本篇文章给大家谈谈python数据分析学习思路，以及Python数据分析咋学对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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python数据分析师要学什么
● 熟悉常用的数据挖掘算法：以分析为主 其次是数据分析的流程，一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。
人工智能——数据分析、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别等。
第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。
统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。我们先看看数据（下图） 对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print（head（df）来打印数据的前6行，以及通过print（tail（df）来打印数据的后6行。
数据分析师需要学习以下课程：统计学基础：作为数据分析的基础，统计学帮助分析师掌握数据分布、概率、***设检验等统计原理和方法，以便能够正确地理解和解释数据。
如何利用python进行数据分析
1、过多的三方库！虽然许多库都提供了x支持，但仍然有很多模块只能在x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用7可能会更好。
2、可以通过sql查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
3、我们先看看数据（下图） 对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print（head（df）来打印数据的前6行，以及通过print（tail（df）来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。
4、第检查数据表 Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数。
如何利用python语言进行数据分析?
1、利用Python数据可视化 数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以***分析也可以展示结果。
2、可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言 不用说，它也有一些缺点：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间（由于易于学习），它仍然是一个不错的选择。
3、掌握基本的编程之后，就可以进行简单的数据处理。为什么大家喜欢用python来数据分析呢，因为它有很多的库，一般常用的有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb。高深的还有Scikit-Learn、Keras。Numpy主要针对数组数据的一些相关处理。
4、用Python做数据分析，大致流程如下：数据获取 可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
5、下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。推荐课程：Python教程。
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