自学心理学该看什么书籍 想自学python数据分析，难不难？

想自学python数据分析，难不难？

首先，数据分析还有一定的难度，但只要通过系统的学习过程，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。

想学Python数据分析，各位大佬有什么建议？

要学习Python数据分析，我们需要看看这个主题的目的是什么？

如果你想找工作，你可能需要提前学习一些计算机基础理论，如数据结构、操作系统、网络技术、算法等基础学科。当然，更不用说python编程了。

具体的学习步骤：

A.在网上找到一些评价很高的视频教程。刚开始的时候，你不需要走得太深，只需要对基础有一个全面的了解。

b.寻找一些经典案例进行实践，泡泡相关技术论坛。

c.找一份可以给你实习机会的工作（事实上，这一步非常困难），剩下的就是管理好你的数据分析技术。

d.实战结束后，高级需要学习线性代数、大数据等

2。如果你想在工作中使用Python数据分析（非软件开发）：

简单

A.观看一些Python编程的视频教程。

b.在Internet上下载一些数据分析示例。首先使用联机示例中的数据修改分析参数，然后用自己的数据替换它们，因此来回折腾几次。

c.完成了。

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