数据分析与挖掘工程师，有必要掌握网络爬虫技术吗？

谢请！

目前在不少大数据团队中，数据分析和数据挖掘工程师通常都有明确的分工，数据采集往往并不是数据分析和挖掘工程师的任务，通常做爬虫的是大数据应用开发程序员或者是数据采集工程师（使用爬虫工具）的工作任务。但是对于数据分析工程师来说，掌握爬虫技术也是一个比较普遍的现象，原因有以下几点：

第一：数据分析师往往都会使用Python，而爬虫是Python比较擅长的开发内容。不少数据分析师在学习Python开发的时候都做过爬虫开发，其实不少Python程序员都会使用Python做爬虫，这是学习Python比较常见的实验。

第二：方便。不少数据分析工程师在学习的时候都会自己找数据，而编写爬虫是找数据比较方便的方式，所以很多数据分析工程师往往都会写爬虫。我在早期学数据分析的时候就是自己写爬虫，这是一个比较普遍的情况。

第三：任务需要。现在不少团队针对小型分析任务往往会交给一两个人来完成，这个时候往往既要收集数据、分析数据，还需要呈现数据，这种情况下就必须掌握爬虫技术了。这种情况在大数据分析领域是比较常见的，当然也取决于项目的大小。看一个使用Numpy和Matplotlib做数据分析呈现的小例子：

目前市场上已经有很多成熟的爬虫软件了，我觉得在你尝试学习爬虫技术之前，你至少先应该尝试一下，毕竟爬虫对于你只是工具，如果爬虫工具可以满足你的需求，那么你完全没必要自己再去重复造轮子，把更多的精力放到自己的主业上。

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还是有必要掌握的，网络爬虫主要任务是做数据采集，如果数据分析师可以从源头上解决数据来源的问题，也并非不好。技多不压身，多学点技术，总是好的

有必要掌握。

1. 爬虫是一门很基础的技术，有数据分析和挖掘工程师的底子两三天就会掌握。

2.现在企业数据分析相关的实习生，部门领导都会给爬虫任务练手。

3.Python

适当掌握网络爬虫，还是有必要的

一，爬虫不是很难，而且python比较擅长

掌握requests库、lxml库（或beautifulsoup4库）

爬虫被封，从设置ua和代理角度思考

学习一些动态网页抓取方式，一般用webdirver或者PhantomJS，不过不久将来将是Puppeteer

　　您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?

　　这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!

　　“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。

　　我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。

　　好吧，将它们分开很容易!

是很有必要的。首先说一下不管是做数据分析与挖掘工程师，首先我们需要具备的能力或者说是市场价值的应该有，能够独立开发爬虫系统，能够独立开发搜索系统，能够完成实时数据采集和存储以及计算及商业应用。

爬虫：主要是做数据采集用的，目前针对数据分析也好还是挖掘工程师也好，需求是很多的。其实爬虫不用特别花精力去学习的，都是一个套路，你会了熟悉了，也就精通了。

数据挖掘：主要是对数据进行处理，这个需要对数据有预处理还有常见的数据建模，也就是分类，聚类，关联分析和时序。

机器学习的话主要是针对人工智能这一类，需要对算法研究比较深入，要求学历相对高一些。并且要深入研究传统机器学习算法，神经网络算法等。

下面一张图了解一下，合格的数据分析或挖掘工程师，你需要掌握的知识点有什么？

首先感请

数据分析师不用掌握网络爬虫技术，但是挖掘工程师需要掌握爬虫技术。爬虫技术是数据挖掘的必要技能和吃饭的工具。但是数据分析师是针对数据挖掘，是挖掘的成果，进行进一步的筛选和整理。无需掌握爬虫技术。但是如果一般掌握了网络爬虫技术的工程师身兼数据分析和挖掘工作双重岗位的。也就是意味着一人多用是最常见的可能性，所以经常就是程序员加班，还有一人多用是，在所有科技公司都是常见的现象。