Ⅰ python數據分析要學哪些東西
python數據分析要學4點:
1、熟練地使用數據分析主流工具。
2、資料庫、數據採集核心技能。
人工智慧是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的本質,並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。
Ⅱ 如何學習python數據分析
第一階段:Python編程語言核心基礎
快速掌握一門數據科學的有力工具。
第二階段:Python數據分析基本工具
通過介基猛或紹NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工知巧具,快速具備數據分析的專業范兒。
第三階段:Python語言描述的數學基礎
概率統計、線性代數、時間序列分析、隨機過程是構建數據科學的基石,這里獨樹一幟,通過python語言描述這些數學,快速讓數學知識為我所用,融會貫通。
第四階段:機器學習典型演算法專題
這一部分利用前面介紹的基礎知識,對搏伍機器學習的常用核心演算法進行抽絲剝繭、條分縷析、各個擊破。
第五階段:實戰環節深度應用
在這一部分利用已有的知識進行實戰化的數據分析,例如:對基金投資策略、城市房屋租賃等熱門數據展開圍獵。
Ⅲ 新手如何學習Python數據分析
python數據分析的門檻較低,如果是python零基礎開始學,學習的步驟大概是python基礎、數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化。
首先學習一點python基礎的知識,Python語言基礎,函數,文件操作,面向對象,異常處理,模塊和包,Linux系統使用,Mysql資料庫等;
其次就可以學習一些基本的爬蟲,進行數據採集,當然也有很多爬蟲工具,直接使用即可。
然後就可以學習數據分析方面知識,主要是學習pandas、numpy等等;
再然後就要學習數據可視化來向別人展現數據,常用matplotlib實現,主要包括一些基本的統計圖的繪制,比如條形圖,柱狀圖,散點圖。還有一些進階繪圖,比如分位數圖,相關系數圖等等。還需要掌握3D繪圖可視化。