如何与数据打交道?认识一下Python,mySQL和R-新东方前途出国

留学顾问沈麓

沈麓

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广州
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      如何与数据打交道?认识一下Python,mySQL和R

      • 研究生
      • 其他
      2025-05-27

      沈麓美国研究生广州

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      当今年代,数据与商业分析工具结合传统专业的应用已是大势所趋,那么我们就来看一下平时常听到的几种数据处理工具是怎么回事:

       

      工具‌                  ‌核心功能‌                                    ‌  应用场景‌

      Python                                     通用编程语言,配合Pandas/NumPy等库处理结构化数据                  数据清洗、统计分析、机器学习建模、自动化脚本开发

      MySQL‌            关系型数据库管理系统(RDBMS;                  结构化数据存储、SQL查询、事务管理、多表关联分析

      R语言‌            专注于统计计算与可视化的编程语言,                 假设检验、统计建模、学术研究、高质量数据可视化

                     内置丰富的数据分析包(如dplyrggplot2      

       

      技能组合分析(假设学生已会前两种)

      Python + MySQL

      已覆盖 ‌数据获取(SQL)→ 预处理(Python)→ 基础分析‌ 的完整链路,可胜任多数中小规模数据分析任务。

      ‌优势‌:自动化能力(如爬虫+ETL)、与AI/ML技术栈整合(如TensorFlow)。

       

       

      R语言补充方向‌

      ‌统计建模深化‌:混合效应模型、时间序列分析等复杂场景;

      ‌科研级可视化‌:ggplot2的图形精细化调整能力优于PythonMatplotlib

      ‌领域适配‌:生物统计、计量经济学等学术领域更依赖R生态。

       

       

      ‌学习建议(优先级排序)‌

      • ‌巩固Python高阶应用‌

      掌握PySpark(分布式计算)、SQLAlchemyPython与数据库交互)等进阶库;

      实践面向数据工程的代码架构(如Airflow调度流水线)。

      • R语言学习重点‌

      优先掌握 tidyverse‌ 生态(dplyr数据操作 + ggplot2绘图);

      对比Python实现差异(如R的向量化运算 VS Python的循环优化)。

      • ‌扩展工具链‌(根据职业方向选择)

      BI工具‌:Tableau/Power BI(商业报告自动化);

      ‌大数据平台‌:Hadoop/Spark(处理TB级数据);

      ‌云服务‌:AWS Redshift/Snowflake(云原生数仓)。

       

       

      ‌技能验证路径‌

      ‌证书‌:考取MySQL Professional认证、Python Institute PCAPR Consortium认证;

      ‌项目‌:用R重写Python项目(如Kaggle竞赛方案),对比性能与代码简洁性;

      ‌开源贡献‌:参与CRAN/RStudio包开发,强化技术影响力。

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