本文目錄一覽:
- 1、python數據分析需要學習哪些內容?
- 2、python數據分析怎麼使用,都需要學習什麼技術?
- 3、python數據分析師要學什麼
- 4、python數據分析怎麼學習?
- 5、Python面試數據分析,爬蟲和深度學習一般都問什麼問題,筆試題目有哪些?
python數據分析需要學習哪些內容?
1.統計基礎
理工科的學生在本科階段學習過概率論與數理統計,單從做數據分析的角度已經夠用。其他方面,可以根據需要查看相關書籍,隨時進行查漏補缺即可。個人推薦《深入淺出統計學》,可以讓統計理論的學習有趣又自然。
2.數據庫知識
關係型數據庫很重要。在學習數據分析的初期甚至很長一段時間,你接觸到的數據都存儲在關係型數據庫中,需要學習SQL語言進行數據查詢。關於SQL語言,強力推薦《SQL必知必會》,整本書通俗易懂,是學習SQL語言的不二之選。
學習數據庫的本質就是在學習一種與數據打交道的邏輯思維與能力。編程中的很多思想都和關係型數據庫、SQL相通,比如:SQL中對data進行group by的操作,這個在Excel里類似於透視表,在Python/R中也有相應的group function去處理數據。甚至在以後的進階過程,你會接觸到分布式數據庫和所對應的no-SQL語句。
3.編程能力
Excel。 透視表(Pivot Table)是做數據分析的必備技能。透視表可以幫你迅速匯總數據,看到各類型數據的直觀特徵就像是讓你站在更高的視角看待數據。作為進階,Excel自帶的函數、各種插件,以及VBA也是很好的工具。
python數據分析怎麼使用,都需要學習什麼技術?
Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言,由Guido van Rossum於1989年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點,Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢,Python受歡迎程度扶搖直上。
Python數據分析,主要需要學習以下內容:
1、Python語法基礎
2、Python數據分析擴展包:Numpy、Pandas、Matplotlib等
3、Python爬蟲基礎(非必須,但可以提升興趣)
4、Python數據探索及預處理
5、Python機器學習
python的下載和安裝環境:難點主要是在環境的安裝上,很多小白往往一腔熱血但是面對環境安裝的時候就泄了氣,因為我會用Anaconda為例進行環境的安裝,同時我建議初學者不要下載具有IDE功能的集成開發環境,比如Eclipse插件等。
數據類型:python的數據類型比較簡單,基本上就可以分為兩大類——數值和字符串。
數值:數值是python最基礎的數據類型,也是我們賦值給變量時最常用的形式,主要包括整型、布爾型等。
字符串:也就是文本數據,在python中一般用引號來定義,可以通過python進行拼接和重疊,實現文本數據的處理;
索引和切片:索引是有序列每個子元素在序列的位置,切片就是對序列的部分截取。
數據結構:python的數據結構可以分為四種,列表、元組、字典、集合。
列表:用中括號表示,可以容納任何對象元素,包括字符串,而且每個元素都可以變化;
元組:其實就是一個固定的列表,初始化元素的值是絕對不能變化的;
字典:可以理解為現實的字典,通過查找拼音(鍵)就能找到這個讀音的所有字(數值);中
集合:數學上的概念,每個集合中的元素是無序的,不可重複的對象;
數據分析的目的是從數據里找規律,因此想要掌握python必須要學習一些基礎的數理理論,這是成為一個數據分析師必備的能力。對於python來說,其涉及的數理統計學基礎主要由算法、統計學、概率論等
sql是python的基礎,如果你已經掌握了SQL,那麼這一章你就可以直接跳過,那麼你就要好好學習這部分的內容,因為sql是入門python的關鍵基礎,同時它也是每個數據分析師必備的技能,主要目的是用sql來進行增刪改查等操作,對數據進行篩選。
以上的回答希望對你有所幫助
python數據分析師要學什麼
數據分析師 是數據師Datician[‘det???n]的一種,指的是不同行業中,專門從事行業數據搜集、整理、分析,並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。1、數學知識(推薦學習:Python視頻教程)
數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師,了解一些描述統計相關的基礎內容,有一定的公式計算能力即可,了解常用統計模型算法則是加分。
對於高級數據分析師,統計模型相關知識是必備能力,線性代數(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的了解。
而對於數據挖掘工程師,除了統計學以外,各類算法也需要熟練使用,對數學的要求是最高的。
所以數據分析並非一定要數學能力非常好才能學習,只要看你想往哪個方向發展,數據分析也有偏“文”的一面,特別是女孩子,可以往文檔寫作這一方向發展。
2、分析工具
對於初級數據分析師,玩轉Excel是必須的,數據透視表和公式使用必須熟練,VBA是加分。另外,還要學會一個統計分析工具,SPSS作為入門是比較好的。
對於高級數據分析師,使用分析工具是核心能力,VBA基本必備,SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)視情況而定。
對於數據挖掘工程師……嗯,會用用Excel就行了,主要工作要靠寫代碼來解決呢。
3、編程語言
對於初級數據分析師,會寫SQL查詢,有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢,基本就OK了。
對於高級數據分析師,除了SQL以外,學習Python是很有必要的,用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。
對於數據挖掘工程師,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一門,Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。
4、業務理解
業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過,數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察,都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師,主要工作是提取數據和做一些簡單圖表,以及少量的洞察結論,擁有對業務的基本了解就可以。
對於高級數據分析師,需要對業務有較為深入的了解,能夠基於數據,提煉出有效觀點,對實際業務能有所幫助。
對於數據挖掘工程師,對業務有基本了解就可以,重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
業務能力是優秀數據分析師必備的,如果你之前對某一行業已經非常熟悉,再學習數據分析,是非常正確的做法。剛畢業沒有行業經驗也可以慢慢培養,無需擔心。
4、邏輯思維
這項能力在我之前的文章中提的比較少,這次單獨拿出來說一下。
對於初級數據分析師,邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性,知道自己需要用什麼樣的手段,達到什麼樣的目標。
對於高級數據分析師,邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架,了解分析對象之間的關聯關係,清楚每一個指標變化的前因後果,會給業務帶來的影響。
對於數據挖掘工程師,邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上,還包括算法邏輯,程序邏輯等,所以對邏輯思維的要求也是最高的。
5、數據可視化
數據可視化說起來很高大上,其實包括的範圍很廣,做個PPT裡邊放上數據圖表也可以算是數據可視化,所以我認為這是一項普遍需要的能力。
對於初級數據分析師,能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告,能清楚的展示數據,就達到目標了。
對於高級數據分析師,需要探尋更好的數據可視化方法,使用更有效的數據可視化工具,根據實際需求做出或簡單或複雜,但適合受眾觀看的數據可視化內容。
對於數據挖掘工程師,了解一些數據可視化工具是有必要的,也要根據需求做一些複雜的可視化圖表,但通常不需要考慮太多美化的問題。
6、協調溝通
對於初級數據分析師,了解業務、尋找數據、講解報告,都需要和不同部門的人打交道,因此溝通能力很重要。
對於高級數據分析師,需要開始獨立帶項目,或者和產品做一些合作,因此除了溝通能力以外,還需要一些項目協調能力。
對於數據挖掘工程師,和人溝通技術方面內容偏多,業務方面相對少一些,對溝通協調的要求也相對低一些。
7、快速學習
無論做數據分析的哪個方向,初級還是高級,都需要有快速學習的能力,學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容,需要大家有一顆時刻不忘學習的心。
快速學習非常重要,只有快速進入這一行業,才能搶佔先機,獲得更多的經驗和機會。如果你完全零基礎想要儘快進入數據分析行業,選擇一家專業的大數據培訓機構是個不錯的選擇。縮短學習周期,提高學習效率,時間即金錢!
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python數據分析怎麼學習?
python數據分析需掌握的知識和技能:
1. Python介紹、Python環境安裝、Python體驗
2. Python基礎、語法、數據類型、分支、循環、判斷、函數
3. Python oop、多線程、io、socket、模塊、包、導入控制
4. Python正則表達式、Python爬蟲實現
5. 行列式基礎、轉置、矩陣定義、矩陣運算、逆矩陣、矩陣分解、矩陣變換、矩陣的秩
6. Python對常用矩陣算法實現
7. Python常用算法庫原理與使用、numpy、pandas、sklearn
8. 數據加載、存儲、格式處理
9. 數據規整化、繪圖與可視化
Python面試數據分析,爬蟲和深度學習一般都問什麼問題,筆試題目有哪些?
簡單羅列些:
1.數據清洗與處理:數據讀取read_csv等,數據表構建dataframe等,數據整合concat/join/merge等,表結構處理以及切片iloc/loc等,數據統計describe/isnull/sum/apply等,圖表展示plot,數據透視表pivot_table等,異常值與缺失數據統計與處理,相關性檢驗
2.機器學習模型構建:svm,logistic,knn等
3.爬蟲:request包
4.深度學習:CNN,RNN,圖像處理,音頻處理,語義理解。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/242723.html