python大数据需要学哪些？
Python大数据需要学习很多web开发，html、css、js还有反爬虫安全知识。如果是大数据方向要学习高等数学、c语言或者java语言、spss、mysql数据库、bi可视化。
数学建模支撑材料怎么做？
数学建模支撑材料是指在数学建模过程中所使用的数据、算法和计算工具等***。这些支撑材料对于验证模型的有效性和可靠性至关重要。以下是制作数学建模支撑材料的步骤：
1. 收集数据：根据所研究的，收集相关的数据。这些数据可以是实验数据、观测数据或文献资料等。数据应该是准确、完整和可靠的，以保证模型的质量。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、缺失值处理等。数据预处理是为了确保数据的质量，并为后续的建模过程提供有效的信息。
3. 选择算法和工具：根据问题的特点和需求，选择合适的数学模型、算法和计算工具。这些工具可以是数学软件（如 MATLAB、Python 等）、统计软件（如 R、SPSS 等）或编程语言（如 C++、Java 等）。
4. 编写代码：编写实现数学模型和算法的代码。代码应该清晰、简洁，并具有良好的可读性。同时，需要对代码进行调试和优化，以确保其正确性和高效性。
5. 结果分析：根据模型的输出结果，对问题进行分析和解释。结果分析需要结合实际背景，对模型的性能进行评估，并给出合理的建议和改进措施。
6. 撰写支撑材料：将上述过程和结果整理成支撑材料，包括数据集、代码、算法说明、结果分析等。支撑材料应该结构清晰、内容完整，以便他人复现和验证模型。
7. 提交支撑材料：将支撑材料提交给相关部门或期刊，以供审稿和评估。提交的支撑材料应该符合相关要求和格式，以便审稿人员和读者查阅。
做专项数据分析的思路？
数据分析：
1.明确目的和思路
2.数据收集
3.数据处理
4.数据分析
数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
常用的数据分析工具，掌握Excel的数据***表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。
数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， J***a 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。
学习大数据，j***a和python都要学习吗？
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
虽然目前大数据的技术体系已经逐渐成熟，而且大数据领域的岗位也比较多，但是掌握编程语言还是很多大数据岗位的基础要求，比如大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位都需要从业者具有扎实的编程语言基础。
目前在大数据开发领域会使用多种编程语言，其中J***a和Python是比较常见的编程语言，是否都需要都掌握，应该结合自身的学习方向。
如果选择往大数据平台研发方向发展，那么应该重点关注一下J***a编程语言，J***a编程语言在大数据平台开发领域有较为广泛的应用，比如Hadoop平台就是***用J***a语言开发的，而且由于J***a语言有较为健全的语言生态和较强的扩展性，在平台开发方面具有较多的优势。
如果选择往大数据应用开发方向发展，那么J***a和Python都应该学习一下，因为这两门编程语言在大数据应用开发领域都有比较广泛的应用。对于初学者来说，可以先学习J***a，然后再学习Python。掌握J***a能够在一定程度上提升自身的岗位适应能力，而且Python语言自身比较简单，在掌握J***a编程之后再学习Python也相对比较容易，目前不少Python程序员之前就在从事J***a开发。
如果要往大数据分析和大数据运维领域发展，那么可以重点学习一下Python语言，因为在这两个领域，Python语言的应用还是比较普遍的。***用Python进行数据分析，不论是***用统计学方式还是机器学习方式，Python都具有一定的优势，而大数据运维领域也在普遍***用Python语言来编写管理脚本。
我从事[_a***_]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。
