想自學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)的學習過程，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，而是算法設計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學習分析

想自學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)的學習過程，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，而是算法設計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學習分析，算法設計都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學基礎，包括高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論等。當然，如果通過工具進行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學比較薄弱，也可以完成一些基礎數(shù)據(jù)分析任務。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務。

使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機器學習的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機器學習算法，包括KNN、決策樹、支持向量機、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，所以學習Python的過程相對容易。難點在于算法的學習。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關鍵問題。此外，學習數(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。

python自學的好找工作嗎？

如果你不經(jīng)過任何孝道老師的教導。真正自學，思考人的本性，他可以考上任何一個學生，那是一個偉大的人才。他是個思想家。他是一個能思考并成功的人。這是一句老話。他天生有才華。但也有一些可以。自學怎么可能不管用，但它是真正的自學。夠了。我說得對嗎？請評論一下。非常感謝。感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語言，也稱為glue語言。Glue意味著Python可以在C語言接口的幫助下驅動幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它，你通?？梢哉业揭粋€開源庫。安裝后，您可以驅動它。無論是數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學計算、GUI、OA、自動控制，甚至宇航員都在使用它。

現(xiàn)在我們來談談Python，它可以用來做：

1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數(shù)學處理4。文本處理5。數(shù)據(jù)庫編程6。網(wǎng)絡編程7。網(wǎng)絡編程8。多媒體應用9。Pymo發(fā)動機10。黑客編程11。用Python12編寫的簡單爬蟲：人工智能

看到這么多應用場景非常強大，但Python通常不會作為工程語言出現(xiàn)。也就是說，常規(guī)軟件生產(chǎn)不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于為什么，這是軟件工程的需要。Python沒有完整的語法檢查。

但它現(xiàn)在不影響Python的狀態(tài)。很多人加入了python的大軍，因為它快速、簡單，而且學習成本相對較低。它有一個豐富的支持庫，可以直接調用，高效地完成不同需求的工作

你知道，谷歌最早的搜索引擎是python寫的

希望我的答案能對你有所幫助。我是邦邦，擅長軟件開發(fā)