学习大数据需要哪些基本知识？

1.改变思维模式的动力是一系列新技术的诞生，这些新技术解决了大数据分析带来的三个V挑战。
扎根于开源社区，Hadoop尤文，它是目前大数据平台中使用最广泛的技术，适用于社交媒体订阅和视频等非结构化数据。

2.除了分布式文件系统；用于处理大型数据集的MapReduce架构也随Hadoop一起出现。
据官方公告，许多公司正在使用或评估Hadoop技术作为其大数据平台的标准。

3.在一个稳定的数据库市场中，一些新技术仍在不断涌现，我们将在未来几年中发挥作用。
事实上，NoSQL数据库本身由许多基于广泛子组的技术组成。

4.一般来说，他们正在索引；强调关系数据库引擎的局限性，例如流媒体和高流量Web服务。
在这些领域，NoSQL明显比关系数据库引擎更高效。

5.被Gartner评选为2012年度顶级战略技术之一；在个人消费电子产品和其他嵌入式设备中内存分析的应用将迅速发展。
随着数据中心越来越多地使用低成本内存，如何利用这一优势最大化软件优化成为一个关键问题。

6.以其高实时性的性能特点；它已成为数据分析时代的“新宠”。
如何将大数据转化为最佳洞察；内存分析可能就是答案。
在大数据背景下，用户和IT服务提供商应该将其视为长期的技术趋势。

计算机二级ppt考点及详细方法

二级计算机考试共有九个科目：二级C、二级C++、二级VB、二级Python、二级JAVA、二级ACCESS、MSOffice高级应用、MySQL数据库编程和WEB编程。
。

首先，无论你是新手还是有基础知识，想要面对问题练习题，都应该先学好基础，才能理解第二个层次问题有了良好的基础和对每个模块的理解，练习问题会更容易。
根据第二阶段题库的结构，第18套以后的题将是即将考试的重点。
练习时，可以快速过一遍前18题，不需要重复简单的题，不懂的可以记笔记再练习。
18组之后，必须认真训练，掌握好每一组。

操作题占80分，不要太得意，自己做吧。
如果基础打好，每天坚持练习三个小时，第二阶段就能轻松获胜。
对于选择题，建议您在考试前一周完成，不需要死记硬背。
只会给人留下你在考试时可以正确选择的印象。

数据分析师需要具备哪些基础知识?

成为数据分析师所需技能：

数学知识

对于入门级数据分析师，需要了解统计计算、统计模型相关的基本内容和公式，ETC。
当你得到一个数据集时，首先需要了解数据集的质量并进行描述性统计。

对于高级数据分析师来说，必须具备运行统计模型的能力，并对线性代数有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，您应该了解SQL并熟悉使用数据透视表和Excel公式。
此外，你还需要学习统计分析。
工具，SAS。
最好入门，VBA基本是必须的，SPSS/SAS/R至少要精通其中之一。
根据情况可以使用其他分析工具（如Matlab）。

编程语言

数据分析领域最流行的两种语言是R和Python。
在调用各种统计函数和工具时，R无疑具有优势。
但对大量数据的处理能力不足，学习曲线比较陡峭。
Python适用性强，可以脚本化分析过程。
因此，想要在这个领域有所成长，学习Python也是必要的。

当然，其他编程语言也必须掌握。
您必须有能力独立使用这些数据供您自己使用。
SQL是最基本的。
您应该能够使用SQL查询数据并快速编写程序来分析数据。
当然，编程技能并不需要达到软件工程师的水平。
要更深入地分析问题，您还可以使用：探索性分析、优化、模拟、机器学习、数据挖掘、建模等方面的技能。

业务理解

业务理解是数据分析师工作的基础。
数据获取计划、指标选择以及理解最终结论都依赖于数据分析师的理解。
公司本身。

对于初级数据分析师来说，主要任务是提取数据并创建简单的图表，以及少量的信息和结论。
对业务有基本的了解就足够了。
高级数据分析师必须对业务有更深入的了解，能够根据数据提炼出有效的意见，对实际业务是有用的。
对于数据挖掘工程师来说，对专业有基本的了解就足够了，但重点还是要注重锻炼自己的技术能力。

逻辑思维

对于初级数据分析师来说，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步的目标，知道自己需要使用什么手段，应该做什么。
实现目标。
对于高级数据分析师来说，逻辑思维主要体现在构建全面有效的分析框架，了解分析对象之间的关联性，了解每一个指标变化的原因和后果以及对公司的影响。
对于数据挖掘工程师来说，罗辑的思维不仅体现在业务相关的分析工作中，还包括算法逻辑、程序逻辑等，因此对逻辑思维能力的要求也是最高的。

数据可视化

数据可视化主要利用图形手段来清晰有效地传达和传达信息。
这看起来水平很高，但实际上涵盖的范围很广。
创建PPT并在其中插入数据图表也可以被认为是数据可视化。

对于初级数据分析师来说，如果能够使用Excel和PPT制作基本的图表和报告，并清晰地展示数据，那就达到了目的。
对于稍微高级一点的数据分析师来说，他们需要使用更有效的数据分析工具来创建数据可视化内容，这些内容可以根据实际需求简单或复杂，但要针对正在观看的受众进行定制。

协调与沟通

数据分析师不仅需要具备解读数据的能力，还经常被要求就某些数据向项目经理和项目经理提供建议。
点。
你需要有很强的沟通能力。

对于高级数据分析师来说，应该开始独立主导项目或者与产品合作。
因此，除了沟通能力之外，他们还需要项目协调能力。

python接口自动化-python操作mysql数据库（详解）

目前，质量保证人员的需求正在增加。
您是否具备测试基础知识以及至少一种开发和语言？你会发现你是否可以构建一个测试系统，是否可以使用常用的数据库，是否了解SQL等等。
因此，本文介绍如何使用Python语言操作MySQL数据库。
作为一名本科生，我学习了如何使用Java操作MySQL数据库。
基本思路是先连接数据库，然后运行SQL语句对数据库进行操作，最后打印结果并断开连接。
使用Python操作数据库的流程与上面的流程基本相同，在介绍之前我们先介绍一些基本概念。
以流程图的形式展示了Python操作MySQL数据库的过程。
首先，我们创建一个Connection对象（数据库连接对象）来打开数据库连接，然后我们创建一个Cursor对象（游标对象）来运行查询并获取结果。
执行SQL语句数据库执行增、删、改、查询等操作并提交事务。
如果在此过程中出现异常，则使用回滚技术将数据库恢复到最终SQL语句执行之前的状态。
删除游标对象和连接对象，以防止多台计算机上的内存使用过多和浪费。
我们依次介绍Connection对象、Cursor对象、事务的概念。
Connection对象是数据库连接对象。
在Python中，您可以使用“pymysql.connect()”方法创建一个Connection对象。
Host（连接的数据库服务器的主机名），默认为localhost。
user(用户名，默认为当前用户);db(数据库名称，无默认值);服务器，默认为3306）charset（连接字符集）。
Connection对象常用的方法有：cursor()（使用当前连接创建并返回游标）、commit()（提交当前事务）、rollback()（回滚当前事务）、close()（关闭)当前连接)。
Cursor对象是用于执行查询并获取结果的游标对象。
您可以在Python中使用`conn.cursor()`创建它。
其中“conn”是连接对象。
Cursor对象常用的方法和属性有：execute()（执行数据库查询或命令，从数据库获取结果到客户端）、fetchone()（获取结果集中的下一行）、fetchmany()（获取结果集中的下一行）、fetchall()（获取结果集中剩余的所有行）、close()（关闭当前游标对象）、rowcount（最近一次返回的数据行数）执行或受影响的行数字）。
事务是数据库理论中的一个重要概念，它是指访问和更新数据库的程序执行单元。
它具有原子性、一致性、隔离性和持久性的ACID属性。
在开发过程中，可以通过三种方式使用事务：优雅结束事务（`conn.commit()`）、异常结束事务（`conn.rollback()`）、关闭自动提交（设置`conn.autocommit）。
（假）`）。
使用Python实现MySQL数据库的增删改查等操作。
Python中用于操作MySQL数据库的模块有：对于Python2，它是“mysqldb”（“pip2installmysqldb”），对于Python3，它是“pymysql”（“pip3installpymysql”）。
本博客使用的环境为Python3.7、win10、PyCharm2018.3.5、pymysql0.9.2、MySQL5.6。
下面以具体代码的形式介绍如何用Python实现MySQL数据库的增删改查等操作。
Python的标准数据库接口是PythonDB-API，它为开发人员提供了数据库应用程序编程接口。
Python数据库接口支持大量数据库，让您选择适合您项目的数据库。
您可以通过访问Python数据库接口和API来查看支持的数据库的详细列表。
您需要为不同的数据库下载不同的DBAPI模块。
例如，如果您需要访问Oracle数据库和MySQL数据，则需要下载Oracle和MySQL数据库模块。
DB-API是一种规范，定义了一组必要的对象和数据库访问方法，为各种底层数据库系统和各种数据库接口程序提供一致的访问接口。
Python的DB-API实现了大多数数据库的接口，使用它，您可以连接到每个数据库并以相同的方式操作每个数据库。
PythonDB-API使用流程：什么是MySQLdb？PyMySQL是Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的库，Python2中使用mysqldb。
PyMySQL遵循Python数据库APIv2.0规范，并包含纯PythonMySQL客户端库。
如何安装MySQLdb在使用PyMySQL之前，您需要确保已经安装了PyMySQL。
PyMySQL下载地址：github.com/PyMySQL/PyMy...在连接数据库之前，请检查以下内容：验证数据库TESTDB（测试数据库）已经创建，打开MySQL客户端界面，输入密码和命令：检查数据库是否存在，然后开始创建TESTDB数据库，输入命令：重新输入第一步的命令，确认创建成功。
确保TESTDB数据库中存在EMPLOYEE（用于测试的测试表）。
输入以下命令：如果TESTDB数据库中不存在EMPLOYEE表，则可以创建EMPLOYEE表。
创建实例并执行结果。
（结果中可以看到Connection和Cursor对象创建成功。
）下面以具体的代码格式介绍如何实现添加、删除、修改、执行等操作。
使用Python查询MySQL数据库。
示例：1.连接数据库执行结果：参考代码：2.创建数据库表。
一旦建立了数据库连接，就可以使用execute()方法为数据库创建一个表，如下所示：：执行代码后，查看是否创建了表。
输入命令：执行结果：参考代码：3.数据库插入操作下面的示例使用SQLINSERT语句向EMPLOYEE表中插入一条记录。
输入查询语句，检查记录是否存在。
代码实现：执行结果：再次检查记录是否存在。
输入步骤1中的sql语句。
（可以看到插入的记录。
）参考代码：另一种写法：示例：下面的代码使用了变量：将参数传递给SQL语句。
3、数据库查询操作Python查询Mysql使用fetchone()方法获取单条数据，使用fetchall()方法获取多条数据。
一条数据。
示例：查询EMPLOYEE表salary字段中所有大于1000的数据：执行结果：参考代码：4.数据库更新操作更新操作用于更新数据表中的数据。
将EMPLOYEE表中的SEX字段设置为“M的AGE字段”。
此前，年龄为20岁。
代码实现：运行结果：4.更新年龄变更查询25，无5。
参考代码：5、删除操作删除操作用于删除数据表中的数据。
以下示例演示如何从EMPLOYEE数据表中删除AGE大于20的所有数据。
只有一项大于20，我们将其删除。
输入要运行的代码。
执行结果：您可以通过查看数据库表并重复第一步来参考执行事务的代码。
一致性。
事务必须具有四个属性：原子性、一致性、隔离性和持久性。
这四个属性通常称为ACID属性。
PythonDBAPI2.0事务提供两种方法：提交或回滚。
示例：在Python数据库编程中，对于支持事务的数据库，在创建游标时会自动启动一个不可见的数据库事务。
commit()方法执行游标上的所有更新操作，Rollback()方法回滚当前游标上的所有操作。
每个方法都会启动一个新事务。
错误处理DBAPI定义了一些数据库操作错误和异常。
下表列出了这些错误和异常。
最后，在QQ技术交流群里，整理了我10年软件测试生涯中收集的一些技术资料。
简历模块、各类求职模板、面试指南、自学项目等，如果您在学习或工作过程中遇到任何问题，群里的专家都会帮您解答。
群号798478386。
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