Ⅰ python数据分析要学哪些东西
python数据分析要学4点:
1、熟练地使用数据分析主流工具。
2、数据库、数据采集核心技能。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的本质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
Ⅱ 如何学习python数据分析
第一阶段:Python编程语言核心基础
快速掌握一门数据科学的有力工具。
第二阶段:Python数据分析基本工具
通过介基猛或绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工知巧具,快速具备数据分析的专业范儿。
第三阶段:Python语言描述的数学基础
概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石,这里独树一帜,通过python语言描述这些数学,快速让数学知识为我所用,融会贯通。
第四阶段:机器学习典型算法专题
这一部分利用前面介绍的基础知识,对搏伍机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。
第五阶段:实战环节深度应用
在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析,例如:对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。
Ⅲ 新手如何学习Python数据分析
python数据分析的门槛较低,如果是python零基础开始学,学习的步骤大概是python基础、数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化。
首先学习一点python基础的知识,Python语言基础,函数,文件操作,面向对象,异常处理,模块和包,Linux系统使用,Mysql数据库等;
其次就可以学习一些基本的爬虫,进行数据采集,当然也有很多爬虫工具,直接使用即可。
然后就可以学习数据分析方面知识,主要是学习pandas、numpy等等;
再然后就要学习数据可视化来向别人展现数据,常用matplotlib实现,主要包括一些基本的统计图的绘制,比如条形图,柱状图,散点图。还有一些进阶绘图,比如分位数图,相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化。