为什么要使用Python进行数据分析?

现在的互联网发展迅速,每天都会产生大量数据,这些数据也一直在产生巨大价值。

数据分析师就是在数据当中发现价值,不管在生活中还是工作中,数据是你一定会接触到的。

数据分析师必备技能:

1、熟练地使用数据分析主流工具

需要从0开始学习 Python 基础语法、数据容器、使用函数、逻辑判断和文件操作。

2、数据库、数据采集核心技能

要学会主流数据库的使用,并理解数据库的概念。能独立构建结对于许多人(包括小编自己)来说,很容易就沉沦在Python的石榴裙下。Python自1991年诞生以来,已然成为了这个星球上最受欢迎的动态编程语言之一。从TIOBE排行榜中便可见一般了。

为什么要使用Python进行数据分析?_第1张图片

   随着大数据时代的到来,数据分析相关工作者变得越来越受各个大小公司的青睐,我们知道有着许多的编程语言可以做数据分析,诸如:R、Matlab、Python等等,对于想从事数据分析的初学者们应该如何选择一门合适的编程语言呢?小编在这建议大家使用Python进行数据分析。究其原因,主要有以下几点:

   1、**Python的语法简单,** 代码可读性高,易于上手,有利于初学者学习; 当我们处理数据时,我们希望使数据数字化并将其转换为计算机可以操作的数字形式。 我们可以直接使用一个行列表推导来完成,这非常简单。

   2、**Python在数据分析和交互,探索性计算和数据可视化方面拥有非常成熟的库和活跃的社区**,这使Python成为数据任务处理的重要解决方案。 在数据处理和分析方面,Python具有numpy,pandas,Matplotlib,scikit-learn,IPython和其他出色的库和工具,尤其是pandas在数据处理方面具有绝对优势。

   3、**Python具有很强的通用编程能力**,这与别的编程语言不同。 Python不仅在数据分析方面功能强大,而且在爬虫,Web,运维甚至游戏等领域也发挥着非常重要的作用。 公司只需一项技术即可完成所有服务,这有利于业务整合并可以提高工作效率。

   4、**Python是人工智能的首选编程语言**。 在人工智能时代,Python已成为最受欢迎的编程语言。 得益于Python语法简洁,丰富的库和社区,大多数深度学习框架都优先支持Python语言。构化数据库,有能力得应对数据库中大量数据的操作和查询

3、数据分析高级框架

熟练地使用科学计算库 Numpy,数据分析库 Pandas,数据绘图模块 Matplotlib,可视化库 Seaborn 来应对复杂问题。

4、实际业务能力与商业分析

需要明确实际业务场景应对和数据分析方法论,熟悉互联网商业模式。

题外话

在此疾速成长的科技元年,编程就像是许多人通往无限可能世界的门票。而在编程语言的明星阵容中,Python就像是那位独领风 骚的超级巨星, 以其简洁易懂的语法和强大的功能,脱颖而出,成为全球最炙手可热的编程语言之一。


Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的 ,但“人红是非多”,导致它平添了许许多多的批评,不过依旧挡不住它火爆的发展势头。

在下个十年的剩余时间里,Python 还能如此重要以及保持完整性吗?今天,我们将对事实进行分析,破除一些误解。

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三、Python入门学习视频

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四、Python练习题

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五、Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。这份资料也包含在内的哈~在这里插入图片描述

六、Python面试资料

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