成为一名moba游戏数据分析师需要拥有什么能力、学历？
在计算机行业，除了大公司以外，并没有学历的硬性要求，主要看你个人的专业能力。学历对程序员来说只是一个加分项，公司会不会录用你，最终还是取决于技术水平。所以现在你的目标定在提升自己的能力上就好。
编程能力
想要做游戏数据分析师，编程能力一定要过关。你需要从很多比赛中提取数据，还要通过大量的计算去找到有价值的信息，这些事情让人去完成是很浪费时间的，也是很没有必要的。因此，你的编程能力一定要高，足以应付这些形形***的数据。
在数据分析中，python 和 R 语言比较受欢迎，我更推荐你掌握 Python，因为用的人更多，好用的库也更多。同时 J***a 最好也掌握，因为很多必要的库只有用 J***a 写的。
英语能力
因为 MOBA 游戏的数据分析需要大量的数据，所以你必须想办法去获取。这通常有两种方式，一种是通过***或者第三方给出的数据 API，例如 DOTA2 的 OpenDota API，可以从上面提取一场录像中的一部分数据，但是这些 API 一般都是国外做的，你想看懂就必须熟练掌握英语。
同时如果你想自己解析游戏的录像文件，就必须去 GitHub 上寻找分析录像的开源库，而那上面的开源库大多数也是国外做的，所以英语还是必须得好，这样才能看懂他们的说明文档，把这个代码为你所用。
项目经验
如果你想从事 MOBA 游戏数据分析的话，那你就可以自己完成一些分析的项目。首先从提取数据开始，从录像或者 API 中先获取各种游戏数据，例如击杀数、死亡数、伤害量等等。
提取完数据后，你的工作并没有结束，因为干巴巴的数据是说明不了问题的，需要你多多思考，怎么样才能让这些数据提供有价值的信息。比如说造成击杀的伤害量有多少，一个人承受伤害量和死亡次数的关系等等，这些二次处理后的数据能把游戏分析得更明白。
除了自己做，你还可以寻找一些实习。比如 Max+、捞月狗 等***数据分析公司，但是首先要强化一下自己的编程能力，最起码会一些基础，要不人家也不好招一个连基本能力都没有的实习生吧。
感谢你的阅读，欢迎在下方提出你的观点。
有哪些和飞鲸体育数据，sportsdt类似的数据公司？
国外的话，起步比较早，发展也比较成熟，包括有SportsRadar API, ESPN API, Rapid API, iSports等等，以此还有opta和whoscored等知名的大品牌。
isports api是一个在中国拥有20多年历史的老品牌。它涵盖了几乎所有的运动项目，涵盖了大部分主要和次要的联赛，包括实时***、排名、赛事、阵容、赛前指数、统计数据等等。凭借深刻的洞察力和一套完善的战略解决方案以及建议，isport成为全球70多个国家的3000多家公司的合作伙伴，是一个性价比较高的选择。
espn api和rapid api涵盖实时***、积分榜、比赛***、阵容、赛前指数、统计数据覆盖了大多数大、小联赛，他们建立了一个简单的逻辑架构来促进合作方的开发。
sportradar sports data api，主要提供美国体育运动的数据，如ncaa、板球、手球、橄榄球、足球、高尔夫、奥运会和***等等，覆盖范围包括60多个体育项目和390，000场比赛，价格比较合理。
国内的话，现在则主要有雷速体育，雷达体育，Sport DT，飞鲸体育数据等公司。
飞鲸体育数据，深耕体育数据领域十多年，数据准时性和实时性非常有保障，是最老牌的提供商之一，目前客户量和交易量都在国内领先。产品线一直不断丰富，除了传统的强项足球，还增加了篮球、网球、美式足球甚至赛车等，品类一直在不断拓展，他们为业内多家公司提供数据，其中包括球探网，***，新浪，懂球帝，一***，捷豹***等，最近还新增了***数据，质量比较有保证。
创冰DATA和同道伟业：数据主要覆盖国内的赛事，数据的覆盖面不算全面，基本专注足球的范畴。
纳米数据：雷速体育的B端产品，跟飞鲸体育的服务类似，增长趋势非常可观，发展非常迅速，是后起之秀，拥有包括百度、360、搜狗、懂球帝和部分门户网站等合作伙伴。提供足球、篮球、***等赛事数据，但是价格上面优势不明显。
如何利用python对物联网平台大数据进行分析与预测？
在过去几年中，对数据分析师和数据科学家的需求一直在快速增长。Python是用于数据分析最流行的语言，如果你想在数据字段中，您将工作可能需要学习Python(尽管R可以是一个伟大的选择。
像任何编程语言一样，Python需要花费一些时间来掌握。但是，如果您有动力并愿意学习一种新技能，那么就有很大的机会来满足就业市场对数据科学家的需求。数据科学领域充满了需要Python编程能力的工作。在2017年，IBM估计到2020年对数据科学专业人员的需求将增长28%。
了解Python是在包括工程，医学研究，人工智能，机器学习，汽车等行业的数据科学和其他编程工作中的一项关键技能。尽管学习数据科学似乎很漫长，但您可能会惊讶地发现，进入数据科学的Python的入门门槛实际上很低，尤其是与高回报相比。
为什么Python需求如此之高?
Python社区内部有个玩笑，说Python是所有功能的第二好语言。当然，最好的办法是主观的，但是Python非常灵活。这是最常见的- 数据的科学使用的语言(R是紧随其后)，并且它也经常在其他一些行业的使用。
其广泛普及的原因之一是它是处理数据时更易于学习和使用的语言之一。而且，***的是，对于雇主和数据科学家来说，不需要多年的学习时间即可掌握。
学习Python需要多长时间?
只要有适当的时间和奉献精神，您就可以在短短几个月内学习Python !
就像任何技能，你如何快速学习Python 是最终取决于你有多少时间和精力投入。虽然每个人都学会以自己的节奏。
大号等我们一起来看看一些是进入学习Python的，包括我们的事情原因，研究这种语言，为充分利用您的时间花费的技巧学习ING。
学习Python的三个原因如下：
1.自动执行任务
Python是一种通用的编程语言，这意味着每个人都有其中的某些东西。一旦你学习Python ，你就可以与大量数据集的工作很容易，如果那是你的事。如果需要，您将能够从Web上抓取数据并访问API。如果您定期使用电子表格软件，则可以使用它来增强Excel中的工作。您将能够自动执行各种任务。
独自学习自动化任务的能力非常强大，因为您的时间很宝贵!机器人从互联网发送您的电子邮件，并获取数据。
您更有可能开始为您所工作的人员和公司寻找创造性的解决方案。当您学习Python时，您实际上是在学习一种基于识别和预测模式的新语言-当您找到模式时，您将能够以对您的专业，行业和行业产生重大影响的方式交流这些发现。
2、你可以打动你的老板
学习Python也是在工作中留下深刻印象的好方法(或获得您一直渴望的升职)。
对于那些无法编写代码的人来说，编程能力有时似乎是一种超能力。编程使您能够利用自己的知识并增加输出。有了它，您可以在相同的时间内完成十倍的工作。
正如上面提到的，当你学习Python，你就能够迅速地收集数据，并“翻译”本身的数字现实世界的解决方案。
例如，在商业环境中，你可以通过做这样的事情增值网页抓取，发送国际的邮件自动，甚至分析供应链的生产找到错失机会的成本节约和/或质量控制。
如果您的老板提到了解数据科学可以帮助您朝着职业目标迈进，那么可以帮助您在线学习Python的自定进度课程可能是平衡职业和个人发展的理想方法。
3、创造就业机会
如果你寻找一个全新的职业生涯或许不会满足的感觉在你目前的工作位置，你来对地方了。
对Python程序员的需求从未如此高，尤其是在数据科学领域。数据科学是一个有益的领域，它的报酬非常高。典型的入门级数据分析师的薪水约为65,432美元， 数据专家的薪水每年可高达10万美元以上。
这些机会有时可以远程获得，因此您可以在中国公司的任何地方工作，而不必局限于中国。数据科学是一个相对较新的领域，随之而来的是现代雇佣实践。强调了解您的技术并能够取得成果的速度正在放缓，开始变得比对4年制学位和走廊上的办公室的需求更为重要。
我们已经看到许多校友在完成数据科学道路后找到了有意义的职业(无论是在办公室还是在远程)。实际上，我们的课程旨在帮助您精疲力尽地找到工作。您将拥有处理现实世界数据的经验，以及充满完成数据科学项目的投资组合。
对于许多人力***办公室评估您的简历，这可能比学位要重要得多。
学习Python的技巧
如果你是在自己的学习的Python，肌酐已经时间管理习惯将是非常有益的-特别是如果你想学习Python宜早不宜迟。虽然5个小时似乎很适合您本来很忙的 每周***，但对于那些从事全职工作或有完整的学习承诺的人来说，这是非常可实现的。
您可以通过以下几种方式找到业余时间：
1、提前30分钟设置闹钟
您每天可以拨出时间学习Python 的最佳时间是早晨。
从生物学上讲，您最好，最有生产力的时间是每天的前两个小时左右。您不想牺牲任何睡眠，但是您可能想早点睡觉，这样您就可以参加培训，全职的学习这个课程。
当然，这是一个承诺。但是，如果您在前一天晚上放下衣服，准备好喝杯咖啡，并且已经知道要处理Python的哪些方面，那么会容易一些。大数据分析为什么要学习
Pythonaaa-cg***.cn/data/2328.html告诉自己，只有花30分钟时间学习Python并养成习惯，您才能看电话或电子邮件!
他火候和保存在你的职业生涯的进步将是值得额外的努力。另外一项好处是，当您的一天取得良好的开端时，您会感到特别健康。
您甚至可能会让自己感到惊讶-许多人认为他们只是“不是早起的人”，他们每天晚上睡足后才发现，改变工作时间并养成一些健康的习惯就可以了。
这感觉很酷说， “ 我彻夜未眠编码。”
但是在很多时候，我们高估了我们的生产力- 当您感到疲倦时，您做不到的工作或保留的信息也不多。当您以崭新的眼光看待数字时，您可以更好地吸收所学内容!
2、利用安静的星期六早上
我们已经看到，每天练习是学习Python 的最佳方法。对于掌握数据科学原理的学生，最快的时间是周末。
尽可能保持一致很重要，但有时生活会受到阻碍。那就是周末。如果您每天的上午5点至下午6点完全被预订，则可以在周末加班，保持自己的正常行驶。
此外，这是在专门用于学习python的空间中找到不间断时间的好方法。将它与有意义的东西联系起来- Python学习时光值得期待!
要记住的一件事： 每天学习两个小时要比周末一天学习10个小时好得多。如果您在一周内还有其他承诺，那么与每天只看一次Python材料相比，即使每天早上1 0分钟也会有所不同。
3、python社区
加入Python开发人员社区将帮助您继续朝着学习Python的目标迈进。
如果您每天花几分钟时间进行连接，那么当您进入工作市场时，您将以新技能和新网络来完成课程!
5.竞争数据科学比赛
你可以提交Python脚本来查找给定数据集的最佳拟合模型。
6.阅读Python书籍
有许多针对Python的一般和特定应用程序编写的指南，并且只要您不介意滚动数字副本，就已经着重强调了一些无需支付一毛钱即可阅读的指南。
准备好以自己的速度学习Python了吗?
所有的数据科学家都有在整个过程中对他们有帮助的提示和技巧。有些人可能会夸耀他们仅在一个月内就学习了Python，而另一些人则需要花费几年的时间才能达到所需的精通水平。
对自己保持谦逊，并让自己有时间以最适合自己的速度学习Python。最好花一些额外的时间，而不要匆忙处理所有事情，而不要在基础上打下坚实的基础!
在Python基础知识上有很好的指导会帮助您自动化生活和工作，在当前工作中表现出色，甚至允许您输入新的知识。
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