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想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***用统计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。
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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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python全栈书单有啥推荐?
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任何编程语言,如果想做到全站,那么所需要的就不仅仅是编程语言层面的知识,例如,Java全栈你不仅需要会J***a语言层面的知识,需要要深入了解软件设计模式、前端、...Python全栈同样如此,列举一下Python目前应用比较多的几个领域,
人工智能
数据挖掘与分析
下面就以这几个方向为例来介绍书籍吧。
要想从事Python全栈的工作,首先最近的语法和使用时必须要会的,《Python编程:从入门到实践》是一本比较系统、全面、基础的Python入门书籍,所以,这个需要首先学习。
Python是一门入门简单,深入不易的编程语言。它的确对基本语法、标识符要求比较简单,但是要想在项目中更加高效、巧妙的使用Python,还需要了解Python的高阶用法,例如,匿名函数、装饰器、生成器......
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