的掌握。
第二：机器学习。目前采用机器学习进行数据分析是比较常见的方式，通过Python来实现机器学习算法也相对比较容易。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以学习机器学习的重点在算法上，然后通过Python来完成算法实现，这个过程需要学习一系列库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
第三：大数据平台。大数据分析离不开大数据平台，所以掌握大数据平台知识也是非常重要的，目前比较常见的大数据平台包括Hadoop和Spark，Python也是比较常见的大数据平台开发语言。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
Python主要学习那几个主流框架？
web开发，框架有Django，Flask，Tornado；
网络爬虫，框架是Scrapy；
数据挖掘，框架有Numpy，Pandas，Matplotlib；
机器学习，框架是TensorFlow。
关注优就业，学习更多IT知识。
可以考虑使用pymod，Python API接口开发工具。支持多人开发、模块开发、代码加密部署，并提供一些常用的功能如参数校验、IP访问控制等。系统支持C10K，异步数据处理。
setting.py 项目配置
apps 项目模块
创建项目 pymod create demo1
cd demo1
创建模块 pymod add mod1
python有什么推荐的好书吗？
我之前用Java开发，最近刚学的Python，主要做一些数据分析的东西（Python相关的包真的方便）。
学Python的过程没看书，基本上是参考廖雪峰网站的Python教程直接写代码做分析，语法不会了直接在网上搜。如果你有其他编程语言基础的话应该也完全可以这么学。
如果没有编程基础的话推荐：
廖雪峰的Python教程
W3Cschool 的 Python基础教程
Python语言目前在Web开发、大数据、人工智能（机器学习、自然语言处理）等领域有广泛的使用，另外随着Python被列入到嵌入式开发语言中，未来Python在嵌入式开发领域的应用也非常值得期待，所以当前学习Python是一个不错的选择。
学习Python是完全可以自学的，可以按照以下的路线入门Python开发：
第一：定一个学习方向。由于目前Python的应用领域比较多，而且不同的应用领域需要具备不同的知识结构，所以在学习Python之前应该先定一个方向。由于目前正处在大数据落地应用的初期，未来大数据在产业互联网的落地应用必将会释放出大量的人才需求，所以大数据方向是不错的选择。
第二：从搭建开发环境开始学习Python。学习编程语言一定要一边用一边学，而且Python语言自身的语法非常简单，语法组织结构也比较清晰（前期），所以在学习Python的初期几乎不会遇到什么困难。Python具备脚本式语言的简洁性，同时又具备面向对象语言的灵活性，所以学习Python基本语法的过程还是比较有乐趣的。
第三：学习大数据相关基础知识。选择大数据方向有两个好处，一个好处是大数据方向涵盖的内容比较多，另一好处是可以从大数据优雅的过渡到机器学习领域，因为目前采用机器学习的方式实现大数据分析是一个流行的做法。大数据基础知识包括大数据平台的组成结构（Hadoop、Spark），大数据平台开发接口以及大数据分析知识。Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库在数据分析领域有广泛的使用，所以可以重点学习一下。
第四：参加实习。学习Python的初期可以自学，但是在学习完基本的语法之后，最好找一个项目组参加实习，这个过程对于学习任何编程语言来说都是比较重要的。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
自学Python我只推荐一本书《Python核心编程》，这本书覆盖了所有核心知识点，你可以把它当作工具书来使用。
当然，我最建议的是先找一个容易点的项目去实现，例如爬虫。这样自学才能不断地有反馈，才是编程这种实践学科的学习方法。
用Python已经两个年了，入门到熟练掌握，主要推荐以下几本书，附上书名和链接。《零基础学Python》
《流畅的Python》
《编写高质量代码改善 Python 程序的 91 个建议》《Python标准库》
《Python核心编程》
《Python3-cookbook》
《Python数据科学手册》
《利用Python进行数据分析》
零基础学习Python的话，看视频的效果会更好，很多知识点通过老师的讲解，理解起来会更容易些，比如说需要实现一个功能，从功能的分析，代码的实现以及代码的调试都是动态进行的，更加形象一些，视觉体验也会更好；
之前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系，挺详细的，可以参考一下，有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，也有更多的时间来练习项目，夯实基础；
有问题随时提问，老师实时在线答疑，每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，直到通过为止，为以后的面试做充分的准备，口碑不错，基本上都是慕名而去的，有新的课程，也是可以免费申请了来学习的，具体的可以到如鹏网官网上去了解一下；
有详细的课程体系，可以作为参考；
第一部分：Python语言基础
第二部分：数据库基础
到此，以上就是小编对于spark python 学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于spark python 学习的4点解答对大家有用。
