python培训费用大概多少 不会Python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？
不会Python只会Bi工具，可以从事数据分析师吗？
答案是肯定的，肯定的。大专有什么问题？不要限制自己。
如果你想去互联网行业，先把自己打包，因为互联网还是很重视教育的；但是如果你想去传统行业先做，也是一个好办法。
你说你不能编程，所以完全可以。事实上，即使你会编程，你也不会在实际工作中使用它。很少有人真正使用Python进行数据分析。他们可以对其进行建模并在业务上加以利用。
为什么企业需要数据分析师？试想一个跨部门拥有海量数据的企业，如何提取有效的数据，并将数据转化为清晰的图表，呈现给管理者进行决策？这是需要数据分析师的地方。
分析师玩数据库，建立数据仓库，使用Bi可视化工具获取全局数据视图，分析过去的性能，了解当前的问题并预测企业的未来发展，并将最终结果呈现给企业管理者以辅助决策。
分析师需要掌握哪些技能？
SQL非常重要，您的SQL查询能力直接决定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因为有不同的改进方法，比如ETL开发、数据仓库开发、报表等等，但是首先要通过这一行的门槛，那就是SQL。
DW（数据仓库）提高了我们的查询能力，确保了数据的安全性。数据仓库中的数据可以根据需要排列成不同的模型。
以finebi为例，它不仅可以拖放形成图表，还可以连接各种数据源，进行数据转换、清洗、建模、发布和共享。！EXCEL其实是很好做的基础，特别是对于金融公司来说。
操控excel,选择Python还是vba？
对于大量数据，建议使用Python。VBA通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也会多卡。VBA一般启动两个CPU核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止更新VBA了，更建议大家学习python。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是Python的开发空间会更好
另一种更方便的方法是使用power Bi的三个组件进行数据处理，power query进行数据处理，PowerPivot进行分析，power Bi进行数据处理的优点数据可视化的主要观点是学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了长期的可持续性，还是比较推荐学习python的，但是起步时间会比较长
首先，数据分析还是有难度的，但是只要通过一个系统的学习过程，大多数人都能掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心不是编程语言，而是算法设计。无论是统计分析还是机器学习分析，算法设计都是数据分析的核心。因此，数据分析必须有一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学比较薄弱，也可以完成一些基础数据分析任务。例如，Bi工具可以完成大量的企业级数据分析任务。
使用Python语言实现数据分析是大数据领域的常用解决方案。利用Python实现基于机器学习的数据分析需要经过数据采集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用等多个步骤。通常需要掌握一些常用的机器学习算法，包括KNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，用Python来完成这些算法比较方便，因为Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等库都会提供强大的支持。让我们以Matplotlib中的一个简单示例为例：
因为Python语言的语法相对简单，所以学习Python的过程相对容易。难点在于算法的学习。如何在不同的场景下选择不同的算法是关键问题。此外，学习数据分析通常需要对行业知识有一定的了解。不同行业对数据分析维度的要求不同，这些知识需要在工作中积累。在工业互联网发展的背景下，行业知识显得尤为重要。
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