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数据分析从入门到机器学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python数据分析从入门到机器学习的解答，让我们一起看看吧。
- 用Python进行数据分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？
- 零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python，需要哪些课程、书籍？有哪些证书可以考？
- Python数据分析专家与Python数据挖掘专家在技术栈应该有哪些区别？
用Python进行数据分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？
1、Python自身的优势。
Python简单易学可读性强，一段好的代码，阅读起来像是在读一篇外语文章，可以使你只关心完成什么工作任务，而不是纠结于Python语法。除此之外，它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析，目前超过125,000的第三方Python库，对于像pandas，NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库，任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是开源的！！
2、Python与其他数据分析工具的对比。
（1）Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel，Python能够处理更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。
（2）相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。
（3）相比R语言，Python的机器学习库只有一个sklearn ，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。
（4）相比上述的几个工具,，Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集，清洗，整理，可视化，机器学习，人工智能，开发，运维等。所以光一个Python就可以做到全套服务。
综合选择Python做数据分析是很好的选择，可以看一下相关课程了解一下
***://xue.ujiuye***/class-95167/
还是看书吧，从个人经验来说，读书的体系化是碎片式学习不能比的。自己看的书:
1.python3快速入门与实战
2.python数据科学指南
3.机器学习实战(基于sklearn)
你要偷偷学python然后惊艳所有人，最近被这句话***了，python在数据分析中可以极大的减轻我们的工作量，刚好我最近在收集这方面的资料，有一个我正在学习，感觉很不错，很适合我们这种没有基础小白，希望我们一起努力呀~
零基础学Python：***s://***.jiaozi.top/posts/10786
Python 的学习资料很多，可以在网上查看一些学习资料，也可以在不同的视频网站上，跟着学习***学习，这里小编推荐B站，或者网易云课堂，上面都有很多python方面的学习***，当然，现在头条上面也有很多python方面的学习资料，推荐先从基础知识学习，关于数据分析，需要学习pandas，以及numpy 等第三方科学计算库，使用以上2个库，在数据分析中可以大大降低数据分析的成本，当然头条或者B站关于这方面的知识也很多
python是一门很简单的语言，python最擅长就是数据处理，数据分析。
书籍的话推荐《python编程：从入门到实践》，从最基础的讲起，比较适合新手
数据分析可以在拉钩教育上面有课程可以进行购买观看，我当时买的只要1块钱，现在不知道还有没有活动，可以上去看看！
零基础想[_a***_]地学习金融学、量化投资、数据分析、python，需要哪些课程、书籍？有哪些证书可以考？
你学习的目的是什么？是为了进金融行业？为了入职风控岗位？还是为了炒股？你把目的说清楚别人才好针对性推荐课程书籍及证书，而且学习这些东西都要一定的基础，起码大学本科学历，否则很难学好，特别是金融没有一定的宏观经济/微观经济的基础，看都看不懂，还谈什么数据分析和python，建议你把你的目的搞清楚，想明白再来学习，可以事半功倍，否则很艰难，谢谢。
Python数据分析专家与Python数据挖掘专家在技术栈应该有哪些区别？
数据分析和数据挖掘的区别
首先说下数据分析（Data ***ysis）和数据挖掘（Data mining）这两个概念的区别。
这两个概念有密切的相关性，很多场合下经常混用，但还是有一些区别的。
首先，顾名思义，数据挖掘，英文是data mining，mining本义是挖矿的意思。显然，你在后院挖出一枚金币，不能说你挖了一座金矿。所以，数据挖掘的数据，需要是大数据。换句话说，***设你开了家咖啡店，办会员卡需要登记生日，有一天你心血来潮，决定统计下不同年龄层次的人对不同种类咖啡的偏爱，这可以算数据分析，但你要说自己在数据挖掘，那就有点说不过去了。
其次，数据挖掘包含的过程比数据分析要广。某种意义上来说，这也和它处理的数据规模有关。除了分析统计之外，大数据的收集、提取关键信息、储存，都是比较有挑战性的事情。
最后，大数据（Big Data）其实属于buzzword。我不知道buzzword该怎么翻译，要翻译成忽悠，可能有点过了。然后数据挖掘其实也是buzzword。以前有本书，本来叫《实用机器学习》（Practical machine learning），主要内容是介绍机器学习的基本概念，然后包含用Java语言编写的一些示例代码，演示如何在实际问题上应用机器学习。然后出版商感觉不好卖，就给改成了《数据挖掘：实用机器学习工具与技术的J***a实现》（Data mining: Practical machine learning tools and techniques with J***a Implementation）。然后buzzword的含义，其实都是不能太过深究的，换句话说，都是大筐子，什么都往里装。
（惨遭改名的书——第一版的封面没找到，这是第二版的封面）
技术栈
Python数据分析专家，基本上就是numpy、pandas、sklearn这些，然后有的场合可能还需要可视化，比如matplotlib和seaborn之类，甚至有的场合还需要你会神经网络，比如TensorFlow或者PyTorch。
至于Python数据挖掘专家，既然前面已经说了数据挖掘是buzzword，所以Python数据挖掘专家的技术栈就很庞杂了。除了上面数据分析的那些，还可能包括网页爬取（比如Scrapy），大数据存储与处理（比如Hadoop、Spark都有Python接口），传统关系型数据库（主要是SQL查询，因为有很多内部数据可能存在关系型数据库里），甚至集群和虚拟化技术（数据大到一定程度，单机处理来不及）。
到此，以上就是小编对于python数据分析从入门到机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析从入门到机器学习的3点解答对大家有用。
