大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python3数据分析学习笔记的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python3数据分析学习笔记的解答，让我们一起看看吧。
- Python笔记：调用函数，带扩和和不带括号的区别？
- 我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
- 有哪些能够提升数据分析思路的书？
- 作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
- 零基础学习了Python，现在想学Python Web开发，需要学什么？
Python笔记：调用函数，带扩和和不带括号的区别？
def cun (a,b):return a+bprint(cun) : 调用函数，打印的是函数print(cun(2,3)),调用函数运行后结果，打印的是 5
我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？
题主经济学大二生，将来目标是金融行业，这是很不错的职业规划，竞争虽然激烈但确实有钱途。至于说数理工具数据分析等等是否要下大力气学习，这是当然的，对将来工作很有用，但是，却不是最重要的。对金融行业就业来说，什么最重要？
金融就业对学历，对出身，很高，非常高，不管是投行，债券，还是基金都是如此。国内金融高端就业领域对毕业生所就读大学院校的要求很变态，顶级的只要清华经管，连清华五道口院都以研究岗为主；北大光华汇丰CCER还有现在慢慢出头的燕京；复旦经管交大高金安泰，当然还有人大等这些最顶尖的高校，实事求是的说，其它学校机会很少。举个例子，BATM招聘，最后录取的投资部成员，都是清北毕业，且不乏哈佛、耶鲁等藤校背景的。再比如国内某著名基金，只要本科就是清北的，清北硕士都不行。出身，很重要。
金融专业有很强的地域性，记住：重要的不是金融学还是金融工程数据分析计算机技术，而是各种实习背景的安排，没有实习，没有强有力的实习，实力无从体现，找工作一样没戏。什么叫“强有力”？一般小券商的实习，四大事务所的实习，都没多大用。
清北的金融本，大部分都去米国英国了，去哥大伦敦政经巴黎高商看看，乌泱乌泱的。若非如此，一般985两财一贸考清北复交的金融研上不了岸。
金融经济学跟其他专业不太一样，它是非常注重实操的行业，专业上需要学习的东西不太多，也没有想象中的难度。金融业从业，人脉，关系，朋友圈，比投资技术重要。所以，题主学不学数据分析没那么关键，重要的是考研，提升自己，能出去就出去，出去也必须瞄准米国前十英法顶级，出不去当然死掐清北复交至少是985两财一贸，再把实习背景做做好。
题主有志于金融行业，当然没毛病。只是有一点一定要提醒一下，这是个投入比较大的专业，资金投入，时间投入，精力投入都很多，尤其是实习，要有心理准备。
好一点的经济金融专业岗位，现在看来不太可能本科就去就业，绝大部分得读个研深造一下。一般无非就是两个出路：保研，或者出国。
总算碰到一个比较不错的问题了！
数据分析学习路线
一 当然是python的基础语法，另外sql的语法也要重点学习一下
二 学习python主流的数据分析框架：Pandas、numpy、matplotlib
三 重点学习下python数据分析相关的算法，一定要注意多思考，重在理解
第一步：学习Python语言基础，它的各种语法、用法。这个过程因人而异，有的人喜欢看书，这里推荐《Python编程从入门到实践》，边看边跟着做，就能掌握Python的基本用法；有的人喜欢看视频，现在网络发达很好找，比如B站、慕课网，搜一下就有。在此期间，可以看看廖雪峰等人的博客、Github上的学习笔记等。
第二步：学习数据分析所需要的库，这里主要是numpy、pandas、matplotlib等。推荐书籍为《用Python进行数据分析》，这本书作者是pandas的缔造者，里面很多示例，跟着敲就能通晓数据分析应该怎么做。
第三步：学习一定的爬虫知识和机器学习。数据怎么来？除了用别人的，有的时候还需要自己收集，这就需要用到爬虫。建议直接看崔庆才的爬虫***，B站有。而数据分析跟机器学习是形影不离、相辅相成的，网上教程也是一大堆，入门的话推荐吴恩达的网课版，注意不是斯坦福上课那个。
学习完前面的步骤，基本上就能自己开始数据分析了。遇到困难，多百度，多提问，逐步掌握。
经济学虽然有经济统计专业课程，但与数据分析还是有差距，不系统不深入。
热门职业竞争厉害，其他专业转方向搞大数据分析与挖掘，不系统学习是不可能胜出的。
有哪些能够提升数据分析思路的书？
《精益数据分析》是阿利斯泰尔·克罗尔和本杰明·尤科维奇，这两位作者混迹在[_a***_]硅谷的科技圈、创业圈多年，接触了非常多美国一线创业公司最前沿的精益创业案例，并且将这些案例写在了书中，对他们进行归纳总结。
在说这本书之前，我们要先了解，什么叫作精益创业。精益创业诞生于互联网行业，是软件开发的新模式。以价值***设和最简化可实行产品（MVP）为重要论点。通俗地说，就是用最小的成本和最快的速度试错。在市场中投入一个极简的产品原型，然后通过用户需求反馈去不断地迭代产品，以适应市场。
而《精益数据分析》这本书，就是详细了解释了精益创业以来，应该如何以数据来驱动企业的经营发展，用哪些指标来衡量自己的成败。这本书的前八章还是比较干货的，比较多有思考性的内容，而后面的内容则是比较多的实例，按照企业和产品的特点进行了分类，可以根据自己的需要去阅读就可以。
最近一些年，对于数据分析的要求越来越高，无论是什么岗位，都会要求掌握一定的数据分析。实际上数据分析不太难，很多时候思路要高于技术，应该如何去选择数据，这些数据可以解析出什么结果，如何去构建一套数据体系，这些思维性的内容难点要高于技术性的分析手段。
而《精益数据分析》这本书，可以说是一本很好的数据分析入门书籍，阅读完这本书，有以下几点比较大的收获：
这是我第一次听到关于“第一关键指标法”的概念，此前是有“北极星指标”的概念。“第一关键指标法”和“北极星指标”的区别在于，第一关键指标不是公司的唯一重要性指标，而是任意一个环节，肯定只有一个最关键的指标。
作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
谢邀！
研究生应该会写很多论文吧，可以针对自己所学到的技术知识，外加查询一些文献等等，可以向一些媒体机构投稿，一是可以赚取一些稿费，还有就是对自己的毕业答辩或者以后的就业都是很有帮助的。
平时可以写写自己的博客，在博客上不仅可以学到很多大神的技术，还能通过写博客，提升自己的技术。
如果有足够的野心，Python的应用范围是很多的，比如web应用开发，自动化运维，网络爬虫，大数据分析，图像处理，科学计算，游戏，桌面软件，人工智能等等
有条件的话，可以开始接触一些实战项目，在实战中提高自己的技术水平！
python
最接近人类的语言，学习起来特别容易上手。只会一门语言是不够的，会影响对编程语言的理解。在研究生阶段最好再入门Java或者C,有比较，更易理解Python语言的编程思想,语言的优劣。笔者就是写过一段时间Python，工作需要用了一段时间J***a,再回过头用Python，领悟许多。看优秀Python包的源码，建议看Google或者其他的大厂的开源小Python项目，看了不同人的代码风格才知道自己差距在哪。然后，根据实际尝试写一个包发布到
pypi.org
。动手做才能看到忽略的细节。Python写算法，基本上的意思是会调机器学习的scikit-learn、深度学习的TensorFlow等。这些不能帮助理解一门语言的核心思想。建议尝试用Python写一个web项目，做做网页或者写写接口。会做一个服务是日后工作的必修课。
大方向来说，Python的用处一个是开发后端，Django Flask Tornado这些框架常规的框架，还有Sunic这样小众的，
再一个就是数据科学，从最开头的网络爬虫，各种网站的数据抓取 抓到之后可以卖数据，也可以构建自己的数据集，再进一步就是数据分析，海量数据的应用啊 分析什么的
最后就是AI，人工智能领域
就像是练武功一样，不同的语言终究是招式，一招一式皆有套路可循，算法 数据结构这些才是内功
除了学习算法，也可以学习做界面，做爬虫，做工程，比如做一个网站，基于爬虫进行信息聚集，加工挖掘，然后展示给用户，也可以挖掘做产品，多看看github成熟的项目，看看python和大数据的集成
Python当中学到了算法这个部分，我们就要考虑进阶或者是提升。简单的说一下，Python的进阶流程：了解基本语法--->熟练使用常用的库--->Pythonic--->高级玩法--->看透python的本质；
Web Programming: Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py
GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt
Scientific and Numeric: SciPy, Pandas, IPython
Software Development: Buildbot, Trac, Roundup
System Administration: Ansible, Salt, OpenStack
零基础学习了Python，现在想学Python Web开发，需要学什么？
Python Web如何学习：
一般我们带学生的时候，都会首先让大家明确学习目的。题主自己提到了下一步要学习的是Python web相关的知识点。那么接下来给大家分享一张Python学习的线路图：
首先不知道楼主的Python基础掌握的程度，如果按照上图已经掌握了第一个阶段的话，建议学习第二阶段，Python和Linux高级之后我们再去学习前端开发和web开发。
函数高级应用：熟练使用函数的调用等
Python语法进阶：闭包、装饰器、生成器、迭代器
需要进行更多的练习，熟能生巧，练得多了，很多问题见到了自然就知道怎么去处理了。每天都坚持练习，保证一定的代码量，然后做笔记，定期回去复习，保存好写过的代码，坚持度过这段时期就会好很多了。
Python学习重点掌握的知识点，可以参考一下这个学习路线。
详细的可以到“如鹏网”上去了解一下，有网络的地方就可以学习，有更多的时间来练习，有新的课程更新了，也是可以接着来学习的。
很高兴回答你的问题
学python入门是理解编程是啥，真正的python核心你还没有触碰到！
想了解Django，建议去淘宝上购买相关书籍。这里简单介绍一下Django，它是一种web框架。既然是框架，它就包含了很多模块层！
学习Django要理解命令行和开发工具的结合使用。因为在创建Django，是在命令行中输入指令完成。
其实不管是学习Python爬虫、数据分析、还是往前端方向靠，都需要很专注的去学习，最重要的是，一天至少给自己两小时的敲代码投入。
话不多说，书籍可以淘宝上找，但这个文档学习网站却是小白不知道的。这里分享给你，希望你能学有所成！
网站链接：
***s://***.python.org/
不仅可以学习Django，还可以学习其他的内容。如果觉得文档看不懂的，可以留言哦！
更多精彩，敬请期待！
谢谢邀请
想要学习Python Web开发，主要需要学习Django、tornado、flask，同时你还需要知道数据库mysql、oracle操作，还有前端知识，html、CSS、js。
Django
学习Django，个人觉得Django自强学堂(***s://code.ziqiangxuetang***/django/django-tutorial.html)的教程非常不错，从零开始到后面的项目[_a1***_]还是非常详细的。在学习的时候不要一味的看，要多敲多思考，有的东西可能刚开始不是特别了解，当随着学习的深入，慢慢的你就会了解了。
Python中文社区
在Python中文社区(***s://docs.pythontab***/)里面有很多的学习手册，有时间也可以去多看看。
慕课网
有的时候可能单纯的看文档和书学习效率并不是特别高，这时候可以结合一些好的***教程一起看看(***s://***.imooc***/course/list?c=python)，慕课网上面的教程还是非常多的。
建议
最后给点小建议，对于在校学生来说，因为你们会缺少项目经验，所以一定要多自己敲几个项目，这样你们的简历也会好看些，对你们找工作也会很有帮助，有机会的话可以去实习。
到此，以上就是小编对于python3数据分析学习笔记的问题就介绍到这了，希望介绍关于python3数据分析学习笔记的5点解答对大家有用。
