Python和大数据为什么融合？

1、升级、抢占先机,课程一步到位，抢占先机

90%的数据分析师后续成长晋升都是需要掌握大数据相关技术的，数据开发岗位(大数据工程师)将近一半的内容是对数据进行提取、处理、甚至分析、挖掘——这就和数据分析师的工作内容高度重合。

2.市场需求决定

无论是大小数据，在数据处理开发方面是有共性，企业中对数据处理的需求，既有小规模数据集，也有海量数据集，而我们的全场景的数据分析处理，不管数据量是大还是小。

3.首先从工作内容上看

1)数据分析师角度

互联网;金融/投资/证券/咨询;计算机软件;快消，这四大行业对数据分析人才的需求占比高达90%。这90%的数据分析师后续成长晋升都是需要掌握大数据相关技术的，原因很简单，这四个行业的数据是每时每刻都在不断的持续累积的，数据量日益膨胀。今天我们用excel就搞定了，明天我们得用sql+python，后天我们得用使用大数据平台了。

数据量一直不断增加，我们的课程一步到位，抢占先机。

2)数据开发(大数据工程师)角度

过去大数据平台搭建和组件开发、平台的维护工作，占到大数据工程师日常工作的一半以上。随着时间推移，技术不断完善，如今大数据工程师更多的工作是基于大数据平台开发长期运行的应用程序(代码)，那么这些应用程序中，有将近一半的内容是对数据进行提取、处理、甚至分析、挖掘——这就和数据分析师的工作内容高度重合了，所以大数据工程师也需要掌握Python、Pandas、数据分析模型、数据挖掘等技能，以应对岗位需求的变化。

4.我们再从企业的角度来看

Python生态圈中很重的一环就是做数据处理开发，大数据的本质是海量数据的处理。所以两者之间在数据处理开发方面是有共性的。

企业有海量数据需求的时候，大数据技术栈是完美的解决方案，企业也都会有一定的小规模数据处理需求，而单纯的大数据技术栈并不包含这一部分。

企业中对数据处理的需求，既有小规模数据集，也有海量数据集。那么，如果我们学员的技术栈涵盖了小规模数据集处理的方方面面，也涵盖了大规模数据处理的技术体系，那么对于企业来说是非常有价值的。从过往的就业数据也可以看出，Python学员懂得一定大数据技术，往往会获得更高的薪资。大数据学员如果懂得一定的Python数据开发技能，同样也会受到企业的青睐。所以，这是市场需求决定的，也是当下国家数字经济发展，以数据为主体的未来新经济模式中所需要的。

Python+大数据开发课程，就是补全了开发人员在数据处理上的短板，可以适应全场景的数据分析处理，不管数据量是大还是小，都有合适的技术体系去处理这些需求。