python多維列表 學(xué)數(shù)據(jù)分析怎么樣呢?
學(xué)數(shù)據(jù)分析怎么樣呢?零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析針對這個問題,我將其分為三個方面:行業(yè)前景、必備技能和求職。首先,就行業(yè)而言,數(shù)據(jù)分析崗是工作中的核心競爭力之一?;ヂ?lián)網(wǎng)下半年,各大企業(yè)正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,對數(shù)字化分
學(xué)數(shù)據(jù)分析怎么樣呢?
零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析
針對這個問題,我將其分為三個方面:行業(yè)前景、必備技能和求職。
首先,就行業(yè)而言,數(shù)據(jù)分析崗是工作中的核心競爭力之一?;ヂ?lián)網(wǎng)下半年,各大企業(yè)正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,對數(shù)字化分析人才的需求也在不斷增長。數(shù)字分析崗位月薪一般在1萬以上,一線城市在2萬-4萬左右,前景不可估量。
其次,對于必要的技能,一般需要掌握excel、SPSS、主流SQL語言,能夠使用Python和R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。一些企業(yè)會優(yōu)先掌握hive、Hadoop和spark。因此,新手小白還有很多數(shù)據(jù)分析方面的知識要學(xué)。以excel為例,這是最簡單的數(shù)據(jù)分析工具,但是它有一些函數(shù)和宏。起初小白并不常用。SPSS和python是小白首次試水?dāng)?shù)據(jù)分析的推薦軟件。SPSS是最容易使用的軟件。第一次接觸數(shù)據(jù)時,需要了解數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計、相關(guān)分析、t檢驗、方差分析、主成分分析、因子分析等內(nèi)容,對數(shù)據(jù)有一個大致的掌握。Python也是一個易于學(xué)習(xí)的軟件。一開始,您需要了解python的一些基本知識,如元素、變量、循環(huán)和函數(shù),學(xué)習(xí)如何預(yù)處理數(shù)據(jù),并能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化處理。這涉及到一些深層次的內(nèi)容。建議對小白進(jìn)行系統(tǒng)研究。
最后,對于求職來說,學(xué)得越多越好。您需要掌握最基本的SPSS、SQL和python。有些企業(yè)可以選擇Python和R語言中的一種。如果你渴望找到一份工作,你可以選擇一份。對于求職來說,因為不是統(tǒng)計和數(shù)據(jù)方向的背景,可以先去二三線城市遞交簡歷,因為一些大工廠可能需要一到三年的工作經(jīng)驗,所以有了項目經(jīng)驗,就能順利找到工作。最后,祝你學(xué)業(yè)成功,事業(yè)有成
想自學(xué)python數(shù)據(jù)分析,難不難?
首先,數(shù)據(jù)分析還有一定的難度,但只要通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程,大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。
數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言,而是算法設(shè)計。無論是統(tǒng)計分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)分析,算法設(shè)計都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此,數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。當(dāng)然,如果通過工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,即使數(shù)學(xué)比較薄弱,也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如,Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應(yīng)用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,包括KNN、決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等,用Python來完成這些算法比較方便,因為Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會提供強(qiáng)大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個簡單示例為例:
因為Python語言的語法相對簡單,所以學(xué)習(xí)Python的過程相對容易。難點在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問題。此外,學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析通常需要對行業(yè)知識有一定的了解。不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析維度的要求不同,這些知識需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下,行業(yè)知識顯得尤為重要。