眾所周知，與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的Python庫(kù)很多，利用Python可以生成數(shù)據(jù)表、檢查數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)表清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)篩選匯總等等，因此我們常常會(huì)使用Python完成數(shù)據(jù)分析。那么到底Python數(shù)據(jù)分析怎么學(xué)?要掌握哪些內(nèi)容呢？下面我們來(lái)看看Python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路線和具體內(nèi)容。

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數(shù)據(jù)分析有關(guān)的python庫(kù)：

numpy

pandas

matplotlib

scipy

statsmodels

scikit-learn

1、Python基本語(yǔ)法。

想要掌握Python數(shù)據(jù)分析的能力，第一步的學(xué)習(xí)內(nèi)容當(dāng)然是Python這門(mén)編程語(yǔ)言。當(dāng)然對(duì)于Python的學(xué)習(xí)還是有一些重點(diǎn)的，比如基礎(chǔ)語(yǔ)法需要熟練掌握，同時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)，還有Sql語(yǔ)言的掌握也是十分重要的。
　

2、機(jī)器學(xué)習(xí)。

目前采用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是比較常見(jiàn)的方式。機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用，所以學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的重點(diǎn)在算法上，然后通過(guò)Python來(lái)完成算法實(shí)現(xiàn)，這個(gè)過(guò)程需要學(xué)習(xí)一系列庫(kù)，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
　

3、大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，所以掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)知識(shí)也是非常重要的，目前比較常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包括Hadoop和Spark，Python也是比較常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。

4、數(shù)學(xué)知識(shí)

數(shù)學(xué)知識(shí)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘與模型層上，像概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、最優(yōu)化方法、離散數(shù)學(xué)都是掌握數(shù)據(jù)分析技能的重點(diǎn)。當(dāng)然其他層次上，使用這些數(shù)學(xué)方法對(duì)于改進(jìn)算法也是非常有意義的，例如在數(shù)據(jù)獲取層，可以利用概率模型估計(jì)爬蟲(chóng)采集頁(yè)面的價(jià)值，從而能做出更好的判斷。在大數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)層，利用矩陣分塊計(jì)算實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算。

關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路線和內(nèi)容就講到這里了。想要利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，要學(xué)習(xí)的內(nèi)容還是很多的，如果大家覺(jué)得自學(xué)比較費(fèi)勁的話，可以上創(chuàng)新互聯(lián)官網(wǎng)在線學(xué)習(xí)，除了為大家量身定制優(yōu)質(zhì)的課程外，還有資深講師一對(duì)一答疑解惑。