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(guò)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)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

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(guò)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(wèn)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。

Python在日常工作中能用到嗎？

非常有用。例如，小編用Python做了一個(gè)BOM管理系統(tǒng)。以前制作BOM需要一天時(shí)間，但現(xiàn)在只需要幾秒鐘。這些都是小編學(xué)完python后能做的事情，用python很容易自學(xué)也不太難，跟著課本或者學(xué)習(xí)教程，自己滾代碼，很容易開發(fā)出自己的東西，并應(yīng)用到自己的實(shí)際生活和工作中去！--首先，在目前的大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境下，如果僅僅做Python crawler開發(fā)，仍然缺乏工作競(jìng)爭(zhēng)力。為了找到一份滿意的工作，我們需要進(jìn)一步改善我們的知識(shí)結(jié)構(gòu)。

Python語(yǔ)言廣泛應(yīng)用于整個(gè)IT行業(yè)，包括web開發(fā)（傳統(tǒng)解決方案之一）、大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能開發(fā)（機(jī)器學(xué)習(xí)等）、嵌入式開發(fā)和各種后端服務(wù)開發(fā)。然而，得益于大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，python語(yǔ)言近年來(lái)有了明顯的上升趨勢(shì)，未來(lái)的發(fā)展空間仍然非常廣闊，值得期待。

隨著Python語(yǔ)言的發(fā)展，許多程序員開始轉(zhuǎn)向Python開發(fā)。在學(xué)習(xí)Python開發(fā)的過(guò)程中，一個(gè)常見的例子是使用Python開發(fā)crawler。用Python開發(fā)crawler更加方便，特別是在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)crawler獲取web數(shù)據(jù)是一種常見的數(shù)據(jù)采集方式，因此在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期階段，通過(guò)Python開發(fā)crawler是眾多Python程序員的重要工作內(nèi)容之一。

但是，隨著大數(shù)據(jù)采集技術(shù)的逐漸成熟，一些爬蟲工具越來(lái)越完善，通過(guò)Python開發(fā)爬蟲的需求也在一定程度上下降，這在一定程度上降低了Python爬蟲開發(fā)的工作需求。早期，Python crawler從事的工作大多集中在互聯(lián)網(wǎng)公司和行業(yè)信息公司。隨著相關(guān)崗位人員配置的逐步完善，這些崗位的招聘需求必然下降。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的采集將向物聯(lián)網(wǎng)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，這也是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展階段的一個(gè)重要特征。因此，僅從事Python爬蟲開發(fā)的未來(lái)就業(yè)形勢(shì)并不明朗。建議通過(guò)python進(jìn)一步掌握數(shù)據(jù)分析的技巧。