本文目录一览：
- 1、python培训都学哪些知识？
- 2、青少儿编程中的Python是什么？ 小学生能看懂吗？
- 3、为什么从事大数据行业，一定要学习Python?
- 4、有哪些让人惊艳的数据可视化工具？
- 5、大数据研究常用软件工具与应用场景
- 6、echarts如何显示.mat文件
python培训都学哪些知识？
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Python培训知识具体如下：
1、Python核心编程：主要是学习Python语言基础、Linux、MySQL。前期学习【Python编程语言】基础内容，中期主要涉及OOP基础知识，学习后能处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想，以及了解什么是数据库以及相关知识。
2、学习全栈开发：学习Web编程基础、Flask框架和Django框架等。主要是前端网站开发流程。
3、人工智能：主要是学习数据分析、机器学习、深度学习。能够学到人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架进行项目开发，深入理解算法原理与实现步骤。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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青少儿编程中的Python是什么？ 小学生能看懂吗？
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少儿编程中的Python具体介绍如下：
python是一种计算机编程语言，是人工智能时代的语言。一开始，被设计用于编写自动化脚本，但是现在随着版本的不断更新和其他功能的添加，python在一些大型开发中得到了广泛的应用。Python作为儿童学习编程必备的课程之一，起着重要的作用。python的语言形式与自然语言相似，语法简洁。此外，python具有很强的可读性，因此学生可以很容易地理解。python语言非常强大，无论是桌面应用程序、web开发、人工智能、大数据处理等都会涉及到。学少儿编程可以提高孩子逻辑思维、专注力！
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为什么从事大数据行业，一定要学习Python?
你好，这主要是因为Python在处理大数据方面有着得天独厚的优势。
以后您如果再遇到类似的问题，可以按照下面的思路去解决：
1、发现问题:往往生活在世界中，时时刻刻都处在这各种各样的矛盾中，当某些矛盾放映到意识中时,个体才发现他是个问题，并要求设法去解决它。这就是发现问题的阶段。从问题的解决的阶段性看，这是第一阶段，是解决问题的前提。
2、分析问题:要解决所发现的问题，必须明确问题的性质，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他们之间有什么关系,以明确所要解决的问题要达到什么结果，所必须具备的条件、其间的关系和已具有哪些条件,从而找出重要的矛盾、关键矛盾之所在。
3、提出假设:在分析问题的基础上，提出解决问题的假设,即可采用的解决方案,其中包括采取什么原则和具体的途径和方法，但所有这些往往不是简单现成的，而且有多种多样的可能。但提出假设是问题解决的关键阶段，正确的假设引导问题顺利得到解决,不正确不恰当的假设则使问题的解决走弯路或导向歧途。
4、校验假设:假设只是提出n种可能解决方案,还不能保证问题必定能获得解决，所以问题解决的最后一步是对假设进行检验。不论哪种检验如果未能获得预期结果，必须重新另提出假设再进行检验，直至获得正确结果，问题才算解决。
有哪些让人惊艳的数据可视化工具？
作为一名数据分析师，一提到数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是数据，一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据，却不知道如何去可视化。
市面上有相当多的可视化工具，绝对能够挑花你的眼，但这些大多是门槛比较高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不说，它们在技术层面上确实做的很牛逼，也很成熟。但是 针对的使用人群也比较单一 ，就是程序员。
个人觉得在大数据时代，数据的使用是会越来越普及的，现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事， 只有大家都能轻松上手，才能真正实现数据价值最大化。
所以站在这个角度上说，想给大家推荐几款人人可用，能够快速给数据赋能的可视化工具。
数据可视化的目的？
在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题，你需要用这些数据可视化的工具来做什么，实现什么目的？
首先要明确数据分析是需要以 自我需求为导向 的，抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。
我们可以将他们分类为：
基于这一假设，开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。
一、个人自助式分析
1、FineBI
简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、 探索 性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是 个人版免费。
主要优点是可以实现自助式分析，而且 学习成本极低 ，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。
在综合性方面，FineBI的表现比较突出， 不需要编程 而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择。
2、python
本来没想把python放进来的，毕竟python这种脚步语言学习起来是 比较麻烦 的，但是最终考虑还是python太强大了，数据分析可视化只是python的一小部分应用方向，如果你不想敲代码的话，建议忽略这一节。
其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。
3、Tableau
Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具，个人感觉主打的是：人人都会用的数据分析工具，通过简单的图形化操作（类似Excel）就可以得出自己想要的分析结果。
原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集，对数据集进行分析。这对数据集的 完整性有很高的要求 。
二、指标监控型报表
1、FineReport
可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的 日常报表平台 。
尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是FineReport。推荐他是因为有两个高效率的点：
三、动态数据可视化
一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表，它是由百度团队开源的。
在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示，一般来说数据请求过程如下：
通常都是用 Jsp+Servlet+Echarts 来实现动态数据可视化的。
您的问题非常好，很高兴结合工作实践回答您的问题。
数字经济下半场，数据将成为新的石油，云计算提供强大的算力引擎，而5G则为更高速、更低延时的信息就速公路（当然，后面必然还会有6G，nG，包括可能大力发展的卫星通信）
2020年伊始，中央六次点名新基建，中央六次点名新基建，4月20日，国家首次明确新基建范围，其中，数据中心建设，被列为算力基础设施之一。
数据，已经在不断成为重要的资源，从国家到企业，都将视之为新兴战略资源，不断积累、加工、挖掘，产生新的生产力，在已经到来的智能经济时代，各国不断从数据大国走向数据强国，将是一个持久的命题与实践。
回到本题。正因为数据越来越重要，数据蕴含的价值越来越得到共识与重视，所以，不论是企事业单位还是个人，对数据的可视化需求将越来越多，用数据来分析，基于数据来决策，甚至进行预测、智能模拟。
这几年，除了国外以款数据可视化平台，国内相关系统平台也发展迅速。笔者2019年基于公司BI项目建设，对市场上主流的几款BI工具如永洪、亿信、帆软、金蝶数据魔方等进行了选型。最终选型了市场占有率及品牌口碑较好的帆软FineReport、FineBi10.0，经过一年多的建设，平台运行良好、稳定，开发敏捷。
另外，近年来，python不断兴起，其数据抓取、处理能力异常强大，有条件的企业或个人，也可以利用python及其开源的django、matplotlib等架构库，自行开发可视化系统工具，保持利用最新的技术迭代。这是笔者强烈推荐的方式。
以上，就是个人的一点体会，谨以分享，供您参考，共同学习，天天向上。
说到可视化工具，值得一提的就是 图扑软件 Hightopo 的 HT for Web （2D/3D） 编辑器 。
独创的自定义格式矢量渲染引擎，从底层设计就追求极致的性能，所有组件皆可承受上万甚至几十万以上图元量，上万的表格数据、网络拓扑图元和仪表图表承载力，更好的适应了物联网大数据时代需求。可以用于业务数据的快速呈现，制作仪表板，也可以构建可视化的大屏幕。各种多维数据库，广泛应用于企业级。
数据可视化技术 的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。
大数据研究常用软件工具与应用场景
大数据研究常用软件工具与应用场景
如今，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。
工欲善其事，必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力， 也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。
然而，现实情况的复杂性决定了并不存在解决一切问题的终极工具。实际研究过程中，需要根据实际情况灵活选择最合适的工具（甚至多种工具组合使用），才能更好的完成研究探索。
为此，本文针对研究人员（非技术人员）的实际情况，介绍当前大数据研究涉及的一些主要工具软件（因为相关软件众多，只介绍常用的），并进一步阐述其应用特点和适合的场景，以便于研究人员能有的放矢的学习和使用。
基础篇
传统分析/商业统计
Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。
Excel 作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。这两年Excel在大数据方面（如地理可视化和网络关系分析）上也作出了一些增强，但应用能力有限。
SPSS（SPSS Statistics)和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析（如回归、方差、因子、多变量分析等）处理。
SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析
SAS 功能丰富而强大（包括绘图能力），且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。
上述三个软件在面对大数据环境出现了各种不适，具体不再赘述。但这并不代表其没有使用价值。如果使用传统研究方法论分析大数据时，海量原始数据资源经过前期处理（如降维和统计汇总等）得到的中间研究结果，就很适合使用它们进行进一步研究。
数据挖掘
数据挖掘作为大数据应用的重要领域，在传统统计分析基础上，更强调提供机器学习的方法，关注高维空间下复杂数据关联关系和推演能力。代表是SPSS Modeler（注意不是SPSS Statistics，其前身为Clementine）
SPSS Modeler 的统计功能相对有限, 主要是提供面向商业挖掘的机器学习算法（决策树、神经元网络、分类、聚类和预测等）的实现。同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘。不过就处理能力而言，实际感觉难以应对亿级以上的数据规模。
另一个商业软件 Matlab 也能提供大量数据挖掘的算法，但其特性更关注科学与工程计算领域。而著名的开源数据挖掘软件Weka，功能较少，且数据预处理和结果分析也比较麻烦，更适合学术界或有数据预处理能力的使用者。
中级篇
1、通用大数据可视化分析
近两年来出现了许多面向大数据、具备可视化能力的分析工具，在商业研究领域，TableAU无疑是卓越代表。
TableAU 的优势主要在于支持多种大数据源/格式，众多的可视化图表类型，加上拖拽式的使用方式，上手快，非常适合研究员使用，能够涵盖大部分分析研究的场景。不过要注意，其并不能提供经典统计和机器学习算法支持， 因此其可以替代Excel, 但不能代替统计和数据挖掘软件。另外，就实际处理速度而言，感觉面对较大数据（实例超过3000万记录）时，并没有官方介绍的那么迅速。
2 、关系分析
关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点（比如信息传播图、社交关系网等），其本质计算的是点之间的关联关系。相关工具中，适合数据研究人员的是一些可视化的轻量桌面型工具，最常用的是Gephi。
Gephi 是免费软件，擅长解决图网络分析的很多需求，其插件众多，功能强且易用。我们经常看到的各种社交关系/传播谱图, 很多都是基于其力导向图（Force directed graph）功能生成。但由于其由java编写，限制了处理性能（感觉处理超过10万节点/边时常陷入假死），如分析百万级节点（如微博热点传播路径）关系时，需先做平滑和剪枝处理。 而要处理更大规模（如亿级以上）的关系网络（如社交网络关系）数据，则需要专门的图关系数据库（如GraphLab/GraphX）来支撑了，其技术要求较高，此处不再介绍。
3、时空数据分析
当前很多软件（包括TableAU）都提供了时空数据的可视化分析功能。但就使用感受来看，其大都只适合较小规模（万级）的可视化展示分析，很少支持不同粒度的快速聚合探索。
如果要分析千万级以上的时空数据，比如新浪微博上亿用户发文的时间与地理分布（从省到街道多级粒度的探索）时，推荐使用 NanoCubes（）。该开源软件可在日常的办公电脑上提供对亿级时空数据的快速展示和多级实时钻取探索分析。下图是对芝加哥犯罪时间地点的分析，网站有更多的实时分析的演示例子
4、文本/非结构化分析
基于自然语言处理（NLP）的文本分析，在非结构化内容（如互联网/社交媒体/电商评论）大数据的分析方面（甚至调研开放题结果分析）有重要用途。其应用处理涉及分词、特征抽取、情感分析、多主题模型等众多内容。
由于实现难度与领域差异，当前市面上只有一些开源函数包或者云API（如BosonNLP）提供一些基础处理功能，尚未看到适合商业研究分析中文文本的集成化工具软件（如果有谁知道烦请通知我）。在这种情况下，各商业公司（如HCR）主要依靠内部技术实力自主研发适合业务所需的分析功能。
高级篇
前面介绍的各种大数据分析工具，可应对的数据都在亿级以下，也以结构化数据为主。当实际面临以下要求： 亿级以上/半实时性处理/非标准化复杂需求 ，通常就需要借助编程（甚至借助于Hadoop/Spark等分布式计算框架）来完成相关的分析。 如果能掌握相关的编程语言能力，那研究员的分析能力将如虎添翼。
当前适合大数据处理的编程语言，包括：
R语言——最适合统计研究背景的人员学习，具有丰富的统计分析功能库以及可视化绘图函数可以直接调用。通过Hadoop-R更可支持处理百亿级别的数据。 相比SAS，其计算能力更强，可解决更复杂更大数据规模的问题。
Python语言——最大的优势是在文本处理以及大数据量处理场景，且易于开发。在相关分析领域，Python代替R的势头越来越明显。
Java语言——通用性编程语言，能力最全面，拥有最多的开源大数据处理资源（统计、机器学习、NLP等等）直接使用。也得到所有分布式计算框架（Hadoop/Spark）的支持。
前面的内容介绍了面向大数据研究的不同工具软件/语言的特点和适用场景。 这些工具能够极大增强研究员在大数据环境下的分析能力，但更重要的是研究员要发挥自身对业务的深入理解，从数据结果中洞察发现有深度的结果，这才是最有价值的。
以上是小编为大家分享的关于大数据研究常用软件工具与应用场景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
echarts如何显示.mat文件
echarts是百度研发的一款开源的JS图表库，提供商业产品常用图表，底层基于ZRender（一个全新的轻量级canvas类库），创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。
matplotlib是一个python的2D绘图库， tries to make easy things easy and hard things possible。纸笔工具，只需要简单几乎命令就可以实现可视化。
两者相比较而言，都提供了丰富的demo,可以照着样例直接套用，简单修改即可满足个性化使用。echarts更便捷快速，可视化效果绚丽高大上；matplotlib更随心，可发挥创造空间更大。
