语言教学活动分析,语言教学活动分析怎么写

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于语言教学活动分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍语言教学活动分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 想做数据分析是学python还是学大数据？
2. 大数据分析需要学习什么？

想做数据分析是学python还是学大数据？

个人认为没什么冲突。

1.Python目前的使用基本排名前四，而数据分析需要的是数据整理以及数据库等东西。跟学习Python影响不是很大，而且学习Python比学习C++，JAVA等简单一些。

2.学习什么软件只是作为工具而言，主要学习的是借用工具处理问题的方法。所以关于学什么，其实你自己已经有一些答案。

数据分析不是只分为Python和大数据，这个行业其实不只是表面上那么简单，除了基本的软件需要掌握以外，还需要有一定的分析能力，数据分析重在分析。

比较基础的软件有Excel、MySQL、Python、BI等等，想要入行的话建议从这些基本的开始学，打好基础，慢慢培养数据分析思维，增强数据分析能力。

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。

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。

如果单纯的做数据分析，可以先学习python，在数据量不是特别大的情况下，python是完全有能力完成大部分分析需求的。如果遇到数据量特别大的情况，如十亿级以上，这个时候python处理起来可能就有些吃力，这个时候需要借助大数据来进行处理，比如spark生态圈，但是现在spark生态圈是支持python语言的，所以基础还是python。只有打牢基础，在平时使用是才能得心应手。

大数据分析需要学习什么？

1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的知数学知识背景。

2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门道。

3、至少能够用Acess等进行数据库开发；

4、至少掌握一内门数学软件：matalab，mathmatics进行新模型的构建。

5、至少掌握一门编程语言；

6，当然还要其他应用领域方面的知识，比如市容场营销、经济统计学等，因为这是数据分析的主要应用领域。

1、基础科学的能力

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

2、使用分析工具的能力

数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。

3、掌握编程语言的能力

不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。

4、逻辑思维的能力

逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

到此，以上就是小编对于语言教学活动分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于语言教学活动分析的2点解答对大家有用。

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