大資料分析必須用python嗎？
被大資料分析演算法刷屏的各種推薦 ，刷個抖音，被頻繁的推薦可能認識的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘寶閒逛，推送的都是你媽媽搜尋過的中老年大碼女裝；微博渾水，你多看了兩秒鐘“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博幾乎都是關於星座的....
我們之所以會被各種的推薦“刷屏”，都是因為企業越來越重視使用者體驗的結果，這 背後都依託於大資料分析作為技術支撐 ，從而提高了產品的使用者粘性，而BAT更是把大資料技術發展升級為集團級的長期發展策略。
其實，不只是BAT，很多大公司在招人時都會優先錄取資料分析技術的相關人才，我們都知道Python能做資料分析，但是問題的關鍵在於： 你想成為一個怎樣的資料分析師？
普通的資料分析，掌握的Excel、Python以及視覺化報表等技能，相信用不了多久，你就能觸碰到職業發展的天花板了， 職場競爭力也會慢慢落後於不斷深入學習的同事。
但只要你想 「再往上走一步」 ，成為大資料分析師，做一些有“技術含量”的事情，掌握Hadoop、spark以及資料探勘演算法等技術就變得不可或缺了。
那怎樣才能進階成長為 「大資料分析師」 呢？除了Python還需要掌握哪些具體的技能？在此，分享一份入門大資料分析的路徑。
到這兒你可能會感嘆， 大資料分析師僅僅比資料分析師多了個「大」字，要學習的東西就要多這麼多 。是的，不然大資料分析師的薪資會高麼多。不過我覺得是值得的，趁年輕多學點技能傍身，不斷挑戰自己，未來你會感謝現在拼命的自己。
對大資料【資料分析】以及人工智慧概念都是模糊不清的，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大資料學習qq群：458345782，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大資料講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大資料高階實戰實用學習流程體系 。從java和linux入手，其後逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相關知識一一分享！