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)投到人工智能領域，而人工智能的*編程語言就是python，所以學好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。
學完python可以應用于以下領域：
①Web 和 Internet開發(fā)
②科學計算和統(tǒng)計
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，學習IT技能之后足夠優(yōu)秀是有機會進入騰訊、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，普通人也可以學習。
想要系統(tǒng)學習，你可以考察對比一下開設有相關專業(yè)的熱門學校，好的學校擁有根據(jù)當下企業(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歷，中博軟件、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業(yè)的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，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可以滿足大部分數(shù)據(jù)分析場景，當數(shù)據(jù)量比較大的時候可以通過學習數(shù)據(jù)庫知識來完成數(shù)據(jù)分析任務，對于更復雜的數(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，就需要通過編程的方式來進行數(shù)據(jù)分析了，比如通過機器學習的方式進行數(shù)據(jù)分析，而Python語言在機器學習領域有廣泛的應用。采用機器學習的方式進行數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過五個步驟，分別是數(shù)據(jù)準備、算法設計、算法訓練、算法驗證和算法應用。
采用機器學習進行數(shù)據(jù)分析時，首先要了解一下常見的算法，比如knn、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等等，這些算法都是機器學習領域非常常見的算法，也具有比較廣泛的應用場景。當然，學習這些算法也需要具備一定的線性代數(shù)和概率論基礎。學習不同的算法*結(jié)合相應的應用場景進行分析，有的場景也需要結(jié)合多個算法進行分析。另外，通過場景來學習算法的使用會盡快建立畫面感。
采用Python進行數(shù)據(jù)分析還需要掌握一系列庫的使用，包括Numpy（矩陣運算庫）、Scipy（統(tǒng)計運算庫）、Matplotpb（繪圖庫）、pandas（數(shù)據(jù)集操作）、Sympy（數(shù)值運算庫）等庫，這些庫在Python進行數(shù)據(jù)分析時有廣泛的應用。
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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
企業(yè)當中的數(shù)據(jù)存儲，通過通過數(shù)據(jù)庫如Mysql來存儲與管理，對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲可以使用MongoDB等。對于使用Python進行網(wǎng)絡抓取的數(shù)據(jù)，我們也可以使用pymysql包快速地將其存儲到Mysql中去。
3、數(shù)據(jù)預處理/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，而不同項目數(shù)據(jù)預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進行數(shù)據(jù)分析
1、Python數(shù)據(jù)分析流程及學習路徑
數(shù)據(jù)分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內(nèi)容。
根據(jù)每個部分需要用到的工具，Python數(shù)據(jù)分析的學習路徑如下：
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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現(xiàn)Python讀入EXCEL文件。
3、利用Python處理和計算數(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計算，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兩個庫。
允許用戶瀏覽數(shù)據(jù)，估計統(tǒng)計模型和執(zhí)行統(tǒng)計測試?？梢詾椴煌愋偷臄?shù)據(jù)和每個估算器提供廣泛的描述性統(tǒng)計，統(tǒng)計測試，繪圖函數(shù)和結(jié)果統(tǒng)計列表。
Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習算法。
5、利用Python數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)工作中的一項重要內(nèi)容，它可以輔助分析也可以展示結(jié)果。