学习数据分析需要多少Python基础?

零基础小白如何快速入门学习Python数据分析 Python人才需求大,据权威统计机构显示,2020年Python人才缺口高达80万。腾讯、阿里、百度、网易、谷歌、滴滴等大型互联网企业更是大量使用python开发。这一系列政策和市场迹象都表明,Python确是当下发展的新趋势。 Python开发的主要领域 网络爬虫:在爬虫领域,Python几乎是霸主地位,想爬啥就爬啥。 数据分析:实现数据可视化,直观的展示数据。 网站开发:借助django,flask框架自己搭建网站 人工智能:谁会成为AI和大数据时代的第一开发语言?Python!Python 阅读详情

一、首先我们先说说为什么学习Python数据分析

互联网时代,我们每一个人,每天无时无刻都在生产数据,一分钟内,微博上新发的数据量超过10万,b站的视频播放量超过600万……

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这些庞大的数字,意味着什么?

意味着每天需要大量的人员要对这些数据进行分析,筛选有用的数据…我们拿企业举例:

美团外卖根据你以前点的外卖口味倾向,去预测你今天会点的外卖,在首页就推荐给你,提高下单率;

滴滴打车会实时监测某个区域的打车需求数,当需求暴增时,会适当抬高行程的价格,使得公司利润最大化;

百度会根据客户的最近的搜索词条,去联动网站电商给客户推荐最近可能会需要购买的产品,提高购买率……

因为数据分析可以直接反馈业务的真实情况,几乎所有知名互联网企业,都会有自己的大数据中心用来分析数据,提供给公司业务部门,辅助业务决策。

某前端:测试页面效果,生成了各种图表,但老板说这只是浅层次的解释,程序员还需要做数据分析?

某后端:面对大数据集和复杂运算,Excel会把人急疯,自从用Python给Excel编写了自动化脚本操作应用程序,轻轻松松读存xlsx、csv等数据格式文件!

某运维:自从某盟数据被运维删后,Hr招人要求必须会Python;

某产品:自从学了Python,日报数据自动生成,简直太爽……

可以说无论你做研发,系统架构,还是做产品,运营,甚至是管理,数据分析都是其基本功,可以毫不夸张的说:数据分析能力,是职场必备技能!可以让你未来至少10年的技术生涯游刃有余。

我特意从招聘网站爬取了高级工程师的招聘需求:

从行业上看,金融、电子商务、移动互联网这些最热门、最有前景的行业对Python有着极大的需求。

从JD来看,越来越多的大厂在招聘工程师时都要求Python数据分析技能,这个岗位真香!

为什么要学python数据分析

从职业角度来讲这就是为什么要学Python数据分析的原因,为了更好的职业发展,恰更好的饭…市场需要而已!
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二、python数据分析有什么用?

接下来我们再说下python数据分析有什么用?

python能做数据分析,自然离不开它本身具有的语言特性:

Python的语法简单,代码可读性高,容易入门,有利于初学者学习;

Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库;

Python拥有强大的通用编程能力,有别于R语言,Python不仅在数据分析方面能力强大,在爬虫、WEB、自动化运维甚至于游戏等领域都有非常不错的作用;

简单来说,可以做到的内容有很多,比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。

三、与数据分析相关的 Python 库

(NumPy、Pandas、Matplotlib、IPython、SciPy),感兴趣的小伙伴可以去网上了解了解:

NumPy

NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它提供:

快速高效的多维数组对象 ndarray;

直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数;

线性代数运算、随机数生成;

将 C、C++、Fortran 代码集成到 Python 的工具等。

它专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA 用其处理一些本来使用 C++,Fortran 或Matlab 等所做的任务。

Pandas

Pandas 主要提供快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。

Matplotlib

Matplotlib 是最流行的用于绘制数据图表的 Python 库。

IPython

IPython 是 Python 科学计算标准工具集的组成部分,是一个增强的 Python Shell,目的是提高编写、测试、调试 Python 代码的速度。主要用于交互式数据处理和利用matplotlib 对数据进行可视化处理。

SciPy

SciPy 是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。主要包括以下包:

scipy.integrate: 数值积分例程和微分方程求解器;

scipy.linalg: 扩展了由 numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能;

scipy.optimize: 函数优化器以及根查找算法;

scipy.signal: 信号处理工具;

scipy.sparse: 稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器;

scipy.special: SPECFUN(这是一个实现了许多常用数学函数的 Fortran 库)的包装器。

scipy.stats: 标准连续和离散概率分布、各种统计检验方法和更好的描述统计法;

scipy.weave: 利用内联 C++ 代码加速数组计算的工具。

Python学习路线图:([路线])

以上就是[python教程入门学习]通过3方面:为什么学习Python数据分析,python数据分析有什么用?数据分析相关的 Python库。来为大家分析了Python数据分析。

关于Python的技术储备

如果你是准备学习Python或者正在学习,下面这些你应该能用得上:

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② 100多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析
③ 100多个Python实战案例,学习不再是只会理论
④ 华为出品独家Python漫画教程,手机也能学习
⑤历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便

文末有领取方式哦

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
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二、Python课程视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

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三、Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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四、Python漫画教程

用通俗易懂的漫画,来教你学习Python,让你更容易记住,并且不会枯燥乏味。
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五、互联网企业面试真题

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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【Python数据分析】基础入门学习指南到数据分析实战 Python是一种流行的通用编程语言,在科学领域被广泛使用。你很容易在Python代码中调用以前的C、Fortran或者R代码。 Python是面向对象语言,比C和Fortran更 加高级。使用Python可以写出易读、整洁并且缺陷最少的代码。然而,Python本 身并不具有与Matlab等效的功能块,而这恰恰就是NumPy存在的意义。本文就是要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库,如SciPy和Matplotib。 NumPy是什么 NumPy ( Numerical Python的缩写) 阅读详情

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