大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据统计学习感受的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python数据统计学习感受的解答，让我们一起看看吧。
python基本统计值计算总结？
用max()和min()，sum()求和，len()求个数。总和除以个数就是平均值。 举个例子，一列数字 a = {1, 2, 3, 10, 0, 88, 99} print(max(a)) print(min(a)) print(sum(a)/len(a)) 结果就是 99 0 29.0
python统计数字和小写字母？
python统计字符串中字母个数
例如：输入“254h!%he”，输出：数字=3，字母=3，其他=2
方法：
①首先用“str_count = 0”定义字母的字符初始个数为0
②接着遍历字符串，判断字符串内各字符的类型，并将字母个数累加；
③最后用“print(‘字母 = %d’ %(str_count))”输出字母个数结果即可。
数字初始个数
1
python数据分析师的就业前景如何？
未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。
（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。
（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向
未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如Excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向
说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，
根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的，一方面数据分析本身的应用场景会越来越多，另一方面Python语言在人工智能领域也有比较广泛的应用，所以Python数据分析师的发展空间也比较大。
如果要走Python数据分析师的发展路线，应该从以下三个方面来提升自身的职场价值：
第一：注重新技术的学习。数据分析技术是当前技术迭代速度比较快的领域，所以数据分析师一定要紧跟技术发展趋势，尤其要注重算法相关知识的学习。从大的技术方面来看，当前数据分析的方式主要基于统计学和机器学习，机器学习在数据分析领域的发展潜力还是比较大的，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，所以一定要重视机器学习相关知识的学习和深入。
第二：重视平台的价值。数据分析师要想提升自身的职场价值，除了要进行技术提升之外，还要从工作效率方面入手，而提升工作效率比较有效的方式就是合理利用平台。产业互联网时代一定是平台化时代，数据分析作为大数据平台的重要功能，必然会得到平台大量的支撑，所以数据分析师一定要重视技术平台的运用。
第三：重视行业知识的积累。数据分析师对于行业知识的要求是非常高的，要想让数据分析在行业领域发挥出更重要的作用，数据分析师一定要能够在立足行业的基础上进行技术选型和应用。
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[_a***_]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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
未来就业前景还是很不错的，但是越往后发展，综合能力要求越来越高。从目前来看，数据分析师往后将分化成2个大的方向：（1）偏技术方向，掌握更多的大数据技术如Python、r语言等，更全面的数据分析及可视化的工具如excel、spss\sas、tableau等BI工具，精通数据分析及可视化的实现过程、擅长程序语言。（2）偏应用/业务方向，掌握更多的业务知识、管理知识、商业知识，对数据本身具备远大的洞察力、对数据的价值认知深刻，精通于数据产品化、商业化、数据变现等 没有好坏、高低，只有更适合自己潜质的方向
说了这么多，想做高薪且未来前景好的Python数据分析师还有有真正的技术和充足的知识才行，毕竟企业招人最看重的还是技术，而不是空口说白话，
根据我的了解，百战程序员学习出来的Python学生就业都很不错，据说是百分之70-80的就业率，因为百战程序员的Python是从0开始学习的，一直会学到项目实操等等这些，可谓是实打实的教学方式，有兴趣的小伙伴可以去了解下
学数据分析怎么样呢？
大数据时代下，数据分析是热门，这是现在也是以后能够服务于社会发展的重要产业，至于就业，三百六十行你只要精于一行就能在社会立于不败之地，这里要重点突出这个“精”字，再好的方向你也要学的好，数据分析学得好了，那必然不愁就业。
市场需求：
麦肯锡报告显示，2018年大数据人才缺口在140000到190000之间，对于如何利用大数据做决策的数据分析岗位缺口将达150000！从国防部、互联网公司到金融机构，到处需要大数据来创新驱动，数据分析岗位薪酬也非常高，成为目前最有潜力的职业选择之一。
薪资水平：
因为人才缺口的逐渐加大，数据分析师的薪资水平也在逐年水涨船高。就连刚刚踏出校园的大学毕业生，数据分析的新手年入十万也只是行业内的一般水平。
企业对技能需求可总结如下：
会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示
数据分析有很多个目标方向，各行各业都需要，但有一点是共同的——高门槛。
你需要对时下本行业的消费情况，客户，潜在客户，未来走向等等一系列做出推算，这需要浏览海量的数据，按照公式推导出符合逻辑的推演模型，可能还要承担相应的后果。
所以你需要精通，记住是精通!博弈论，微积分，逻辑学，宏观经济学,社会工程学，两门以上的外语。
此外，你还必须对时政很敏感，有细微之处见真章的见识，广泛的兴趣爱好和人脉，以及最重要的，实战经验，不会有任何一家大型企业找一个只会纸上谈兵的理论者。
这个问题比较模糊，不知题主是针对学习数据分析的路径还是数据分析就业还是其他。
先就数据分析的路径来说，首先要接触数据，通过Excel，Sql，R，Python等等工具去将数据分成不同维度，结合具体需求进行规律总结，或者可视化。随着数据的量级变大，数据感的增长可以逐渐实现建模，预测。不同领域对工具的要求不同，如果是互联网行业，会运用到SQL，Python较多，而金融行业通常是R和SPSS，SAS。
就业来说，因为互联网兴起，以及电商普及，数据分析人才各个公司都需要，且如果观察一下招聘网站，主要分布在北京上海杭州广州等城市。而数据分析的职业发展可以根据个人兴趣和实际情况，基本从数据分析师的青铜到王者需要2-3年。
零基础数据分析
对于这个问题，我将拆分为三个方面，行业前景、必备技能以及工作求职。
首先，就行业而言，数据分析岗位是工作中最核心的竞争力之一，在互联网下半场，各大企业都进行数字化转型，对数字分析人才的需求也越来越旺，数字分析岗位一般月薪都在10k以上，一线城市在20k-40k左右，其前景还是不可估量的。
其次，对于必备技能来说，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL语言，能够使用python、R语言进行数据挖掘，有些企业会写明掌握hive、hadoop、spark优先，因此新手小白要学习数据分析要学的知识还是很多的。以excel来说，这是最简单的数据分析工具，但其中的还有一些函数、宏等可能小白最开始并不常用。那SPSS、python是推荐小白初次试水数据分析的软件，SPSS是一款最易上手的软件，初次接触数据要知道数据的描述性统计、相关性分析、T检验、方差分析、主成分分析、因子分析等内容，对数据有大概的掌握。那python是也是一款简单易学的软件，那最开始要知道Python的一些基础知识，元素、变量、循环、函数，学会对数据进行预处理，并能进行数据分析，可视化等，这就涉及到一些深层次的内容，建议尝试小白有个系统的学习。
最后，对工作求职来说，还是学的越精越好，最基本的SPSS、SQL、python是都需要掌握的，有些企业对Python和R语言可以二选一，如果急于求职可选择选择其一。对于求职而言呢，因为不是统计、数据方向背景，可以先去二三线城市先投简历，因为一些大厂可能需要一年、三年等不同时间的经历，所以有了项目经验，能帮你顺利找到工作，最后祝你学习成功，事业顺利！
想学Python数据分析，各位大佬有什么建议？
题主的问题比较笼统，不知你目前有没有学习过程序语言，也不知你是对数据分析领域感兴趣还是对程序语言Python感兴趣。弄清楚这两个问题对你的选择和学习会有事半功倍的效果。
一、数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
对于不同的数据分析领域，可使用各种已开发的软件进行实现，也可根据具体需求使用擅长的程序语言开发相应的模型，编写算法。使用Python只是其中的一种方法。
二、Python
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。
到此，以上就是小编对于python数据统计学习感受的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据统计学习感受的5点解答对大家有用。
