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python數(shù)據(jù)分析實例 python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何?

python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何?這是一個非常好的問題。作為一個it從業(yè)者和教育工作者,讓我來回答這個問題。首先,從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢來看,Python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景還是非常廣闊的

python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何?

這是一個非常好的問題。作為一個it從業(yè)者和教育工作者,讓我來回答這個問題。

首先,從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢來看,Python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景還是非常廣闊的。一方面,數(shù)據(jù)分析本身的應(yīng)用場景會越來越多。另一方面,python語言也廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,因此python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展空間相對較大。

如果你想走Python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展道路,你應(yīng)該從以下三個方面提高你的職業(yè)價值:第一,注意新技術(shù)的學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)是一個快速迭代的領(lǐng)域,因此數(shù)據(jù)分析人員必須跟上技術(shù)的發(fā)展趨勢,尤其要注意算法相關(guān)知識的學(xué)習(xí)。從大技術(shù)的角度來看,目前的數(shù)據(jù)分析方法主要是基于統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿Ρ容^大,而且機(jī)器學(xué)習(xí)也是人工智能技術(shù)體系的重要組成部分,因此必須重視機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識的學(xué)習(xí)和深化。

第二,關(guān)注平臺的價值。數(shù)據(jù)分析師要想提升自己的職業(yè)價值,不僅要提高自己的技術(shù)水平,還要從工作效率方面入手,而提高工作效率更有效的途徑就是合理利用平臺。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代必然是平臺時代。數(shù)據(jù)分析作為大數(shù)據(jù)平臺的一項重要功能,必然會得到平臺的大量支持,因此數(shù)據(jù)分析人員必須重視技術(shù)平臺的應(yīng)用。

第三,注重行業(yè)知識的積累。數(shù)據(jù)分析師對行業(yè)知識的要求非常高。為了使數(shù)據(jù)分析在行業(yè)中發(fā)揮更重要的作用,數(shù)據(jù)分析人員必須能夠根據(jù)行業(yè)選擇和應(yīng)用技術(shù)。

想做數(shù)據(jù)分析是學(xué)python還是學(xué)大數(shù)據(jù)?

大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的很多組件都是用Java語言編寫的,還有一些是用Scala編寫的,比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。這些東西更傾向于數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)處理和計算。Python語言,包括pandas、numpy、SciPy等數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展包,通過學(xué)習(xí)使用這些包,可以充分掌握數(shù)據(jù)分析的能力。因此,要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析,建議學(xué)習(xí)Python而不是大數(shù)據(jù)。

想學(xué)Python數(shù)據(jù)分析,各位大佬有什么建議?

要學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析,我們需要看看這個主題的目的是什么?

如果你想找工作,你可能需要提前學(xué)習(xí)一些計算機(jī)基礎(chǔ)理論,如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法等基礎(chǔ)學(xué)科。當(dāng)然,更不用說python編程了。

具體的學(xué)習(xí)步驟:

A.在網(wǎng)上找到一些評價很高的視頻教程。剛開始的時候,你不需要走得太深,只需要對基礎(chǔ)有一個全面的了解。

b.尋找一些經(jīng)典案例進(jìn)行實踐,泡泡相關(guān)技術(shù)論壇。

c.找一份可以給你實習(xí)機(jī)會的工作(事實上,這一步非常困難),剩下的就是管理好你的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

d.實戰(zhàn)結(jié)束后,高級需要學(xué)習(xí)線性代數(shù)、大數(shù)據(jù)等

2。如果你想在工作中使用Python數(shù)據(jù)分析(非軟件開發(fā)):

簡單

A.觀看一些Python編程的視頻教程。

b.在Internet上下載一些數(shù)據(jù)分析示例。首先使用聯(lián)機(jī)示例中的數(shù)據(jù)修改分析參數(shù),然后用自己的數(shù)據(jù)替換它們,因此來回折騰幾次。

c.完成了。

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與大量的數(shù)據(jù)。更推薦使用python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割,計算機(jī)配置不高時,會出現(xiàn)更多的卡。數(shù)據(jù)處理完成后,計算機(jī)也會在不釋放內(nèi)存的情況下比較卡。VBA一般啟動兩個CPU核進(jìn)行數(shù)據(jù)計算,運算效率也相對較低?,F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止了VBA的更新后,更建議大家學(xué)習(xí)python。如果只操作excel,兩種學(xué)習(xí)難度相差不大,但是Python會有更好的發(fā)展空間

還有一種更方便的方法,就是用power Bi的三個組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,用power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,而使用PowerPivot進(jìn)行分析view進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的優(yōu)點是學(xué)習(xí)周期短,數(shù)據(jù)可以自動刷新,啟動時間比較快。使用這種方法,效率可能比excel快,但速度仍然不如python快。當(dāng)然,為了長期的可持續(xù)性,建議大家學(xué)習(xí)python,但起步時間會比較長