大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于怎么用python学习数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍怎么用Python学习数据分析的解答，让我们一起看看吧。
如何学python？
可以自学，也可以报一个。自学的话，有很多在线视频网站都提供python的直播和录播***，到知识点是比较零散的。
报培训班的话，可以进行系统的学习，建议按照python基础、python web、python大数据分析这样的路线进行学习。
想自学python数据分析，难不难？
首先，数据分析还是具备一定难度的，但是只要通过一个系统的学习过程，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学基本比较薄弱，也能够完成一些基本的数据分析任务，比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。
***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法，包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，***用Python来完成这些算法还是比较方便的，因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子：
由于Python语言自身语法比较简单，所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的，难点在于算法的学习，如何在不同的场景下选择不同的算法是重点问题。另外，学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解，不同行业对于数据分析维度有不同的要求，这些知识需要在工作中不断积累，在产业互联网发展的大背景下，行业知识是比较重要的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
学会Python numpy，Pandas这些工具的使用，这只是入门；
好点的数据分析师，对统计学，数学都有一定的熟悉，能熟练运用模型来对一堆数据建模分析。
Python数据分析学习
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想成为数据分析师学习流程是怎样的？
作为一名刚转行不久成为一名数据分析师且最近在一家相对可以的互联网公司的数据分析师来说，我觉得数据分析师学习流程有3个大的方面：1 数据分析工具的学习 2 数据思维的学习 3 数据分析的面试，接下来我就从这3个方向做出回答。
数据分析工具的学习：
python：如果你想做的师数据挖掘工程师，那python 得学好，如果只是像我一样仅仅是成为商业数据分析师，那学习最基础的掌握，numpy,pandas 就足够了。参考有《利用python进行数据分析》，《python基础教程》同样还有对应的官方网站，比如廖雪峰的python基础教程等，网上其实一堆，我开始就是用的廖雪峰的教程。
sql：sql我觉得是比较重要的，我面试的百分之70公司都会问关于sql 的问题。如果完全不会可以看一下《sql必知必会》，网上也有对应教程，可以去看一下菜鸟教程，里面基本包含了很多想学的东西。
excel/bi:[_a***_]人都会excel，数据分析的excel 主要涉及到钻取，***图等几个功能，其他的可能就是求中位数，差方那些函数，掌握这些基本的函数，exceL数据分析基本都会了。bi工具用的最多的就是他的可视化分析，市面上最多的就是powerbi ,tableau,finebi等。
数据思维
我的建议是先看一下对应的书籍，比如《增长黑客》，《精益数据分析》，《数据驱动：从方法到实践》，《如何用数据解决实际问题》，《统计学原理》，《概率统计》等，这些是我认为比较好的思维书籍。数据思维也是很重要的，一般面试官很多考察你解决问题的思路，比如漏斗分析，你怎么从数据中找问题等。
数据面试
我当时面试的时候，面试的主要是sql,还有数据思维，面试前主要在一些网站上实战看看自己的sql 能力过不过关（牛客网，leedcode等），或者基础的python 会不会，思维方向，大致就在我介绍的那几本书中。
到此，以上就是小编对于怎么用python学习数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于怎么用python学习数据分析的3点解答对大家有用。
