Python數(shù)據(jù)分析要學(xué)哪些東西
要學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析,主要學(xué)習(xí)以下內(nèi)容:
1、Python編程語言:學(xué)習(xí)Python編程語言的基礎(chǔ)知識,包括變量、數(shù)據(jù)類型、條件語句、循環(huán)語句、函數(shù)、模塊、包等。
2、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法:了解常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,如列表、字典、集合、遞歸、排序、查找等,可以幫助你更高效地處理和分析數(shù)據(jù)。
3、數(shù)據(jù)庫:了解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如MySQL、PostgreSQL)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如MongoDB、Redis)的基本知識,以及SQL語言的基礎(chǔ)。
4、數(shù)據(jù)可視化:掌握數(shù)據(jù)可視化的基本概念和常用工具(如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等),可以更直觀地展示數(shù)據(jù)。
5、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ):掌握基本的統(tǒng)計學(xué)知識,如概率、假設(shè)檢驗、回歸分析等,可以幫助你更深入地理解數(shù)據(jù)。
6、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ):了解機器學(xué)習(xí)的基本概念、算法和工具(如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等),可以幫助你構(gòu)建預(yù)測模型和分類器,從而進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。
7、其他工具和技術(shù):如NumPy、Pandas、Jupyter Notebook等。
需要注意的是,Python數(shù)據(jù)分析是一門綜合性較強的學(xué)科,需要學(xué)習(xí)多方面的知識。建議在學(xué)習(xí)時結(jié)合具體項目實踐,更容易掌握相關(guān)技能。
學(xué)Python數(shù)據(jù)分析后能干嘛
學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析后,您可以在許多不同的領(lǐng)域找到工作,如數(shù)據(jù)科學(xué)、商業(yè)智能、金融、醫(yī)療保健、社交媒體、互聯(lián)網(wǎng)搜索等等。以下是一些您可以從事的職業(yè):
數(shù)據(jù)分析師,數(shù)據(jù)科學(xué)家,業(yè)務(wù)分析師,商業(yè)智能分析師,數(shù)據(jù)工程師,機器學(xué)習(xí)工程師,量化分析師,金融分析師,數(shù)據(jù)可視化專家,互聯(lián)網(wǎng)搜索工程師,
在這些職業(yè)中,您將會使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)等工作。