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分析基础学习的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python分析基础学习的解答,让我们一起看看吧。
想自学python数据分析,难不难?
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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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!
学习Python需要具备哪些知识基础?
本课程分为四个阶段,从基础到高级,层层深入学习,步步进阶,具体安排如下。
第一阶段:Python语言及应用
课程内容:Python语言基础,面向对象设计,多线程编程,数据库交互技术,前端特效,web框架,爬虫框架,网络编程
掌握技能:
(1)掌握Python语言语法及面向对象设计;
(2)掌握Python多线程并发编程技术,数据库交互技术,为大数据分析及挖掘做准备;
(3)掌握三大Python后端框架结构,解决Web前后端开发问题;
(5)掌握与机器学习、[_a***_]学习相关的基础数学知识,训练学员逻辑能力、分析能力,为人工智能算法的学习做好知识储备。
第二阶段:机器学习与数据分析
零基础就可以学习的,大神都是从零开始的,只要有一颗学习的心,坚持的学习下去就可以。任何学历都可以学。
给你分享一下python零基础系统学习课程体系
第一阶段:Python 语言基础
第二阶段:数据库基础
第三阶段:web 前端
第四阶段:Python web开发
到此,以上就是小编对于python分析基础学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python分析基础学习的2点解答对大家有用。