python數(shù)據(jù)分析可以做什么工作

現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，眾多行業(yè)巨頭，都已經(jīng)轉(zhuǎn)投到人工智能領(lǐng)域，而人工智能的*編程語言就是python，所以學(xué)好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯(cuò)。

學(xué)完python可以應(yīng)用于以下領(lǐng)域：

①Web 和 Internet開發(fā)

②科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)

③人工智能

④桌面界面開發(fā)

⑤軟件開發(fā)

⑥后端開發(fā)

⑦網(wǎng)絡(luò)爬蟲

可以從事的崗位也很多，比如Python爬蟲工程師，大數(shù)據(jù)工程師等等！

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)目前還是最熱門的行業(yè)之一，學(xué)習(xí)IT技能之后足夠優(yōu)秀是有機(jī)會(huì)進(jìn)入騰訊、阿里、網(wǎng)易等互聯(lián)網(wǎng)大廠高薪就業(yè)的，發(fā)展前景非常好，普通人也可以學(xué)習(xí)。

想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)，你可以考察對比一下開設(shè)有相關(guān)專業(yè)的熱門學(xué)校，好的學(xué)校擁有根據(jù)當(dāng)下企業(yè)需求自主研發(fā)課程的能力，能夠在校期間取得大?；虮究茖W(xué)歷，中博軟件、南京課工場、南京北大青鳥等開設(shè)相關(guān)專業(yè)的學(xué)校都是不錯(cuò)的，建議實(shí)地考察對比一下。

祝你學(xué)有所成，望采納。

python怎么分析數(shù)據(jù)

python怎么分析數(shù)據(jù)？
在不同的場景下通?？梢圆捎貌煌臄?shù)據(jù)分析方式，比如對于大部分職場人來說，Excel可以滿足大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析場景，當(dāng)數(shù)據(jù)量比較大的時(shí)候可以通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫知識來完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)，對于更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析場景可以通過BI工具來完成數(shù)據(jù)分析。通過工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析一方面比較便捷，另一方面也比較容易掌握。
但是針對于更加開放的數(shù)據(jù)分析場景時(shí)，就需要通過編程的方式來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了，比如通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，而Python語言在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過五個(gè)步驟，分別是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法設(shè)計(jì)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用。
采用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，首先要了解一下常見的算法，比如knn、決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等等，這些算法都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域非常常見的算法，也具有比較廣泛的應(yīng)用場景。當(dāng)然，學(xué)習(xí)這些算法也需要具備一定的線性代數(shù)和概率論基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)不同的算法*結(jié)合相應(yīng)的應(yīng)用場景進(jìn)行分析，有的場景也需要結(jié)合多個(gè)算法進(jìn)行分析。另外，通過場景來學(xué)習(xí)算法的使用會(huì)盡快建立畫面感。
采用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析還需要掌握一系列庫的使用，包括Numpy（矩陣運(yùn)算庫）、Scipy（統(tǒng)計(jì)運(yùn)算庫）、Matplotpb（繪圖庫）、pandas（數(shù)據(jù)集操作）、Sympy（數(shù)值運(yùn)算庫）等庫，這些庫在Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)有廣泛的應(yīng)用。
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python如何做數(shù)據(jù)分析

用Python做數(shù)據(jù)分析，大致流程如下：

1、數(shù)據(jù)獲取

可以通過SQL查詢語句來獲取數(shù)據(jù)庫中想要數(shù)據(jù)。Python已經(jīng)具有連接sql server、mysql、orcale等主流數(shù)據(jù)庫的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

企業(yè)當(dāng)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，通過通過數(shù)據(jù)庫如Mysql來存儲(chǔ)與管理，對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)可以使用MongoDB等。對于使用Python進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)抓取的數(shù)據(jù)，我們也可以使用pymysql包快速地將其存儲(chǔ)到Mysql中去。

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理/數(shù)據(jù)清洗

大多數(shù)情況下，原始數(shù)據(jù)是存在格式不一致，存在異常值、缺失值等問題的，而不同項(xiàng)目數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的方法也不一樣。Python做數(shù)據(jù)清洗，可以使用Numpy和Pandas這兩個(gè)工具庫。

4、數(shù)據(jù)建模與分析

常見的數(shù)據(jù)挖掘模型有：分類、聚類、回歸等，這些常見的算法模型，Python也有Scikit-learn和工具庫來支持。

5、數(shù)據(jù)可視化分析

在數(shù)據(jù)可視化方面，Python有、Seaborn、Pyecharts等工具庫可用。

如何用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

1、Python數(shù)據(jù)分析流程及學(xué)習(xí)路徑

數(shù)據(jù)分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計(jì)算、分析建模和可視化四個(gè)部分。在不同的步驟中會(huì)用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內(nèi)容。

根據(jù)每個(gè)部分需要用到的工具，Python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路徑如下：

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2、利用Python讀寫數(shù)據(jù)

Python讀寫數(shù)據(jù)，主要包括以下內(nèi)容：

我們以一小段代碼來看：

可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實(shí)現(xiàn)Python讀入EXCEL文件。

3、利用Python處理和計(jì)算數(shù)據(jù)

在*步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科學(xué)計(jì)算，pandas主要用于表型數(shù)據(jù)處理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括和Scikit-learn兩個(gè)庫。

允許用戶瀏覽數(shù)據(jù)，估計(jì)統(tǒng)計(jì)模型和執(zhí)行統(tǒng)計(jì)測試。可以為不同類型的數(shù)據(jù)和每個(gè)估算器提供廣泛的描述性統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)測試，繪圖函數(shù)和結(jié)果統(tǒng)計(jì)列表。

Scikit-leran則是著名的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，可以迅速使用各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

5、利用Python數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)工作中的一項(xiàng)重要內(nèi)容，它可以輔助分析也可以展示結(jié)果。