打算用Python做畢業(yè)設(shè)計(jì)，可以做哪些方面的？現(xiàn)在人工智能和大數(shù)據(jù)很流行，Python在這些方面的功能更強(qiáng)大。供參考：https://www.toutiao.com/i663216811293645

打算用Python做畢業(yè)設(shè)計(jì)，可以做哪些方面的？

現(xiàn)在人工智能和大數(shù)據(jù)很流行，Python在這些方面的功能更強(qiáng)大。

供參考：https://www.toutiao.com/i6632168112936452612/在學(xué)習(xí)了這一系列教程之后，您可以開始學(xué)習(xí)人工智能并找到一份好工作。

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(shí)。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語(yǔ)言，而是算法設(shè)計(jì)。無(wú)論是統(tǒng)計(jì)分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)分析，算法設(shè)計(jì)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(jí)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語(yǔ)言實(shí)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(shí)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(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用等多個(gè)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(lái)完成這些算法比較方便，因?yàn)镻ython的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫(kù)都會(huì)提供強(qiáng)大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個(gè)簡(jiǎn)單示例為例：

因?yàn)镻ython語(yǔ)言的語(yǔ)法相對(duì)簡(jiǎn)單，所以學(xué)習(xí)Python的過程相對(duì)容易。難點(diǎn)在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場(chǎng)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(duì)行業(yè)知識(shí)有一定的了解。不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識(shí)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(shí)顯得尤為重要。

不會(huì)Python只會(huì)Bi工具，可以從事數(shù)據(jù)分析師嗎？

答案是肯定的，肯定的。大專有什么問題？不要限制自己。

如果你想去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，先把自己打包，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)還是很重視教育的；但是如果你想去傳統(tǒng)行業(yè)先做，也是一個(gè)好辦法。

你說(shuō)你不能編程，所以完全可以。事實(shí)上，即使你會(huì)編程，你也不會(huì)在實(shí)際工作中使用它。很少有人真正使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。他們可以對(duì)其進(jìn)行建模并在業(yè)務(wù)上加以利用。

為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)分析師？試想一個(gè)跨部門擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)，如何提取有效的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰的圖表，呈現(xiàn)給管理者進(jìn)行決策？這是需要數(shù)據(jù)分析師的地方。

分析師玩數(shù)據(jù)庫(kù)，建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，使用Bi可視化工具獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)視圖，分析過去的性能，了解當(dāng)前的問題并預(yù)測(cè)企業(yè)的未來(lái)發(fā)展，并將最終結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)管理者以輔助決策。

分析師需要掌握哪些技能？

SQL非常重要，您的SQL查詢能力直接決定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因?yàn)橛胁煌母倪M(jìn)方法，比如ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)、報(bào)表等等，但是首先要通過這一行的門檻，那就是SQL。

DW（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）提高了我們的查詢能力，確保了數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要排列成不同的模型。

以finebi為例，它不僅可以拖放形成圖表，還可以連接各種數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、建模、發(fā)布和共享。！EXCEL其實(shí)是很好做的基礎(chǔ)，特別是對(duì)于金融公司來(lái)說(shuō)。

統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建模，有什么區(qū)別？

統(tǒng)計(jì)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)建?？捎糜跀?shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。不同的是，統(tǒng)計(jì)建模是基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，如回歸分析、聚類分析、主成分分析等，側(cè)重于對(duì)已知現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的描述。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)建模也是基于統(tǒng)計(jì)的，但它側(cè)重于對(duì)未知現(xiàn)象或數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，對(duì)數(shù)據(jù)的大小有一定的要求。

統(tǒng)計(jì)建模是指基于統(tǒng)計(jì)知識(shí)的建模。常用的統(tǒng)計(jì)知識(shí)包括參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析、時(shí)間序列、聚類分析、主成分分析和因子分析，如下圖所示。

機(jī)器學(xué)習(xí)建模是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有：k近鄰算法、決策樹、邏輯回歸、SVM、隨機(jī)林、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等，實(shí)現(xiàn)這些算法的語(yǔ)言有Python和r，具體如下圖所示。！不管是統(tǒng)計(jì)建模還是機(jī)器學(xué)習(xí)建模，我們都需要有一個(gè)好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要是微積分、線性代數(shù)和概率論。

就是這樣！歡迎關(guān)注[數(shù)據(jù)科學(xué)孫斌]，分享數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)知識(shí)！